Che cos'è l'analisi del sentiment?
Il termine analisi del sentiment si riferisce a un aspetto del campo dell'elaborazione del linguaggio naturale ed è dedicata esclusivamente alla comprensione delle opinioni soggettive o dei sentimenti aggregati da una serie di fonti su un singolo argomento.
In un contesto aziendale, la sentiment analysis si riferisce a strumenti che individuano ed estrapolano informazioni dalle opinioni per poi migliorare le operazioni commerciali. Ciò avviene con l'aiuto di una serie di algoritmi che scavano nel sottocontesto delle opinioni e cercano di capire gli atteggiamenti nei confronti di un prodotto o di un elemento specifico.
L'analisi del sentiment consiste nell'estrazione di opinioni per comprendere i ragionamenti della popolazione generale, consentendo alle aziende di esaminare il posizionamento dei prodotti. L'analisi del sentiment viene utilizzata in molti settori diversi:
- Analisi dei dati dei prodotti
- Ricerche di mercato
- Iper-personalizzazione
- Gestione della reputazione
- Le percezioni nelle relazioni pubbliche
- Targeting di precisione dei clienti
- Recensioni dei prodotti
- Feedback sul prodotto
- Servizio clienti efficiente
L'analisi del sentiment svolge un ruolo fondamentale nell'aiutare le aziende a sviluppare prodotti e servizi più intelligenti che rispondano in modo specifico alle esigenze dei clienti.
Perché l'analisi del sentiment è importante?
L'analisi del sentiment si concentra sulla percezione di un prodotto e sulla sua desiderabilità sul mercato attraverso l'elaborazione dei dati di sentiment. Esistono diverse risorse, pubbliche e private, che possono essere sfruttate per ottenere informazioni relative alla percezione dei clienti. Queste fonti includono:
- Corrispondenza con il cliente riguardante un prodotto o un servizio
- Recensioni pubbliche generate dagli utenti
- Recensioni professionali di prodotti basate sui media
- La presenza del prodotto sui social media, come le menzioni o gli hashtag
- Estrazione di forum, sia generale che orientata allo scopo
Con l'analisi del sentiment, le aziende possono comprendere le loro vaste quantità di dati e trasformarli in una serie di risultati positivi. I vantaggi includono:
- Una chiara comprensione della percezione che il pubblico ha di un prodotto o di un servizio.
- Uno sguardo approfondito sullo stato attuale del mercato dal punto di vista dei clienti.
In entrambi i casi, i risultati creano una proposta di valore per il pubblico specifico di un prodotto.
Ma perché è necessaria questa comprensione?
In termini di indicatori chiave di performance per qualsiasi prodotto, la comprensione del passo successivo nella sua evoluzione richiede una visione chiara dei suoi pro e contro. L'analisi del sentiment è ideale per determinare gli sforzi di marketing e la loro direzione, nonché lo sviluppo dell'impresa. Con il marketing basato sull'analisi del sentiment, le aziende possono comprendere i punti di forza e di debolezza di qualsiasi prodotto dal punto di vista del cliente.
L'analisi del sentiment utilizza anche dati reali che, se analizzati correttamente, dovrebbero fornire informazioni reali per formulare strategie attuabili. Non ci sono congetture o ipotesi.
Per quanto riguarda le ricerche di mercato, l'analisi del sentiment è significativa ma molto meno integrale. Fornisce una prospettiva alternativa e ulteriori variazioni su ciò che il mercato desidera. Spesso apre nuove strade di approccio, consentendo a un'azienda di trovare una nicchia non sfruttata per un prodotto.
L'analisi del sentiment è semplice a livello di base, ma in una prospettiva aziendale è necessario disporre di strumenti elaborati per ottenere informazioni avanzate.
Tipi di analisi del sentiment
Ecco una panoramica dei diversi tipi di sentiment analysis. Tutte queste analisi utilizzano l'intelligenza artificiale (IA) basata sui dati e il machine learning (ML) per formulare giudizi e previsioni:
Analisi del sentiment dettagliata
L'analisi del sentiment dettagliata interpreta la polarità dell'opinione pubblica. Questa analisi può essere un semplice sentiment binario "mi piace/non mi piace" o una differenziazione positiva/negativa, oppure può essere più complessa con specifiche più profonde, come un sistema di valutazione likert da 1 a 7 che misura il forte accordo o il forte disaccordo con le domande comportamentali.
