Qu'est-ce que l'analyse des sentiments ?

L'analyse des sentiments fait référence à un aspect du domaine du traitement du langage naturel et se consacre uniquement à la compréhension des opinions subjectives ou des sentiments agrégés à partir d'une série de sources portant sur un même sujet.

Dans un contexte commercial, l'analyse des sentiments fait référence à des outils qui identifient et extrapolent des informations à partir d'opinions, puis améliorent les opérations commerciales. Cela se fait à l'aide d'une série d'algorithmes qui fouillent dans le sous-contexte des opinions et tentent de comprendre les attitudes à l'égard d'un produit ou d'un élément spécifique.

L'analyse des sentiments consiste à explorer les opinions pour comprendre le raisonnement du grand public, ce qui permet aux entreprises d'examiner le positionnement de leurs produits. L'analyse des sentiments est utilisée dans de nombreux domaines différents :

• Analyse des produits
• Études de marché
• Hyper-personnalisation
• Gestion de la réputation
• Perceptions dans les relations publiques
• Ciblage précis des clients
• Commentaires sur les produits
• Réactions au produit
• Efficacité du service à la clientèle.

L'analyse des sentiments joue un rôle énorme pour aider les entreprises à développer des produits et services plus intelligents qui répondent spécifiquement aux besoins des clients.

Pourquoi l'analyse des sentiments est-elle importante ?

L'analyse des sentiments se concentre sur la perception d'un produit et sa désirabilité sur le marché en traitant les données relatives aux sentiments. Il existe plusieurs ressources, publiques et privées, qui peuvent être exploitées pour obtenir des informations liées à la perception des clients. Ces sources comprennent :

• Correspondance du client concernant un produit ou un service
• Commentaires publics générés par les utilisateurs
• Revues de produits par des médias professionnels
• Présence du produit dans les réseaux sociaux, comme les mentions ou les hashtags.
• Exploitation des forums, tant généraux que spécialisés.

Grâce à l'analyse des sentiments, les entreprises peuvent comprendre leurs grandes quantités de données et les transformer en une série de résultats positifs. Les avantages comprennent :

• Une compréhension claire de la perception d'un produit ou d'un service par le public
• Un regard approfondi sur l'état actuel du marché du point de vue du client

Dans les deux cas, les résultats créent une proposition de valeur pour le public spécifique d'un produit.

Mais pourquoi une telle compréhension est-elle nécessaire ?

En termes d'indicateurs clés de performance pour tout produit, comprendre la prochaine étape de son évolution nécessite une vision claire de ses avantages et inconvénients. L'analyse des sentiments est idéale pour déterminer les efforts de marketing et leur orientation, ainsi que le développement commercial. Grâce au marketing basé sur l'analyse des sentiments, les entreprises peuvent comprendre les forces et les faiblesses de tout produit du point de vue du client.

L'analyse des sentiments utilise également des données réelles qui, lorsqu'elles sont analysées correctement, devraient fournir de véritables informations permettant de formuler des stratégies exploitables. Il n'est pas question de deviner ou de faire des suppositions.

En ce qui concerne les études de marché, l'analyse des sentiments est importante, mais beaucoup moins intégrale. Elle fournit une autre perspective et plus de variations dans ce que souhaite le marché. Elle ouvre souvent de nouvelles voies d'approche, permettant à une entreprise de trouver une niche inexploitée pour un produit.

L'analyse des sentiments est facile à un niveau de base, mais du point de vue de l'entreprise, vous aurez besoin d'outils élaborés pour obtenir des informations avancées.

Types d'analyse de sentiments

Voici un aperçu des différents types d'analyse des sentiments. Toutes ces analyses font appel à l'intelligence artificielle (IA) et au machine learning (ML) pour formuler leurs jugements et leurs prédictions :

Analyse détaillée des sentiments

L'analyse détaillée des sentiments interprète la polarité de l'opinion publique. Cette analyse peut prendre la forme d'un simple sentiment binaire de type « j'aime/je n'aime pas » ou d'une différenciation positive/négative, ou bien elle peut être plus complexe avec des spécifications plus approfondies telles qu'un système de notation de type échelle Likert allant de 1 à 7 mesurant un fort accord ou un fort désaccord sur des questions comportementales.

