Svi smo okruženi uređajima koji rade na Internetu. Prije su to bila samo računala, ali sada imamo mrežu na mobitelima i tabletima, koja su zgodna. Na neki način, tehnologija nije samo koristila poslu i olakšala nam život, već je obogatila i naše internetsko iskustvo. Postala je platforma na kojoj ljudi provode puno vremena, traže znanje, razmjenjuju ideje, pa čak i kupuju!
Na primjer : Kada želimo izvršiti kupnju putem interneta / izvan mreže, što prvotno radimo? Prelistavamo različite web stranice i forume kako bismo provjerili govore li ljudi o tome. Provjeravamo nekoliko internetskih trgovina koje prodaju ono što tražimo. Pročitali smo recenzije i komentare koje su mnogi napisali ili izrazili o proizvodu i internetskoj trgovini. Tek nakon prolaska kroz dobar broj recenzija odlučujemo hoćemo li izvršiti kupnju ili ne.
Važnost analize sentimenta
Većina odluka o kupnji u virtualnom svijetu donosi se nakon što prođu ono što utjecajni recenzenti i kolege imaju za reći o proizvodu / usluzi. To je razlog zašto su tvrtke sada prisiljene vidjeti i analizirati što ljudi o njima govore na webu. Iz perspektive tvrtke, pregledi i komentari postaju vrlo presudni. Stoga je analiza komentara i recenzija nešto što organizacija ne može propustiti.
c ++ sortiranje niza
Ali, kako se zajednički nazivaju ovi komentari ili recenzije?
Ovi komentari, mišljenja i pregledi poznati su kao „podaci o osjećaju“, a zadatak utvrđivanja jesu li komentari i pregledi pozitivni ili negativni poznat je kao „analiza podataka o osjećaju“ ili „analiza osjećaja“
Analiza raspoloženja i R
Analiza raspoloženja jedna je od istaknutih značajki R-a, koja pruža vrijedne uvide marketingu i organizacijama koje žele poboljšati produktivnost i optimizirati svoju marku / proizvod.
R je najopsežniji paket statističke analize dostupan u tu svrhu. Integrira sve standardne statističke testove, modele i analize, kao i pruža cjelovit jezik za upravljanje i manipulaciju podacima. Grafičke mogućnosti R-a su izvanredne, pružajući potpuno programabilan grafički jezik koji nadmašuje većinu ostalih statističkih i grafičkih paketa. Snaga Analize raspoloženja zajedno sa svojim grafičkim vještinama čini je doista moćnim alatom za organizaciju.
Metode za analizu 'podataka o osjećaju'
Postoje različite metode za analizu 'podataka o osjećaju'. Pogledajmo ovdje svakog od njih.
Analiza raspoloženja na razini dokumenta
Mišljenja su obično subjektivni izrazi koji opisuju osjećaje, ocjene ili osjećaje ljudi prema entitetu ili događaju. Mnogi blogovi ili forumi omogućuju ljudima da izraze svoje mišljenje u obliku recenzija i komentara. Kada se mišljenja izražavaju u obliku recenzija, umjesto jednostavnog 'Da' ili 'Ne', identificiranje stvarnih osjećaja treba subjektivnu analizu riječi korištenih u recenziji
U analizi sentimenta na razini dokumenta, svaki se dokument usredotočuje na jedan entitet ili događaj i sadrži mišljenje jednog nositelja mišljenja. Ovdje se mišljenja mogu svrstati u dvije jednostavne klase: pozitivne ili negativne (vjerojatno neutralne). Na primjer: Pregled proizvoda: „Kupio sam novi telefon prije nekoliko dana. To je lijep telefon, iako je malo velik. Zaslon osjetljiv na dodir je dobar. Jasnost glasa je bolja. Jednostavno volim telefon ”. S obzirom na riječi ili fraze korištene u recenziji (lijepo, dobro, bolje, ljubav), za subjektivno mišljenje kaže se da je pozitivno. Objektivna mišljenja mjere se pomoću sustava zvijezda ili anketa, gdje su 4 ili 5 zvijezda pozitivne, a 1 ili 2 zvjezdice negativne.
Analiza osjećaja na razini rečenice
Da bismo imali precizniji pogled na različita mišljenja izražena u dokumentu o entitetima, trebali bismo prijeći na razinu rečenice. Ova razina analize osjećaja - filtrira one rečenice koje ne sadrže mišljenje i - određuje je li mišljenje o entitetu pozitivno ili negativno.
Analiza raspoloženja temeljena na aspektima
Analiza osjećaja na razini dokumenta i na razini rečenice dobro funkcionira kada se odnose na jedan entitet. Međutim, u mnogim slučajevima ljudi govore o entitetima koji imaju mnogo aspekata ili atributa. Oni će također imati različita mišljenja o različitim aspektima. Često se to događa na forumima za pregled proizvoda i raspravu . Na primjer: „Ja sam ljubitelj Nokia telefona. Sviđa mi se izgled telefona. Zaslon je velik i jasan. Kamera je fantastična. Ali, ima nekoliko loših strana, također vijek trajanja baterije nije na dobrom nivou i pristup Whatsappu je težak. ' Kategorizacija pozitivnih i negativnih strana ovog pregleda skriva dragocjene informacije o proizvodu. Stoga se analiza osjećaja zasnovana na aspektu usredotočuje na prepoznavanje svih izraza osjećaja u danom dokumentu i aspekata na koje se mišljenja odnose.
Usporedna analiza raspoloženja
U mnogim slučajevima korisnici izražavaju svoje mišljenje uspoređujući ga sa sličnim proizvodom ili markom. Stoga je cilj ovdje identificirati rečenice koje sadrže usporedna mišljenja.
Na primjer : 'Vozio sam Hondu Civic, ne podnosi bolje da je Škoda Superb'
Usvajanje leksikona sentimenta
Ova metoda analize sentimenta koristi popis riječi i izraza koji se koriste za izražavanje subjektivnih osjećaja i osjećaja ili mišljenja ljudi. Ne koristi samo određene riječi, već i fraze i idiome. U ostalim vrstama analize osjećaja vidjeli smo što su pozitivne i negativne riječi. Uzmimo primjer: 'Auto X je bolji od automobila Y.' Ova rečenica ne izražava mišljenje da je bilo koji od ta dva automobila dobar ili loš. Stoga se ove vrste rečenica / dokumenata dodatno analiziraju pomoću 3 pristupa: ručni pristup, pristup zasnovan na rječniku i pristup zasnovan na korpusu.
Ručni pristup : To nije izvedivo jer oduzima puno vremena.
Pristup zasnovan na rječniku : Ovaj pristup koristi 'Riječ mrežu' kako bi pronašao prikladne riječi riječi osjećaja za provođenje analize.
Pristup utemeljen na korpusu : Ovo se koristi za stvaranje leksikona raspoloženja specifičnog za domenu za provođenje analize.
To su različiti načini da se analiziraju osjećaji potrošača i da se zna gdje tvrtka stoji na tržištu!