O que é análise de sentimentos?

A análise de sentimentos refere-se a um aspecto do campo de processamento de linguagem natural e é exclusivamente dedicada à compreensão de opiniões subjetivas ou sentimentos agregados de uma variedade de fontes sobre um único assunto.

Colocada em um contexto de negócios, a análise de sentimentos refere-se a ferramentas que identificam e extrapolam informações de opiniões e, em seguida, aprimoram as operações de negócios. Isso é feito com a ajuda de uma série de algoritmos que investigam o subcontexto das opiniões e tentam entender as atitudes em relação a um produto ou a qualquer elemento específico.

A análise de sentimentos tem tudo a ver com a mineração de opinião para entender o raciocínio do público em geral, o que permite que as empresas examinem o posicionamento de produtos. A análise de sentimentos é usada em muitas áreas diferentes:

• Análise de produtos
• Pesquisa de mercado
• Hiperpersonalização
• Gerenciamento de reputação
• Percepções em relações públicas
• Segmentação precisa de clientes
• Avaliações de produtos
• Comentários de produtos
• Atendimento ao cliente eficiente

A análise de sentimentos desempenha um grande papel em ajudar as empresas a desenvolver produtos e serviços mais inteligentes que atendam especificamente às necessidades dos clientes.

Por que a análise de sentimentos é importante?

A análise de sentimentos concentra-se na percepção de um produto e o interesse por ele no mercado por meio do processamento de dados de sentimentos. Existem diversos recursos, públicos e privados, que podem ser aproveitados para obter informações relacionadas à percepção do cliente. Essas fontes incluem:

• Correspondência do cliente sobre um produto ou serviço
• Avaliações públicas geradas por usuários
• Avaliações profissionais de produtos baseadas em mídia
• A presença do produto em redes sociais, como menções ou hashtags
• Mineração de fóruns, tanto geral quanto orientada a propósitos

Com a análise de sentimentos, as empresas podem entender suas vastas quantidades de dados e transformá-las em uma série de resultados positivos. Os benefícios incluem:

• Compreensão clara da percepção de um público sobre um produto ou serviço
• Visão aprofundada do status atual do mercado do ponto de vista de um cliente

Para ambos, os resultados criam uma proposta de valor para o público específico de um produto.

Mas por que essa compreensão é necessária?

Em termos de indicadores-chave de desempenho para qualquer produto, entender o próximo passo em sua evolução requer uma visão clara de seus prós e contras. A análise de sentimentos é ideal para determinar os esforços de marketing e sua direção, bem como o desenvolvimento de negócios. Com o marketing baseado em análise de sentimentos, as empresas podem entender os pontos fortes e fracos de qualquer produto do ponto de vista do cliente.

A análise de sentimentos também usa dados reais, que, quando analisados corretamente, devem fornecer informações genuínas para formular estratégias úteis. Não há suposições ou hipóteses.

No que diz respeito à pesquisa de mercado, a análise de sentimentos é significativa, mas muito menos integral. Ela fornece uma perspectiva alternativa e mais variações do que o mercado deseja. Muitas vezes, abre novos caminhos de abordagem, permitindo que uma empresa encontre um nicho inexplorado para um produto.

A análise de sentimentos é fácil em um nível básico, mas de uma perspectiva corporativa, você precisará de ferramentas elaboradas para obter insights avançados.

Tipos de análise de sentimentos

Aqui está uma olhada nos diferentes tipos de análise de sentimentos. Todas essas análises usam inteligência artificial (IA) orientada por dados e aprendizado de máquina (ML) para fazer seus julgamentos e previsões:

Análise de sentimentos refinada

A análise de sentimentos refinada interpreta a polaridade da opinião pública. Essa análise pode ser um sentimento binário simples de gostar/não gostar ou uma diferenciação positiva/negativa, ou pode ser mais complexa com especificações mais profundas, como um sistema de classificação Likert de 1 a 7, medindo forte concordância a forte discordância em questões comportamentais.

