تجزیه و تحلیل احساسات به عنوان یک ابزار قدرتمند برای استخراج الهامات قابل اقتدار از داده‌های متنی، به سازمان‌ها امکان می‌دهد که احساسات، نظرات و نگرش‌های انسانی را به مقیاس بزرگ درک کنند. از بهبود تجربه‌ی مشتری تا اطلاع‌رسانی تصمیمات استراتژیک در زمینه‌های مختلف، کاربردهای تجزیه و تحلیل احساسات گسترده و به‌طور مداوم در حال تکامل هستند و شکل‌دهنده روش ما درک و ارتباط با داده در عصر دیجیتال می‌باشند.

در دنیای گسترده‌ی هوش مصنوعی (Artificial Intelligence)، یکی از زمینه‌های جذابی که به شدت توجه همه را جلب می کند، تجزیه و تحلیل احساسات است. این فناوری، به بررسی و تفسیر احساسات، نظرات و دیدگاه‌های انسان‌ها در داده‌های متنی می‌پردازد. از طریق تحلیل متون، سازمان‌ها قادر هستند اطلاعات بی‌ساختار و بزرگی را که از منابع مختلفی از جمله رسانه‌های اجتماعی، نظرات مشتریان، مقالات خبری و پاسخ‌های نظرسنجی به دست می‌آید، با سرعت و دقت بالاتری تحلیل و تفسیر کنند. در ادامه این پست به تجزیه و تحلیل احساسات و کاربردهای مختلف آن در حوزه‌های متفاوت پرداخته می شود.

تجزیه و تحلیل احساسات نظرات، همچنین با نام نظر کاوی (opinion mining) نیز شناخته می شود که برای به دست آوردن قطبیت (Polarity) احساسات یک متن نظر، آن را به صورت مثبت، منفی یا خنثی دسته‌بندی می‌کند. این فرآیند اغلب شامل تکنیک‌های پردازش زبان طبیعی (NLP) به همراه الگوریتم‌های یادگیری ماشین (Machine Learning) برای درک ابهامات متنی و  درک دقیق دسته‌بندی احساسات است.

روش های زیادی برای تجزیه و تحلیل احساسات وجود دارد که در ادامه به بررسی دو مورد از آن ها می پردازیم:

·       روش مبتنی بر قانون (Rule-Based): این روش از طریق قوانین و لغت‌نامه‌های از پیش‌تعیین شده (Predefined) برای شناسایی کلمات و عباراتی که حاوی احساسات هستند، استفاده می‌کند. این روش امتیاز احساسات را بر اساس حضور این کلمات و فاصله‌شان در متن بدست می‌آورد.

·       روش های یادگیری ماشین (Machine Learning): بر خلاف روش قبلی، تکنیک‌های یادگیری ماشین بر روی مجموعه‌ داده های برچسب‌خورده (Labeled Dataset) استوار است به طوری که هر نمونه متنی آن با احساس متناظر خود قرار دارد. این مدل‌ها، الگوهایی را از داده یاد می‌گیرند و سپس یش‌بینی‌هایی برای متن‌های ناشناخته ارائه می‌دهند.

در دنیای امروز، کسب‌وکارها با رقابت شدیدی روبه‌رو هستند. برای برتری و بقا در بازار، همه نیاز دارند تا رویکردهای نوینی را در بهبود خدمات، افزایش رضایت مشتریان و افزایش فروش به کار بگیرند. همه این موارد باعث می‌شود کسب‌وکارها نیازمند درک دقیقی از نیازها و تمایلات مشتریان باشند. به همین دلیل در ادامه به مهم ترین کاربرد های تجزیه و تحلیل احساسات می پردازیم:

1.     تجزیه و تحلیل بازخورد مشتری (Customer Feedback Analysis): تجزیه و تحلیل احساسات به کسب و کارها امکان می‌دهد تا سطح رضایت مشتری را با تجزیه و تحلیل بازخوردها از کانال‌های مختلفی مانند رسانه‌های اجتماعی، پلتفرم‌های نقد و بررسی و تعاملات پشتیبانی مشتریان درک کنند. با شناسایی احساسات مثبت و منفی که به مراتب تکرار می‌شوند، شرکت‌ها می‌توانند نقاط قوت و ضعف را شناسایی کرده، تجربه‌ی مشتری را بهبود بخشند و تصمیماتی بهتری بگیرند.

