O mare parte din interacțiuni s-au mutat în mediul online, fie că e vorba de zona business sau corporate, precum cele dintre angajați și management sau dintre consumatori și furnizorii de servicii sau produse. Organizațiile și-au schimbat abordarea cu privire la receptarea mesajelor și, implicit, a sentimentelor transmise de acestea. Astfel, companiile de software development creat sisteme inteligente care pot analiza informațiile venite prin intermediul canalelor digitale, pentru a descoperi semnificația exactă a mesajelor. Acest lucru poate îmbunătăți performanța organizațională și experiența consumatorului, favorizând consolidarea relațiilor pe termen lung cu angajații sau clienții.
Sistemele de analiză a sentimentelor, utilizează natural language processing (NLP) și machine learning pentru a determina tonul emoțional din spatele unui text transmis în mediul virtual. Aceste sisteme software dezvoltate de companiile de IT outsourcing ajută organizațiile să culeagă informații care provin din surse online, precum e-mailuri, postări pe blog, chat-uri web, canale de social media, sau forumuri. Algoritmii înlocuiesc prelucrarea manuală a datelor prin implementarea unor metode bazate pe reguli, automate sau hibride. Sistemele bazate pe reguli efectuează analiza sentimentelor pe baza unor reguli predefinite, bazate pe lexic, în timp ce sistemele automate învață din date cu tehnici de învățare automată. O analiză hibridă a sentimentelor combină ambele abordări.
Pe lângă identificarea sentimentului, opinion minning poate extrage polaritatea. Mai exact, cantitatea de pozitivitate și negativitate este supusă unei analize care stabilește opinia autorului textului. În plus, analiza sentimentelor poate fi efectuată din mai multe perspective, cum ar fi ordinea paragrafelor și a propozițiilor unui text.
Tipuri de analiză
- Analiza cu „granulație fină” a sentimentului permite stabilirea precisă a nivelului de polaritate, împărțind-o în categorii, de la foarte pozitive până la foarte negative. Acesta poate fi considerat echivalentul evaluărilor pe o scară de la 1 la 5.
- Detectarea emoțiilor presupune identificarea stărilor specifice, cum sunt fericirea, frustrarea, șocul, furia și tristețea.
- Analiza bazată pe intenție poate stabili acțiunile din spatele unui mesaj, fiind analizată în profunzime și opinia emițătorului. Spre exemplu, un comentariu online care exprimă frustrarea cu privire la nemulțumire legată de schimbarea unei baterii, ar putea înregistra automat o sesizare către departamentul de servicii clienți, astfel, clientul poate fi contactat în scopul rezolvării problemei.
- Analiza bazată pe aspecte poate stabili elementele exacte la care se referă opinia utilizatorilor. De exemplu, un client ar putea lăsa o recenzie despre un produs, spunând că durata de viață a bateriei a fost prea scurtă. Sistemul va considera că sentimentul negativ consumatorului nu este cu privire la produs în sine, ci la anumite componente specifice precum durata de viață a bateriei.