Détection des émotions

L'analyse des sentiments basée sur les émotions détecte les états émotionnels spécifiques présents dans la correspondance des clients sur la base d'algorithmes de langage et de machine learning. Les résultats permettent de déterminer pourquoi les clients éprouvent un certain sentiment à l'égard des produits.

Analyse des sentiments basée sur les aspects

L'analyse des sentiments basée sur les aspects va un peu plus loin. Elle vise à connaître l'opinion des clients sur un aspect ou un élément particulier d'un produit (comme la dernière mise à niveau du logiciel d'un téléphone). Avec l'analyse basée sur un aspect, il est facile de suivre la façon dont les clients perçoivent la mise à niveau et quels sont les points forts ou faibles spécifiques du point de vue du client.

Analyse des intentions

L'analyse des intentions est utilisée dans les services d'assistance à la clientèle pour permettre la rationalisation des flux de travail. Elle détermine l'intention spécifique qui se cache derrière le message d'une personne.

Quelles sont les deux approches de l'analyse des sentiments ?

Il existe deux approches établies de l'analyse des sentiments :

Approche fondée sur des règles

L'approche fondée sur des règles utilise un algorithme qui identifie une description détaillée et claire de l'opinion. L'approche comprend l'identification de la subjectivité, de la polarité des opinions, ainsi que du sujet de l'opinion. Cette approche basée sur des règles utilise le traitement de base du langage naturel, qui implique certaines de ces opérations :

• Recherche du radical
• Analyse syntaxique
• Tokénisation
• Marquage des parties du discours
• Analyse du langage

L'approche basée sur des règles commence avec deux ensembles de mots. L'un de ces ensembles ne contient que des mots positifs, l'autre que des mots négatifs. L'algorithme analyse le texte en profondeur pour rechercher les mots qui correspondent à ses règles et listes de mots prédéfinies, puis calcule les mots les plus fréquents. Plus le vocabulaire est positif, plus la polarité est positive, et plus le vocabulaire est négatif, plus la polarité est négative.

L'inconvénient des algorithmes basés sur des règles est que certains résultats sont livrés de manière inadéquate ; il y a peu de flexibilité ou de précision permettant au résultat d'être utilisable, car les approches basées sur des règles ne tiennent pas compte du contexte. Cependant, elle peut déterminer le ton des messages, ce qui est utile pour le service d'assistance à la clientèle.

Les approches fondées sur des règles peuvent poser des problèmes d'ordre linguistique. L'argot change rapidement et peut présenter des difficultés pour aligner les mots sur des sentiments positifs ou négatifs. Aujourd'hui, l'analyse des sentiments basée sur des règles est souvent utilisée comme point de départ pour la mise en œuvre et l'entraînement futurs de solutions de machine learning.

Approche de l'analyse automatique des sentiments

L'analyse automatique des sentiments plonge dans le texte et en extrait des données exploitables. Plutôt que de se baser sur des règles prédéfinies, l'analyse automatique des sentiments utilise le machine learning pour comprendre les grandes lignes d'un message. Cette approche automatique utilise des algorithmes de classification par machine learning supervisé, ce qui augmente le niveau de précision et d'exactitude et permet de traiter rapidement les informations en fonction d'une série de critères.

L'analyse des sentiments utilise des algorithmes de machine learning pour explorer les données. En général, l'analyse des sentiments peut faire appel aux types d'algorithmes de classification suivants :

• Régression linéaire
• Machines à vecteur de support
• Bayésiens naïfs
• Dérivés de réseaux neuronaux récurrents (tels que les réseaux de mémoire à long terme et les unités récurrentes synchronisées)

Le sentiment est assez délicat, car il apparaît comme une extraction régulière d'une idée particulière. Cependant, il y a beaucoup de travail à faire pour obtenir une idée précise du sentiment.

Comment fonctionne l'analyse des sentiments ?

L'analyse des sentiments est essentiellement un algorithme de classification qui vise à découvrir des points de vue fondés sur des opinions, des émotions connexes et des informations susceptibles de présenter un intérêt particulier.

Qu'est-ce qui constitue une « opinion » dans l'analyse des sentiments ? D'une manière générale, une opinion est un point de vue qui peut ne pas être fondé sur des faits ou des connaissances exactes.