Detecção de emoções

A análise de sentimentos baseada em emoções detecta estados emocionais específicos presentes na correspondência do cliente com base em algoritmos de linguagem e aprendizado de máquina. Os resultados determinam por que os clientes se sentem de uma certa maneira em relação aos produtos.

Análise de sentimentos baseada em aspectos

A análise de sentimentos baseada em aspectos é um pouco mais profunda. Seu foco é descobrir as opiniões dos clientes sobre um aspecto ou elemento específico de um produto (como a atualização mais recente do software de um telefone). Com a análise baseada em aspectos, é fácil acompanhar como os clientes percebem a atualização e quais são os pontos fortes ou fracos específicos da perspectiva do cliente.

Análise de intenção

A análise de intenção é usada nos serviços de suporte ao cliente para permitir a simplificação dos fluxos de trabalho. Determina a intenção específica por trás da mensagem de alguém.

Quais são as duas abordagens para a análise de sentimentos?

Existem duas abordagens estabelecidas para a análise de sentimentos:

Abordagem baseada em regras

A abordagem baseada em regras usa um algoritmo que identifica uma descrição de opinião detalhada e clara. A abordagem inclui a identificação da subjetividade, da polaridade das opiniões e também do sujeito da opinião. Essa abordagem baseada em regras utiliza processamento básico de linguagem natural, envolvendo algumas destas operações possíveis:

• Derivação
• Análise
• Tokenização
• Marcação de classes gramaticais
• Análise de linguagem

A abordagem baseada em regras começa com dois conjuntos de palavras. Um desses conjuntos contém apenas positivos, o outro apenas negativos. O algoritmo verifica o texto minuciosamente para procurar palavras que correspondam às suas regras e listas de palavras predefinidas e, em seguida, calcula as palavras mais prevalentes. Vocabulário mais positivo significa polaridade positiva e vocabulário mais negativo indica polaridade negativa.

A desvantagem dos algoritmos baseados em regras é que alguns resultados são entregues de forma inadequada; há pouca flexibilidade ou precisão que permite que o resultado seja utilizável, pois as abordagens baseadas em regras não levam em conta o contexto. No entanto, ele pode determinar o tom das mensagens, o que é útil para o suporte ao cliente.

Abordagens baseadas em regras podem ter problemas de linguística. A gíria muda rapidamente e pode apresentar alguns desafios ao alinhar palavras com sentimentos positivos ou negativos. Hoje, a análise de sentimentos baseada em regras é frequentemente usada como ponto de partida para implementação e treinamento futuros de soluções de aprendizado de máquina.

Abordagem automática da análise de sentimentos

A análise automática de sentimentos aprofunda o texto e extrai dados utilizáveis. Em vez de basear seu trabalho em regras pré-definidas, a análise automática de sentimentos usa aprendizado de máquina para entender o contexto de uma mensagem. Essa abordagem automática usa algoritmos de classificação de aprendizado de máquina supervisionados, aumentando o nível de precisão e exatidão e processando informações com base em uma variedade de critérios rapidamente.

A análise de sentimentos usa algoritmos de aprendizado de máquina para explorar dados. Em geral, a análise de sentimentos pode envolver os seguintes tipos de algoritmos de classificação:

• Regressão linear
• Máquinas de vetor de suporte
• Naïve Bayes
• Derivados de redes neurais recorrentes (como redes de memória de longo prazo e unidades recorrentes fechadas)

O sentimento é bastante complicado porque parece ser uma extração regular de um insight específico. No entanto, é preciso muito trabalho para obter uma essência precisa do sentimento.

Como funciona a análise de sentimentos?

A análise de sentimentos é essencialmente um algoritmo de classificação que visa descobrir pontos de vista baseados em opiniões, emoções relacionadas e informações que podem ser de interesse particular.

O que constitui uma “opinião” na análise de sentimentos? De um modo geral, uma opinião é um ponto de vista que pode não ser baseado em fatos ou conhecimento preciso.