2.     نظارت و مدیریت شهرت و برند (Brand Monitoring and Reputation Management): نظارت و مدیریت شهرت و برند از طریق تجزیه و تحلیل احساسات یکی از کاربردهای مهم و موثری است که برای سازمان‌ها و برندها وجود دارد. با استفاده از تحلیل احساسات، آن‌ها می‌توانند به صورت مداوم تحلیلی را در مورد عملکرد و وضعیت شهرت و برند خود داشته باشند و در صورت لزوم، اقدامات را در جهت اصلاح انجام دهند. در زیر به برخی از روش‌های استفاده از تجزیه و تحلیل احساسات برای نظارت و مدیریت شهرت و برند می‌پردازیم:

·       پایش وضعیت برند در رسانه‌های اجتماعی: تجزیه و تحلیل احساسات می‌تواند به سازمان‌ها کمک کند تا فعالیت‌ها و وضعیت برند خود را در رسانه‌های اجتماعی مانند توییتر، فیس‌بوک، اینستاگرام و غیره پایش کنند. با بررسی نظرات، نگرانی‌ها و احساسات کاربران، می‌توانند به تغییرات رخ داده در نگرش عمومی نسبت به برند خود دست یابند.

·       تشخیص و رفع بحران‌های شهرت: تجزیه و تحلیل احساسات می‌تواند به سازمان‌ها کمک کند تا بحران‌های شهرت را سریعتر شناسایی کنند و به آن‌ها پاسخ دهند. با نظارت بر تغییرات احساسات و نظرات در مورد برند، می‌توان زودتر مشکلات را شناخت و به‌طور مؤثری آن‌ها را مدیریت کرد.

·       ارزیابی کمپین‌های بازاریابی و رویدادهای برند: با استفاده از تجزیه و تحلیل احساسات، سازمان‌ها می‌توانند اثربخشی کمپین‌های بازاریابی و رویدادهای برند خود را ارزیابی کنند. با بررسی احساسات و نظرات مشتریان پس از انجام یک کمپین یا رویداد، می‌توان بهترین راه‌های ارتقاء و بهینه‌سازی را تعیین کرد.

·       تعیین رضایت مشتریان و ارتقاء تجربه مشتری: با استفاده از تجزیه و تحلیل احساسات، می‌توان به دقت رضایت مشتریان را اندازه‌گیری کرد و به ارتقاء تجربه مشتریان پرداخت. با بررسی نظرات و احساسات مشتریان، سازمان‌ها می‌توانند نقاط ضعف را شناسایی کرده و اقدامات لازم را در جهت بهبودی اعمال کنند.

·       تحلیل رقابت و بازار: تجزیه و تحلیل احساسات می‌تواند به سازمان‌ها کمک کند تا رقبا و روندهای بازار را به طور دقیق‌تر بررسی کنند. با مطالعه نظرات و احساسات مشتریان در مورد رقبا، می‌توان به بهترین راه‌های رقابت با آن‌ها پی برد.

3.      تحقیقات بازار و توسعه‌ محصول: با تجزیه و تحلیل نظرات مصرف‌کنندگان در مورد محصولات یا خدمات، شرکت‌ها می‌توانند روندهای بازار را کشف کرده، نقاط قوت و ضعف رقبا را شناسایی کرده و بازخوردهای قابل انجام را برای بهبود محصول یا توسعه‌ی محصول جدید خود جمع‌آوری کنند.

