Usando a análise de sentimento básica, um programa pode entender se o sentimento por trás de um trecho de texto é positivo, negativo ou neutro.
É uma técnica poderosa em Inteligência Artificial que possui importantes aplicações de negócios.
Por exemplo, você pode usar a análise de sentimento para analisar o feedback do cliente. Depois de coletar esse feedback por meio de vários meios como Twitter e Facebook, você pode executar algoritmos de análise de sentimento nesses fragmentos de texto para entender a atitude de seus clientes em relação ao seu produto.
A implementação mais simples da análise de sentimento é usar uma lista de palavras pontuadas.
Por exemplo, AFINN é uma lista de palavras pontuadas com números entre menos cinco e mais cinco. Você pode dividir um pedaço de texto em palavras individuais e compará-las com a lista de palavras para chegar à pontuação final de sentimento.
Digamos que tenhamos a frase: "Eu amo gatos, mas eu sou alérgico para eles".
Na lista de palavras AFINN, você pode encontrar duas palavras, “amor” e “alérgico” com suas respectivas pontuações de +3 e -2. Você pode ignorar o resto das palavras (novamente, esta é uma análise de sentimento muito básica).
Ao combinar esses dois, você obtém uma pontuação total de +1. Portanto, você pode classificar esta frase como moderadamente positiva.
Existem implementações complexas de análise de sentimento usadas na indústria hoje. Esses algoritmos podem fornecer pontuações precisas para longos trechos de texto. Além disso, temos modelos de aprendizagem por reforço que estão cada vez melhores com o tempo.
Para modelos complexos, você pode usar uma combinação de NLP e algoritmos de aprendizado de máquina. Existem três tipos principais de algoritmos usados na análise de sentimento. Vamos dar uma olhada neles.
Sistemas Automatizados
Abordagens automáticas para análise de sentimento dependem de modelos de aprendizado de máquina, como clustering.
Longos trechos de texto são alimentados no classificador e ele retorna os resultados como negativos, neutros ou positivos. Os sistemas automáticos são compostos de dois processos básicos, que veremos agora.
Sistemas baseados em regras
Ao contrário dos modelos automatizados, as abordagens baseadas em regras dependem de regras personalizadas para classificar os dados. As técnicas populares incluem tokenização, análise, lematização e algumas outras. Você pode considerar o exemplo que vimos anteriormente como uma abordagem baseada em regras.
Uma boa coisa sobre os sistemas baseados em regras é a capacidade de personalizá-los. Esses algoritmos podem ser feitos sob medida com base no contexto, desenvolvendo regras mais inteligentes.
Basta ter em mente que você terá que manter regularmente esses tipos de modelos baseados em regras para garantir resultados consistentes e aprimorados.
Sistemas Híbridos
As técnicas híbridas são a abordagem mais moderna, eficiente e amplamente usada para análise de sentimento. Sistemas híbridos bem projetados podem fornecer os benefícios de sistemas automáticos e baseados em regras.
Os modelos híbridos desfrutam do poder do aprendizado de máquina junto com a flexibilidade de personalização. Um exemplo de modelo híbrido seria uma lista de palavras de atualização automática com base em Word2Vec. Você pode rastrear essas listas de palavras e atualizá-las com base em suas necessidades de negócios.
Analisando Feedback do Cliente
A análise de feedback do cliente é a aplicação mais difundida de análise de sentimento. O feedback direto do cliente é ouro para empresas, especialmente para iniciantes. A segmentação precisa do público-alvo é essencial para o sucesso de qualquer tipo de negócio.
Algoritmos de análise de sentimento bem feitos podem capturar o sentimento do mercado central em relação a um produto.
Você também pode estender este caso de uso para subseções menores, como analisar avaliações de produtos em sua loja da Amazon. Quanto mais orientada para o cliente for uma empresa, melhor a análise de sentimento pode ser útil.
Monitoramento de campanha
Manipular as emoções do eleitor é uma realidade agora, graças ao Escândalo Cambridge Analytica.
Outro caso de uso de análise de sentimento é uma medida de influência. Tomando as eleições de 2016 nos EUA como exemplo, muitas pesquisas concluíram que Donald Trump perderia.
Mas os especialistas notaram que as pessoas geralmente ficavam desapontadas com o sistema atual. Eles apoiaram suas afirmações com fortes evidências por meio da análise de sentimento.
Trabalhei em uma ferramenta chamada Sentimentos (duh!) Que monitorava as eleições nos Estados Unidos durante meu tempo como engenheiro de software na minha antiga empresa. Percebemos tendências que indicavam que Trump estava ganhando forte aceitação entre os eleitores.
Isso deve ser uma evidência de que os dados certos combinados com IA podem produzir resultados precisos, mesmo quando vão contra a opinião popular.
Monitoramento de marca
O monitoramento de marca é outro ótimo caso de uso para análise de sentimento. As empresas podem usar a análise de sentimento para verificar os sentimentos de mídia social sobre sua marca por parte do público.
KFC é um exemplo perfeito de uma empresa que usa análise de sentimento para rastrear, construir e aprimorar sua marca. As campanhas de mídia social da KFC são um grande fator que contribui para seu sucesso. Eles adaptam suas campanhas de marketing para atrair o público jovem e para estar “presentes” nas redes sociais.
Ferramentas como Brandwatch pode dizer se algo negativo sobre sua marca está se tornando viral. Outras marcas que usam a mídia social para promover um sentimento de marca positivo incluem Amazon, Netflix e Dominoes.
Análise do mercado de ações
Se você é um trader ou investidor, entende o impacto que as notícias podem ter no mercado de ações. Sempre que uma história importante surge, é provável que tenha um forte impacto positivo ou negativo no mercado de ações.
A análise de sentimento é uma ferramenta poderosa para os traders. Você pode analisar o sentimento do mercado em relação a uma ação em tempo real, geralmente em questão de minutos. Isso pode ajudá-lo a planejar suas posições compradas ou vendidas para uma determinada ação.
Recentemente, a Moderna anunciou a conclusão da fase I de seus ensaios clínicos da vacina COVID-19. Essa notícia resultou em uma forte alta do preço das ações da Moderna.
Mas hoje, as ações da Moderna tropeçaram depois de perder uma patente. Usando a análise de sentimento, você pode analisar esses tipos de notícias em tempo real e usá-los para influenciar suas decisões de negociação.
Monitoramento de Conformidade
A conformidade regulatória e legal pode fazer ou quebrar grandes organizações. Muitas vezes, esses documentos de conformidade são armazenados em grandes sites como Autoridade de conduta financeira.
As grandes organizações gastam boa parte de seus orçamentos em conformidade regulatória. Nesses casos, a análise de dados tradicional não pode oferecer uma solução completa.
Ferramentas como ScrapingHub pode ajudar a buscar documentos nesses sites. Mas as empresas precisam de uma classificação inteligente para encontrar o conteúdo certo entre milhões de páginas da web.
A análise de sentimento pode tornar o monitoramento de conformidade mais fácil e mais econômico. Ele pode ajudar a construir mecanismos de marcação, analisar mudanças ao longo do tempo e fornecer uma vigilância 24 horas por dia, 7 dias por semana para sua organização.
A análise de sentimento é uma ferramenta poderosa que você pode usar para resolver problemas, desde a influência da marca até o monitoramento do mercado. Novas ferramentas são construídas em torno da análise de sentimento para ajudar as empresas a se tornarem mais eficientes.
E, a propósito, se você adora Grammarly, pode seguir em frente e agradecer a análise de sentimento.
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