Mas, do ponto de vista dos dados, há muito mais nas opiniões. Embora seja uma avaliação subjetiva baseada em experiências pessoais, corresponde às emoções: um conjunto de significantes apresenta um ponto de vista complexo de experiências e emoções. Com esse entendimento, a análise de sentimentos pode:

• Extrair dados de sentimento em uma plataforma específica, como um site de avaliação ou suporte ao cliente
• Determinar a polaridade positiva ou negativa
• Definir se o assunto está sendo falado em geral ou especificamente
• Identificar os detentores de opinião individualmente ou no contexto de segmentos de público existentes

A análise de sentimentos pode ser usada em muitos níveis diferentes:

1. Nível de documento: analisar textos inteiros
2. Nível de frase: examinar uma única frase
3. Nível de subfrase: verificar subexpressões localizadas dentro de uma frase

Como opiniões são subjetivas, existem quatro subcategorias em que podem ser caracterizadas:

1. Uma opinião direta: onde a opinião é clara
   • “Esta interface de usuário do aplicativo é ruim”
2. Uma opinião comparativa: quando uma comparação é feita entre A e B
   • “A interface do usuário do aplicativo no aplicativo B é pior que no aplicativo A”
3. Uma opinião explícita: onde a opinião é extremamente clara
   • “Este aplicativo funciona perfeitamente”
4. Opiniões implícitas: onde as opiniões são meramente implícitas
   • “O aplicativo começou a travar em um dia”

Desafios comuns nas operações de análise de sentimentos

Contexto e polaridade

Algoritmos têm problemas para entender o contexto. Embora os humanos possam entender o contexto de uma interação, isso pode ser um obstáculo para um algoritmo. Portanto, o algoritmo terá que ser configurado para incluir um componente de contexto para mensagens.

A vetorização de texto resolve esse problema. Ela mapeia as conexões das palavras em um texto (e suas relações com outras) com base em classes gramaticais. Isso traz uma dimensão adicional à análise de sentimentos do texto e garante uma compreensão clara do tom da mensagem.

Determinando a subjetividade e o tom

Identificar o tom em uma mensagem é o principal recurso da análise de sentimentos. A análise do tom pode variar de simples a complexa, dependendo das palavras utilizadas. As interações humanas podem ser implícitas ou explícitas e subjetivas ou objetivas, o que é difícil para os algoritmos julgarem.

Para resolver isso, a caracterização do produto precisa de várias opções e categorias relevantes para ajudar o algoritmo a determinar com precisão a subjetividade e o tom.

Identificando sarcasmo e ironia

Máquinas e algoritmos têm mais dificuldade em compreender ironia e sarcasmo. As palavras usadas em uma sequência podem indicar algo completamente diferente de outra frase, e os algoritmos levam tudo ao pé da letra e podem entender completamente errado. A maneira de lidar com isso é por meio da análise de contexto profunda e de um corpus abrangente para treinar o modelo de análise de sentimentos do processamento de linguagem natural.

Mensagens neutras

Outra questão são as mensagens neutras, que não se classificam em nenhuma categoria. Como o algoritmo lida com mensagens neutras? Aqui estão duas maneiras de abordá-las:

1. A primeira é mergulhar no contexto e olhar para todos os fatos declarados. Isso pode trazer à tona qualquer opinião não expressa. Esta é uma abordagem manual para casos especiais.
2. O segundo é relacionado ao algoritmo. Se algo não for classificado como positivo ou negativo, o algoritmo pode ser acionado para marcá-lo como neutro.

O futuro da análise de sentimentos

A análise de sentimentos é uma tecnologia valiosa, principalmente para as empresas. Ela obtém feedback realista dos clientes de maneira imparcial ou relativamente menos tendenciosa. Quando executada corretamente, agrega valor a uma organização e fornece fatos e dados mensuráveis para futuras tomadas de decisão.

As organizações que desejam melhorar seu produto ou serviço, gerar mais vendas e ser mais inteligentes que seus concorrentes devem utilizar a análise de sentimentos.