Estamos todos rodeados de dispositivos que funcionam na Internet. Antes eram apenas os computadores, mas agora temos a web em celulares e tablets que são úteis. De certa forma, a tecnologia não só beneficiou os negócios e tornou nossas vidas mais fáceis, mas também enriqueceu nossa experiência online. Tornou-se uma plataforma onde as pessoas passam muito tempo, buscam conhecimento, trocam ideias e até fazem compras!
Por exemplo : Quando queremos fazer uma compra online / offline, o que fazemos inicialmente? Navegamos em diferentes sites e fóruns para ver se as pessoas estão falando sobre isso. Verificamos algumas lojas online que vendem o que procuramos. Lemos as análises e comentários que muitas pessoas escreveram ou expressaram sobre o produto e a loja online. Só depois de passar por um bom número de avaliações é que decidimos se faremos a compra ou não.
Importância da Análise de Sentimentos
A maioria das decisões de compra no mundo virtual é feita depois de passar pelo que críticos e colegas influentes têm a dizer sobre o produto / serviço. Esta é a razão pela qual as empresas agora são obrigadas a ver e analisar o que as pessoas falam sobre elas na web. Do ponto de vista da empresa, as análises e comentários se tornam muito cruciais. Portanto, analisar os comentários e análises é algo que uma organização não pode perder.
Mas o que esses comentários ou as avaliações são chamados coletivamente?
Esses comentários, opiniões e análises são conhecidos como 'dados de sentimento' e a tarefa de identificar se os comentários e as análises são positivos ou negativos é conhecida como 'análise de dados de sentimento' ou 'análise de sentimento'
Análise de sentimento e R
A análise de sentimento é um dos recursos proeminentes do R, que fornece informações valiosas para profissionais de marketing e organizações que buscam melhorar a produtividade e otimizar sua marca / produto.
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R é o pacote de análise estatística mais abrangente disponível para essa finalidade. Ele integra todos os testes, modelos e análises estatísticos padrão, além de fornecer uma linguagem completa para gerenciar e manipular dados. As capacidades gráficas do R são excelentes, fornecendo uma linguagem gráfica totalmente programável que supera a maioria dos outros pacotes estatísticos e gráficos. O poder da análise de sentimento, juntamente com suas habilidades gráficas, torna-a uma ferramenta verdadeiramente poderosa para uma organização.
Métodos para analisar 'Dados de sentimento'
Existem diferentes métodos para analisar os 'dados de sentimento'. Vamos dar uma olhada em cada um deles aqui.
Análise de sentimento em nível de documento
As opiniões geralmente são expressões subjetivas que descrevem os sentimentos, avaliações ou sentimentos das pessoas em relação a uma entidade ou evento. Muitos blogs ou fóruns permitem que as pessoas expressem suas opiniões na forma de análises e comentários. Quando as opiniões são expressas na forma de avaliações, em vez de um simples 'Sim' ou 'Não', a identificação das emoções reais exigiria uma análise subjetiva das palavras usadas na avaliação
Na análise de sentimento em nível de documento, cada documento se concentra em uma única entidade ou evento e contém a opinião de um único detentor de opinião. As opiniões aqui podem ser classificadas em duas classes simples: Positiva ou negativa (provavelmente neutra). Por exemplo: Uma análise de produto: “Comprei um telefone novo há alguns dias. É um bom telefone, embora seja um pouco grande. A tela de toque é boa. A clareza da voz é melhor. Eu simplesmente amo o telefone ”. Considerando as palavras ou frases utilizadas na avaliação (bom, bom, melhor, amor), a opinião subjetiva é dita positiva. As opiniões objetivas são medidas usando estrela ou sistema de votação, onde 4 ou 5 estrelas são positivas e 1 ou 2 estrelas são negativas.
Nível de frase de análise de sentimento
Para ter uma visão mais refinada das diferentes opiniões expressas no documento sobre as entidades, devemos passar ao nível da frase. Este nível de análise de sentimento - filtra as frases que não contêm opinião e - determina se a opinião sobre a entidade é positiva ou negativa.
Análise de sentimento baseada em aspectos
A análise de sentimento em nível de documento e frase funciona bem quando se refere a uma única entidade. No entanto, em muitos casos, as pessoas falam sobre entidades que possuem muitos aspectos ou atributos. Eles também terão opiniões diferentes sobre diferentes aspectos. Muitas vezes acontece em análises de produtos e fóruns de discussão . Por exemplo: “Sou um amante do telefone Nokia. Eu gosto da aparência do telefone. A tela é grande e clara. A câmera é fantástica. Mas, existem algumas desvantagens também, a vida da bateria não é adequada e o acesso ao Whatsapp é difícil. ” Categorizar os positivos e negativos desta revisão esconde as informações valiosas sobre o produto. Portanto, a análise de sentimento com base no Aspecto concentra-se no reconhecimento de todas as expressões de sentimento dentro de um determinado documento e os aspectos aos quais as opiniões se referem.
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Análise comparativa de sentimento
Em muitos casos, os usuários expressam suas opiniões comparando-o com um produto ou marca semelhante. Portanto, o objetivo aqui é identificar frases que contenham opiniões comparativas.
Por exemplo : “Eu dirigi o Honda Civic, ele não controla melhor que o Skoda Superb”
Aquisição de léxico de sentimento
Este método de análise de sentimento usa uma lista de palavras e expressões usadas para expressar os sentimentos subjetivos e sentimentos ou opiniões das pessoas. Não usa apenas certas palavras, mas também frases e expressões idiomáticas. Nos outros tipos de análise de sentimento, vimos o que são palavras positivas e negativas. Vejamos um exemplo: “O carro X é melhor do que o carro Y.” Esta frase não expressa uma opinião de que algum dos dois carros seja bom ou ruim. Portanto, esses tipos de sentenças / documentos são analisados com base em 3 abordagens: abordagem manual, abordagem baseada em dicionário e abordagem baseada em corpus.
Abordagem Manual : Isso não é viável, pois consome muito tempo.
Abordagem baseada em dicionário : Esta abordagem usa 'Word Net' para encontrar palavras adequadas da palavra de sentimento para realizar a análise.
Abordagem baseada em corpus : Isso é usado para criar um léxico de sentimento específico do domínio para realizar a análise.
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Estas são as diferentes maneiras de analisar os sentimentos do consumidor e saber onde a empresa está no mercado!