Apa yang dimaksud dengan Analisis Sentimen?
Analisis sentimen adalah proses menganalisis teks digital untuk menentukan apakah nada emosional pesan tersebut positif, negatif, atau netral. Saat ini, perusahaan memiliki data teks dalam volume besar seperti email, transkrip obrolan dukungan pelanggan, komentar media sosial, dan ulasan. Alat analisis sentimen dapat memindai teks ini untuk secara otomatis menentukan sikap penulis terhadap suatu topik. Perusahaan menggunakan wawasan dari analisis sentimen untuk meningkatkan mutu layanan pelanggan dan meningkatkan reputasi merek.
Mengapa analisis sentimen penting?
Analisis sentimen, yang juga dikenal sebagai penambangan opini, adalah alat kecerdasan bisnis penting yang membantu perusahaan meningkatkan produk dan layanan mereka. Berikut kami berikan beberapa manfaat dari analisis sentimen.
Memberikan wawasan yang objektif
Bisnis dapat menghindari bias pribadi yang terkait dengan peninjau manusia dengan menggunakan alat analisis sentimen berbasis kecerdasan buatan (AI). Akibatnya, perusahaan mendapatkan hasil yang konsisten dan objektif saat menganalisis pendapat pelanggan.
Misalnya, perhatikan kalimat berikut:
Saya kagum dengan kecepatan prosesor, namun kecewa karena memanas dengan cepat.
Pemasar mungkin mengabaikan bagian yang mengecewakan dari ulasan dan melakukan bias secara positif terhadap performa prosesor. Namun, alat analisis sentimen yang akurat mengurutkan dan mengklasifikasikan teks untuk menangkap emosi secara objektif.
Membangun produk dan layanan yang lebih baik
Sistem analisis sentimen membantu perusahaan meningkatkan produk dan layanan mereka berdasarkan umpan balik pelanggan yang tulus dan spesifik. Teknologi AI mengidentifikasi objek atau situasi dunia nyata (disebut entitas) yang diasosiasikan pelanggan dengan sentimen negatif. Dari contoh di atas, rekayasawan produk fokus pada meningkatkan kemampuan manajemen panas prosesor karena perangkat lunak analisis teks mengasosiasikan kecewa (negatif) dengan prosesor (entitas) dan memanas (entitas).
Menganalisis dalam skala besar
Bisnis terus menambang informasi dari sejumlah besar data tidak terstruktur, seperti email, transkrip chatbot, survei, catatan manajemen hubungan pelanggan, dan umpan balik produk. Alat analisis sentimen berbasis cloud memungkinkan bisnis menskalakan proses mengungkap emosi pelanggan dalam data tekstual dengan biaya yang terjangkau.
Hasil waktu nyata
Bisnis harus cepat merespons potensi krisis atau tren pasar dalam lanskap saat ini yang berubah dengan cepat. Pemasar mengandalkan perangkat lunak analisis sentimen untuk mempelajari apa yang dirasakan pelanggan tentang merek, produk, dan layanan perusahaan secara waktu nyata dan mengambil tindakan segera berdasarkan hasil temuan mereka. Mereka dapat mengonfigurasi perangkat lunak untuk mengirim peringatan saat sentimen negatif terdeteksi untuk kata kunci tertentu.
Apa saja kasus penggunaan analisis sentimen?
Bisnis menggunakan analisis sentimen untuk memperoleh kecerdasan dan menyusun rencana yang dapat ditindaklanjuti di berbagai bidang.
Meningkatkan mutu layanan pelanggan
Tim dukungan pelanggan menggunakan alat analisis sentimen untuk mempersonalisasi respons berdasarkan nuansa percakapan. Hal-hal yang mendesak terlihat oleh chatbot berbasis kecerdasan buatan (AI) dengan kemampuan analisis sentimen dan dieskalasi ke staf dukungan.
