Har du någonsin undrat hur stora varumärken vet vad konsumenterna känner inför en produkt, en kampanj eller till och med ett nyligen inträffat evenemang? Det är som magi, men svaret ligger i sentimentanalys, en teknik driven av artificiell intelligens (AI) som har blivit ett oumbärligt verktyg för att förstå de känslor som uttrycks på sociala medier.
Men hur fungerar det?
Sentimentanalys är en teknik inom området för naturlig språkbehandling (NLP), en gren av AI, som syftar till att identifiera, extrahera och klassificera åsikter som uttrycks i texter. Med andra ord "läser" hon vad du publicerar online och försöker tolka om du är positiv, negativ eller neutral i förhållande till ett ämne.
Denna teknik används i stor utsträckning på plattformar som Twitter, Instagram, Facebook och till och med i kommentarer på YouTube-videor eller recensioner på Google. Företag, regeringar, forskningsinstitutioner och marknadsföringsproffs använder detta verktyg för att mäta konsumenternas "humör" på internet om olika ämnen, från lanseringen av en produkt till presidentval. För detta använder artificiell intelligens maskininlärningsmodeller som tränas med enorma mängder data. Dessa data inkluderar exempel på texter som redan är märkta som "positiva", "negativa" eller "neutrala", vilket hjälper systemet att lära sig språkmönster kopplade till olika känslor.
För att förstå i praktiken kan vi använda exempel, som meningenJag älskade den här filmen, den var fantastisk!tenderar att klassificeras som positiv. Ja"Servicen var dålig"det tolkas som negativt. Fraser som är mer neutrala, somJag fick produkten idag, de innehåller ingen explicit känsla och klassificeras som neutrala. Men det är inte så enkelt som det verkar, eftersom AI också måste hantera utmaningar som:
- Ironi och sarkasm:Sådana fraser somWow, vilken fantastisk service... eller inteförväxlar mindre avancerade modeller.
- Slang och regionala uttryck:Informella termer varier mycket mellan regioner och kräver anpassningar.
- Sammanhang:Samma ord kan ha olika betydelser beroende på användningen. "Frío", por ejemplo, puede describir la temperatura o el comportamiento de una persona.
För att hantera dessa komplexiteter använder de mest moderna lösningarna modeller baserade på djupa neurala nätverk, som BERT och GPT (inklusive GPT-4), som analyserar hela sammanhanget i meningarna.
Med hjälp av teknologi kan företag göra en känsloanalys för att övervaka sitt varumärkes rykte i realtid. Om en ny produkt lanseras och börjar få kritik på nätet kan företaget reagera snabbt och undvika större kriser. Under valkampanjer analyser partierna väljarnas humör för att justera tal och strategier. Dessutom använder automatiserade kundtjänsttjänster redan denna teknik för att prioritera mer brådskande eller kritiska meddelanden. Till och med folkhälsomyndigheter övervakar sociala medier för att upptäcka utbrott av sjukdomar baserat på nämningar av symptom.
Men som all teknik kan ha sina nackdelar, skulle det inte vara annorlunda här. Trots att det är användbart är AI-baserad sentimentanalys inte perfekt. Språklig tvetydighet, falska nyheter och innehållsmanipulation kan förvränga resultaten. Dessutom finns det etiska diskussioner om integritet och digital övervakning, eftersom dessa system analyserar användardata, ofta utan att de är medvetna om det. Av den anledningen bör resultaten tolkas med försiktighet och mänsklig övervakning. AI är ett kraftfullt verktyg, men den behöver fortfarande den kritiska och kontextuella touchen från erfarna analytiker.
Med framsteg inom generativ AI-teknologi och multimodella modeller (som förstår text, bild, ljud och video tillsammans) förväntas sentimentanalys bli allt mer exakt och sofistikerad. Snart kommer det inte bara att vara möjligt att förstå vad folk säger, utan också hur de säger det – med hänsyn till tonfall, ansiktsuttryck och till och med pauser i talet.
Internet är en stor spegel av mänskligt beteende och sentimentanalys, med hjälp av artificiell intelligens, lär sig att avkoda denna reflektion allt tydligare.
Av Gleyber Rodrigues, expert på AI, strategi, teknologi och auktoritetsmarknadsföring
