你是否曾经想过，为什么大品牌知道消费者对某个产品、某个活动甚至最近事件的感受？ 没错，虽然看起来像魔法，但答案在于情感分析，这是一项由人工智能（AI）驱动的技术，已成为理解社交媒体上表达的情感的关键工具。
但是这怎么运作呢？
情感分析是自然语言处理（NLP）领域的一项技术，属于人工智能的一个分支，旨在识别、提取和分类文本中表达的观点。 换句话说，她“阅读”你在网上发布的内容，并试图判断你对某个话题是持积极、消极还是中立的态度。
这种技术广泛应用于Twitter、Instagram、Facebook等平台，甚至在YouTube视频评论或Google评价中也有使用。 企业、政府、研究机构和营销专业人士使用这一工具来衡量互联网消费者对各种主题的“情绪”，从产品发布到总统选举。 为此，人工智能使用通过大量数据训练的机器学习模型。 这些数据包括已标记为“积极”、“消极”或“中性”的文本示例，帮助系统学习与不同情感相关的语言模式。
为了在实践中理解，我们可以使用一些例子，比如句子我喜欢这部电影，太棒了！倾向于被归类为积极的。 已经服务非常差劲被解读为负面。 更中性的句子，例如我今天收到了产品它们不表达明确的情感，被归类为中性。 但事情并不像看起来那么简单，因为人工智能还需要应对诸如：
- 讽刺与挖苦：像这样的句子哎呀，真是太棒的服务……其实并不是他们混淆了较不先进的模型。
- 俚语和地区用语：非正式用语因地区而异，需进行调整。
- 背景：同一个词根据用法可以有不同的意思。 例如，“Frio”可以描述温度或一个人的行为。
为应对这些复杂性，最现代的解决方案采用基于深度神经网络的模型，如BERT和GPT（包括GPT-4），它们能够分析句子的完整上下文。
通过使用技术，企业能够进行情感分析，以实时监控其品牌的声誉。 如果一款新产品开始在网络上受到批评，企业可以迅速做出反应，避免更大的危机。 在选举活动中，政党会分析选民的情绪，以调整演讲和策略。 此外，自动化客户服务已经使用这项技术来优先处理更紧急或关键的消息。 甚至公共卫生机构也会监测社交媒体，以根据症状的提及检测疾病的爆发。
但正如所有技术都可能有其缺陷，这里也不例外。 尽管有用，但人工智能的情感分析并不完美。 语言歧义、假新闻和内容操控可能扭曲结果。 此外，关于隐私和数字监控的伦理讨论也在进行中，因为这些系统会分析用户的数据，往往在用户不知情的情况下。 因此，结果应谨慎解读并由人工监督。 人工智能是一种强大的工具，但仍然需要经验丰富的分析师的批判性和上下文的触感。
随着生成式人工智能技术和多模态模型（能够同时理解文本、图像、音频和视频）的发展，情感分析有望变得越来越精准和复杂。 很快，不仅可以理解人们说的话，还可以了解他们的表达方式——包括语调、面部表情甚至停顿。
互联网是人类行为的一个巨大镜子，在人工智能的帮助下，情感分析正逐渐学会更清晰地解读这个反映。
由Gleyber Rodrigues，人工智能、战略、技术和权威营销专家提供