Pemantauan merek
Organisasi terus memantau penyebutan dan obrolan seputar merek mereka di media sosial, forum, blog, artikel berita, dan di ruang digital lainnya. Teknologi analisis sentimen memungkinkan tim hubungan masyarakat menyadari cerita yang sedang berlangsung terkait. Tim dapat mengevaluasi nuansa yang mendasari untuk menangani keluhan atau memanfaatkan tren positif.
Riset pasar
Sistem analisis sentimen membantu bisnis meningkatkan penawaran produk mereka dengan mempelajari apa yang berhasil dan apa yang tidak. Tenaga pemasaran dapat menganalisis komentar di situs ulasan online, jawaban survei, dan posting media sosia untuk mendapatkan wawasan yang lebih dalam tentang fitur produk tertentu. Mereka menyampaikan temuan tersebut kepada rekayasawan produk yang akan membuat inovasi sesuai wawasan tersebut.
Melacak performa kampanye
Tenaga pemasaran menggunakan alat analisis sentimen untuk memastikan kampanye iklan mereka menghasilkan respons yang diharapkan. Mereka melacak percakapan di platform media sosial dan memastikan bahwa sentimen keseluruhan menggembirakan. Jika sentimen bersih tidak sesuai dengan ekspektasi, tenaga pemasaran akan menyesuaikan kampanye berdasarkan analisis data waktu nyata.
Bagaimana cara kerja analisis sentimen?
Analisis sentimen adalah aplikasi teknologi pemrosesan bahasa alami (NLP) yang melatih perangkat lunak komputer untuk memahami teks dengan cara yang mirip dengan manusia. Analisis biasanya melewati beberapa tahap sebelum memberikan hasil akhir.
Prapemrosesan
Selama tahap prapemrosesan, analisis sentimen mengidentifikasi kata kunci untuk menyoroti pesan inti teks.
- Tokenisasi memecah kalimat menjadi beberapa elemen atau token.
- Lematisasi mengonversi kata-kata menjadi bentuk akarnya. Misalnya, bentuk akar am adalah be.
- Penghapusan kata henti memfilter kata-kata yang tidak menambah nilai bermakna ke kalimat. Misalnya, with, for, at, dan of adalah kata henti.
Analisis kata kunci
Teknologi NLP lebih lanjut menganalisis kata kunci yang diekstraksi dan memberi kata tersebut skor sentimen. Skor sentimen adalah skala pengukuran yang menunjukkan elemen emosional dalam sistem analisis sentimen. Ini memberikan persepsi yang terkait dengan emosi yang diekspresikan dalam teks untuk tujuan analitis. Misalnya, peneliti menggunakan 10 untuk merepresentasikan kepuasan dan 0 untuk kekecewaan saat menganalisis ulasan pelanggan.
Apa saja pendekatan untuk analisis sentimen?
Ada tiga pendekatan utama yang digunakan oleh perangkat lunak analisis sentimen.
Berbasis aturan
Pendekatan berbasis aturan mengidentifikasi, menglasifikasikan, dan mencetak kata kunci tertentu berdasarkan leksikon yang telah ditentukan. Leksikon adalah kompilasi kata-kata yang merepresentasikan maksud, emosi, dan suasana hati penulis. Tenaga pemasaran memberi leksikon positif dan negatif skor untuk mencerminkan bobot emosional dari ekspresi yang berbeda. Untuk menentukan apakah sebuah kalimat positif, negatif, atau netral, perangkat lunak memindai kata-kata yang tercantum dalam leksikon dan menjumlahkan skor sentimen. Skor akhir dibandingkan dengan batas-batas sentimen untuk menentukan hubungan emosional secara keseluruhan.
Contoh analisis berbasis aturan
Pertimbangkan sistem dengan kata-kata seperti happy, affordable, dan fast dalam leksikon positif dan kata-kata seperti poor, expensive, dan difficult dalam leksikon negatif. Tenaga pemasaran menentukan skor kata positif dari 5 hingga 10 dan skor kata negatif dari -1 hingga -10. Aturan khusus ditetapkan untuk mengidentifikasi negatif ganda, seperti not bad, sebagai sentimen positif. Tenaga pemasaran memutuskan bahwa skor sentimen keseluruhan di atas 3 positif, sementara - 3 hingga 3 diberi label sebagai sentimen campuran.
