대형 브랜드가 소비자가 제품,캠페인 또는 심지어 최근 이벤트에 대해 어떻게 느끼고 있는지 알고 있는지 궁금한 적이 있습니까? 예,마법처럼 보이지만 정서는 소셜 네트워크에서 표현되는 감정을 이해하는 데 필수적인 도구가 된 인공 지능 (AI) 이 제공하는 기술 인 감정 분석에 있습니다.
그런데 그게 어떻게 작동하나요?
감정 분석은 자연어 처리 (NLP) 기법, AI의 한 분야, 식별을 추구, 추출, 텍스트에 표현 된 의견을 분류.즉, 그것은 “” 당신이 온라인으로 게시하고 주제에 대해 긍정적, 부정적 또는 중립적 인 여부를 해석하려고합니다.
이 기술은 Twitter,Instagram, Facebook 과 같은 플랫폼에서 널리 사용되며 YouTube 의 동영상이나 Google 의 리뷰에 대한 의견에서도 널리 사용됩니다. 회사,정부, 연구 기관 및 마케팅 담당자는이 도구를 사용하여 제품 출시부터 대통령 선거까지 다양한 주제에 대한 “유머”를 측정합니다. 이를 위해 인공 지능은 엄청난 양의 데이터로 훈련 된 기계 학습 모델을 사용합니다. 이러한 데이터에는 이미 “긍정적”, “부정적 ”또는 “중성”으로 표시된 텍스트의 예가 포함되어있어 시스템이 다른 감정과 관련된 언어 패턴을 학습 할 수 있도록 도와줍니다.
실제로 이해하기 위해 문구와 같은 예를 사용할 수 있습니다 “나는이 영화를 사랑했다, 그것은 훌륭했다!” 양성으로 분류되는 경향이 있습니다 “O 출석 끔찍했다” 부정적으로 해석됩니다. 보다 중립적인 문구,예를 들면 “오늘 상품 받았습니다”, 는,명시적인 감정을 지니지 말고 중립으로 분류된다. 그러나 AI 도 다음과 같은 도전 과제를 처리해야하기 때문에 보이는 것처럼 간단하지 않다:
- 아이러니와 풍자: 등의 구문 “우리, 정말 훌륭한 서비스입니다. 제외”.” 그들은 덜 진보 된 모델을 혼동합니다.
- 속어와 지역주의: 비공식 용어는 지역마다 크게 다르며 조정이 필요합니다.
- 컨텍스트: 같은 단어는 사용법에 따라 다른 의미를 가질 수 있습니다.“Frio”는 예를 들어 사람의 온도 나 행동을 설명 할 수 있습니다.
이러한 복잡성을 해결하기 위해 가장 현대적인 솔루션은 문장의 전체 컨텍스트를 분석하는 BERT 및 GPT (GPT-4 포함) 와 같은 심층 신경망 기반 모델을 사용합니다.
기술을 사용하면 기업은 실시간으로 브랜드의 평판을 모니터링하기 위해 감정 분석을 할 수 있습니다. 새로 출시 된 제품이 네트워크에서 비판을 받기 시작하면 회사는 신속하게 대응하여 주요 위기를 피할 수 있습니다. 선거 캠페인 중에 정당은 유권자의 분위기를 분석하여 연설과 전략을 조정합니다. 또한 자동화 된 고객 서비스는 이미이 기술을 사용하여보다 긴급하거나 중요한 메시지의 우선 순위를 지정합니다. 공중 보건 기관조차도 소셜 네트워크를 모니터링하여 증상에 대한 언급을 기반으로 질병의 발생을 감지합니다.
그러나 모든 기술이 그러나 자신의 것을 가질 수 있기 때문에 여기서는 다르지 않을 것입니다. 유용하지만 AI 로 감정 분석은 완벽하지 않습니다. 언어 모호함,가짜 뉴스 및 콘텐츠 조작은 결과를 왜곡 할 수 있습니다. 또한 이러한 시스템이 종종 알지 못하는 사이에 사용자 데이터를 분석하기 때문에 개인 정보 보호 및 디지털 감시에 대한 윤리적 논의가 있습니다. 이러한 이유로 결과는주의 깊게 해석되어야하며 인간의 감독하에 해석되어야합니다. AI 는 강력한 도구이지만 여전히 숙련 된 분석가의 비판적이고 상황 적 터치가 필요합니다.
생성 AI 기술과 (텍스트,이미지, 오디오 및 비디오를 함께 이해하는) 다중 모드 모델의 발전으로 정서 분석이 점점 더 정확하고 정교해질 것으로 예상됩니다. 머지않아 사람들의 말투,표정, 심지어 말의 일시 중지까지 고려하여 사람들이 말하는 것을 이해하는 것뿐만 아니라 말하는 방법도 이해할 수 있게 될 것입니다.
인터넷은 인간 행동의 훌륭한 거울이며 인공 지능의 도움으로 감정 분석은 이러한 반사를 점점 더 명확하게 해독하는 방법을 배우고 있습니다.
AI, 전략, 기술 및 권위 마케팅 전문가 Gleyber Rodrigues 작성