Mais du point de vue des données, les opinions sont bien plus que cela. S'il s'agit d'une évaluation subjective basée sur des expériences personnelles, elle correspond aux émotions : un ensemble de signifiants présente un point de vue complexe d'expériences et d'émotions. Grâce à cette compréhension, l'analyse des sentiments peut :

• Extraire des données sur les sentiments sur une plateforme spécifique, comme un site d'évaluation ou un service d'assistance à la clientèle
• Déterminer la polarité positive ou négative
• Définir si le sujet est abordé de manière générale ou spécifique
• Identifier les détenteurs d'opinion individuellement ou dans le contexte de segments d'audience existants.

L'analyse des sentiments peut être utilisée à de nombreux niveaux différents :

1. Niveau du document : analyser des textes entiers
2. Niveau de la phrase : examen d'une seule phrase
3. Niveau des expressions : vérifier les sous-expressions situées à l'intérieur d'une phrase.

Les opinions étant subjectives, elles peuvent être classées en quatre sous-catégories :

1. Un avis direct : quand l'avis est précis
   • « L'interface utilisateur de cette application est médiocre »
2. Un avis comparatif : lorsqu'une comparaison est établie entre A et B
   • « L'interface utilisateur de l'application B est pire que celle de l'application A »
3. L'avis explicite : où les choses sont rendues extrêmement claires
   • « Cette application fonctionne de manière optimale »
4. Opinions implicites : lorsque les opinions sont simplement implicites.
   • « L'application a commencé à se planter dès le premier jour »

Défis communs aux opérations d'analyse des sentiments

Contexte et polarité

Les algorithmes ont du mal à comprendre le contexte. Si les humains peuvent comprendre le contexte d'une interaction, cela peut constituer un obstacle pour un algorithme. Par conséquent, l'algorithme devra être configuré de manière à inclure un composant de contexte pour les messages.

La vectorisation de texte résout ce problème. Elle trace les liens entre les mots d'un texte (et leurs relations avec les autres) en se basant sur les parties du discours. Elle apporte une dimension supplémentaire à l'analyse du sentiment du texte et permet de comprendre clairement le ton du message.

Déterminer la subjectivité et le ton

Identifier le ton d'un message est la caractéristique clé de l'analyse des sentiments. L'analyse du ton peut être simple ou complexe, en fonction des mots utilisés. Les interactions humaines peuvent être implicites ou explicites, et subjectives ou objectives, ce qui est difficile à juger pour les algorithmes.

Pour résoudre ce problème, la caractérisation du produit doit comporter plusieurs options et des catégories pertinentes pour aider l'algorithme à déterminer avec précision la subjectivité et le ton.

Identifier le sarcasme et l'ironie

Les machines et les algorithmes ont le plus grand mal à comprendre l'ironie et le sarcasme. Les mots utilisés dans une séquence peuvent indiquer quelque chose de complètement différent dans une autre phrase, et les algorithmes prennent tout cela pour argent comptant et peuvent se tromper complètement. La solution consiste à effectuer une analyse contextuelle approfondie et à utiliser un corpus massif pour entraîner le modèle d'analyse des sentiments du traitement du langage naturel.

Messages neutres

Un autre problème est celui des messages neutres, qui ne sont classés dans aucune catégorie. Comment l'algorithme traite-t-il les messages neutres ? Voici deux façons de les aborder :

1. La première consiste à se plonger dans le contexte et à examiner tous les faits énoncés. Cela peut faire ressortir toute opinion non exprimée. Il s'agit d'une approche manuelle pour les cas particuliers.
2. La seconde est liée à l'algorithme. Si un élément n'est pas classé comme positif ou négatif, l'algorithme peut être déclenché pour le marquer comme neutre.

L'avenir de l'analyse des sentiments

L'analyse des sentiments est une technologie précieuse, notamment pour les entreprises. Elle permet d'obtenir des réactions réalistes de la part des clients de manière impartiale (ou relativement moins partiale). Lorsqu'elle est exécutée correctement, elle apporte une valeur ajoutée à l'organisation et fournit des faits et des données mesurables pour la prise de décisions futures.

Les entreprises qui souhaitent améliorer leurs produits ou services, augmenter leurs ventes et être plus intelligentes que leurs concurrents devraient utiliser l'analyse des sentiments.