4.     تجزیه و تحلیل سیاسی و نظارت بر افکار عمومی: تجزیه و تحلیل احساسات در خارج از حوزه‌های تجاری هم می‌تواند استفاده شود. تجزیه و تحلیل احساسات در حوزه سیاست، این امکان را فراهم می‌کند که سیاستمداران و تحلیل‌گران سیاسی احساسات عمومی را در مورد سیاست‌ها، سیاستمداران و رویدادهای اجتماعی و سیاسی اندازه‌گیری کنند و به تصمیمات استراتژیکی کمک کنند.

5.     تحلیل بازخورد درمانی و بیمار: در بخش بهداشت، تجزیه و تحلیل احساسات برای تحلیل بازخورد بیماران، ارائه‌دهندگان خدمات بهداشتی و گفتگوهای رسانه‌ای مربوط به تجربیات بهداشتی استفاده می‌شود. الهامات مشتق شده از این تجزیه و تحلیل‌ها می‌توانند بهبودهایی در مراقبت از بیمار، کیفیت خدمات و فرآیندهای ارائه خدمات بهداشتی به دنبال داشته باشد.

6.     بازارهای مالی و تصمیم‌گیری سرمایه‌گذاری: تجزیه و تحلیل احساسات نقش حیاتی در بازارهای مالی ایفا می‌کند؛ تجزیه و تحلیل مقالات خبری، گفتگوهای رسانه‌ای و گزارش‌های تحلیلی برای اندازه‌گیری احساس بازار و احساس سرمایه‌گذار استفاده می‌شود. این اطلاعات به تریدرها و سرمایه‌گذاران کمک می‌کند تا روندهای بازار را پیش‌بینی کنند و ریسک‌ها را بهبود بخشند.

هر چند که تجزیه و تحلیل احساسات پیشرفت‌های قابل توجهی کرده است، اما چالش‌های زیادی باقی می‌مانند که نیاز به تحقیق بیشتری دارند. در ادامه به برخی از این چالش ها اشاره می کنیم:

1.     تفسیر معنای دقیق: احساسات و انگیزه‌های انسانی گاهی اوقات پیچیدگی‌های بسیار زیادی دارند و ممکن است به صورت ضمنی و غیر واضحی بیان شوند. برای مثال استفاده از اصطلاحات می‌تواند تشخیص احساسات به صورت دقیق را مشکل‌ساز کند.

2.     مدیریت نویز: متون موجود در اینترنت و سایر منابع ممکن است حاوی اطلاعات نادرست یا نویز باشند که می‌توانند تجزیه و تحلیل احساسات را تحت تأثیر قرار دهند.

3.     تشخیص سریع: در بسیاری از موارد، تجزیه و تحلیل احساسات نیاز به تشخیص سریع دارد، به ویژه زمانی که در شبکه‌های اجتماعی یا برنامه‌های خبری استفاده می‌شود.

4.     تفاوت‌های فرهنگی و زبانی: احساسات و نظرات ممکن است بسته به فرهنگ و زبان مخاطب متفاوت باشند. این تفاوت‌ها می‌تواند تحلیل‌ احساسات را تقویت یا آن‌ها را به چالش بکشاند.

5.     مشکل تفسیر تصاویر و ویدیوها: در حال حاضر، بسیاری از سیستم‌های تجزیه و تحلیل احساسات بر روی داده‌های متنی متمرکز هستند و تفسیر تصاویر و ویدیوها ممکن است چالش بزرگی باشد. این اطلاعات غیرمتنی ممکن است اطلاعات بیشتری را درباره احساسات ارائه دهد.

6.     حفظ حریم خصوصی: در حال حاضر، حفظ حریم خصوصی مشتریان و کاربران در حالت تجزیه و تحلیل احساسات یکی از چالش‌های مهم است. به‌طوری که اطلاعات شخصی کاربران باید به‌طور صحیح و قانونی محافظت شود.

برای پیش‌برد این فناوری و افزایش دقت و کارایی آن، پژوهش‌های بیشتری در زمینه الگوریتم‌ها و مدل‌های یادگیری عمیق تحلیل احساسات و همچنین بهبود دسترسی به داده‌های متنی و چندرسانه‌ای ضروری است.