Rilevamento delle emozioni
L'analisi del sentiment basata sulle emozioni rileva gli stati emotivi specifici presenti nella corrispondenza con i clienti sulla base del linguaggio e degli algoritmi di machine learning. I risultati determinano perché i clienti si sentono in un certo modo nei confronti dei prodotti.
Analisi del sentiment basata sugli aspetti
L'analisi del sentiment basata sugli aspetti si spinge un po' più in profondità. Il suo obiettivo è scoprire le opinioni dei clienti su un particolare aspetto o elemento di un prodotto (come l'ultimo aggiornamento del software di un telefono). Con l'analisi basata sugli aspetti, è facile tenere traccia di come i clienti percepiscono l'aggiornamento e di quali sono i punti di forza o di debolezza specifici dal punto di vista del cliente.
Analisi degli intenti
L'analisi degli intenti viene utilizzata nei servizi di assistenza clienti per consentire la semplificazione dei flussi di lavoro. Determina l'intenzione specifica che sta dietro al messaggio di una persona.
Quali sono i due approcci all'analisi del sentiment?
Esistono due approcci consolidati alla sentiment analysis:
Approccio basato su regole
L'approccio basato su regole utilizza un algoritmo che individua una descrizione dettagliata e chiara dell'opinione. L'approccio prevede l'identificazione della soggettività, della polarità delle opinioni e del soggetto dell'opinione. L'approccio basato su regole utilizza l'elaborazione di base del linguaggio naturale, coinvolgendo alcune di queste possibili operazioni:
- Stemming
- Parsificazione
- Tokenizzazione
- Etichettatura di una parte del discorso
- Analisi del linguaggio
L'approccio basato su regole inizia con due insiemi di parole. Uno di questi insiemi contiene solo i positivi, l'altro solo i negativi. L'algoritmo esegue una scansione approfondita del testo per cercare le parole che corrispondono alle regole e agli elenchi di parole predefiniti, quindi calcola le parole più diffuse. Un vocabolario più positivo indica una polarità positiva, mentre un vocabolario più negativo indica una polarità negativa.
Lo svantaggio degli algoritmi basati su regole è che alcuni risultati vengono forniti in modo inadeguato; c'è poca flessibilità o precisione che permette ai risultati di essere utilizzabili, poiché gli approcci basati su regole non tengono conto del contesto. Tuttavia, possono accertare il tono dei messaggi, il che è utile per l'assistenza ai clienti.
Gli approcci basati su regole possono avere problemi con la linguistica. Lo slang cambia rapidamente e può presentare alcune difficoltà nell'allineare le parole con i sentimenti positivi o negativi. Oggi l'analisi del sentiment basata su regole viene spesso utilizzata come punto di partenza per l'implementazione e l'addestramento di soluzioni di machine learning.
Approccio automatico all'analisi del sentiment
L'analisi automatica del sentiment scava in profondità nel testo ed estrae dati utilizzabili. Anziché basarsi su regole predefinite, l'analisi automatica del sentiment utilizza il machine learning per comprendere i contorni di un messaggio. Questo approccio automatico utilizza algoritmi di classificazione di machine learning supervisionati, aumentando il livello di precisione e accuratezza ed elaborando rapidamente le informazioni in base a una serie di criteri.
L'analisi del sentiment utilizza algoritmi di machine learning per esplorare i dati. In generale, l'analisi del sentiment può coinvolgere i seguenti tipi di algoritmi di classificazione:
- Regressione lineare
- Macchine vettoriali di supporto
- Naive Bayes
- Derivati delle reti neurali ricorrenti (come le reti a memoria a breve termine e le unità ricorrenti recintate)
Il sentiment è piuttosto complicato perché si presenta come un'estrazione regolare di una particolare intuizione. Tuttavia, c'è molto lavoro da fare per ottenere un'idea precisa del sentiment.
Come funziona l'analisi del sentiment?
L'analisi del sentiment è essenzialmente un algoritmo di classificazione che mira a scoprire i punti di vista basati sulle opinioni, le emozioni correlate e le informazioni che possono essere di particolare interesse.
Cosa si intende per "opinione" nell'analisi del sentiment? In generale, un'opinione è un punto di vista che può non essere basato su fatti o conoscenze precise.
Tuttavia, dal punto di vista dei dati, le opinioni sono molto di più. Se da un lato si tratta di una valutazione soggettiva basata su esperienze personali, dall'altro corrisponde alle emozioni: un insieme di significanti presenta un punto di vista complesso di esperienze ed emozioni. Con questa comprensione, l'analisi del sentiment può:
- Estrarre i dati di sentiment su una piattaforma specifica, come un sito di recensioni o un desk di assistenza clienti.
- Determinare la polarità positiva o negativa.
- Definire se si tratta di un argomento generale o specifico.
- Identificare gli opinionisti individualmente o nel contesto dei segmenti di pubblico esistenti.
L'analisi del sentiment può essere utilizzata a diversi livelli:
- Livello di documento: analizzare interi testi.
- Livello di frase: esaminare una singola frase.
- Livello di sottofrase: accertare le sottoespressioni situate all'interno di una frase.
Poiché le opinioni sono soggettive, esistono quattro sottocategorie in cui possono essere classificate:
- Un'opinione diretta: quando l'opinione va dritta al punto
- "L'interfaccia utente di questa applicazione è scadente".
- Un'opinione comparativa: quando si fa un confronto tra A e B
- "L'interfaccia utente dell'applicazione B è peggiore di quella dell'applicazione A".
- Il parere esplicito: quando le cose sono estremamente chiare
- "Questa app funziona in modo ottimale".
- Opinioni implicite: quando le opinioni sono semplicemente implicite
- "L'app ha iniziato a bloccarsi nel giro di un giorno".
Sfide comuni nelle operazioni di analisi del sentiment
Contesto e polarità
Gli algoritmi hanno difficoltà a comprendere il contesto. Mentre gli esseri umani sono in grado di comprendere il contesto di un'interazione, questo può essere un ostacolo per un algoritmo. Pertanto, l'algoritmo dovrà essere configurato in modo da includere un componente di contesto per i messaggi.
La vettorizzazione del testo risolve questo problema. Essa traccia le connessioni tra le parole di un testo (e le loro relazioni con le altre) in base alle parti del discorso. Ciò conferisce una dimensione aggiuntiva all'analisi del sentiment del testo e garantisce una chiara comprensione del tono del messaggio.
Determinare la soggettività e il tono
L'identificazione del tono in un messaggio è la caratteristica principale dell'analisi del sentiment. L'analisi del tono può variare da semplice a complessa, a seconda delle parole utilizzate. Le interazioni umane possono essere implicite o esplicite, soggettive od oggettive, il che è difficile da valutare per gli algoritmi.
Per risolvere questo problema, la caratterizzazione del prodotto necessita di più opzioni e di categorie rilevanti che aiutino l'algoritmo a determinare con precisione la soggettività e il tono.
Individuare il sarcasmo e l'ironia
Le macchine e gli algoritmi hanno i maggiori problemi a comprendere l'ironia e il sarcasmo. Le parole usate in una sequenza possono indicare qualcosa di completamente diverso rispetto a un'altra frase, ma gli algoritmi prendono tutto per buono e possono sbagliare completamente. Il modo per affrontare questo problema è un'analisi profonda del contesto e un corpus consistente per addestrare il modello di sentiment analysis dell'elaborazione del linguaggio naturale.
Messaggi neutri
Un altro problema è rappresentato dai messaggi neutri, che non rientrano in nessuna categoria. Come si comporta l'algoritmo con i messaggi neutri? Ecco due modi per affrontare la questione:
- Il primo è quello di immergersi nel contesto ed esaminare tutti i fatti dichiarati. Ciò può portare alla luce qualsiasi opinione non espressa. Si tratta di un approccio manuale per casi particolari.
- Il secondo è legato all'algoritmo. Se qualcosa non viene classificato come positivo o negativo, l'algoritmo può essere attivato per contrassegnarlo come neutro.
Il futuro dell'analisi del sentiment
L'analisi del sentiment è una tecnologia preziosa, soprattutto per le aziende. Permette di ottenere un feedback realistico dai clienti in modo imparziale (o relativamente meno tendenzioso). Se eseguita correttamente, aggiunge valore a un'organizzazione e fornisce dati concreti e misurabili per il futuro processo decisionale.
Le organizzazioni che desiderano migliorare i propri prodotti o servizi, incrementare le vendite e superare la concorrenza dovrebbero utilizzare l'analisi del sentiment.