Pro dan kontra
Sistem analisis sentimen berbasis aturan mudah untuk disiapkan, tetapi sulit untuk diskalakan. Misalnya, Anda harus terus memperluas leksikon saat menemukan kata kunci baru untuk menyampaikan maksud dalam input teks. Selain itu, pendekatan ini mungkin tidak akurat saat memproses kalimat yang dipengaruhi oleh budaya yang berbeda.
ML
Pendekatan ini menggunakan teknik machine learning (ML) dan algoritma klasifikasi sentimen, seperti jaringan neural dan deep learning, untuk mengajari perangkat lunak komputer guna mengidentifikasi sentimen emosional dari teks. Proses ini melibatkan pembuatan model analisis sentimen dan melatihnya berulang kali di data yang diketahui sehingga dapat menebak sentimen di data yang tidak diketahui dengan akurasi tinggi.
Pelatihan
Selama pelatihan, ilmuwan data menggunakan set data analisis sentimen yang berisi banyak contoh. Perangkat lunak ML menggunakan set data sebagai input dan melatih dirinya sendiri untuk mencapai kesimpulan yang telah ditentukan. Dengan melatih banyak contoh beragam, perangkat lunak akan mendiferensiasi dan menentukan bagaimana susunan kata berbeda akan memengaruhi skor sentimen akhir.
Pro dan kontra
Analisis sentimen ML menguntungkan karena memproses berbagai informasi teks secara akurat. Selama perangkat lunak menjalani pelatihan dengan contoh yang cukup, analisis sentimen ML dapat memprediksi nada emosional pesan dengan akurat. Namun, model ML yang terlatih dikhususkan untuk satu area bisnis. Artinya, perangkat lunak analisis sentimen yang dilatih dengan data pemasaran tidak dapat digunakan untuk pemantauan media sosial tanpa pelatihan ulang.
Hybrid
Analisis sentimen hibrida bekerja dengan menggabungkan ML dan sistem berbasis aturan. Analisis tersebut menggunakan fitur dari kedua metode untuk mengoptimalkan kecepatan dan akurasi saat memperoleh maksud kontekstual dalam teks. Namun, dibutuhkan waktu dan upaya teknis untuk menyatukan dua sistem yang berbeda tersebut.
Apa saja jenis analisis sentimen?
Bisnis menggunakan berbagai jenis analisis sentimen untuk memahami perasaan pelanggan saat berinteraksi dengan produk atau layanan.
Penilaian terperinci
Analisis sentimen terperinci mengacu pada tindakan mengategorikan maksud teks ke dalam beberapa tingkat emosi. Biasanya, metode ini melibatkan penilaian sentimen pengguna pada skala 0 hingga 100, dengan setiap segmen yang sama mewakili sentimen sangat positif, positif, netral, negatif, dan sangat negatif. Toko e-commerce menggunakan sistem peringkat bintang 5 sebagai metode penilaian terperinci untuk mengukur pengalaman pembelian.
Berbasis aspek
Analisis berbasis aspek berfokus pada aspek tertentu dari suatu produk atau layanan. Misalnya, produsen laptop menyurvei pelanggan tentang pengalaman mereka dengan suara, grafik, keyboard, dan touchpad. Mereka menggunakan alat analisis sentimen untuk menghubungkan niat pelanggan dengan kata kunci terkait perangkat keras.
Berbasis niat
Analisis berbasis niat membantu memahami sentimen pelanggan saat melakukan riset pasar. Pemasar menggunakan penambangan opini untuk memahami posisi kelompok pelanggan tertentu dalam siklus pembelian. Mereka menjalankan kampanye bertarget pada pelanggan yang tertarik untuk membeli setelah melihat kata-kata, seperti diskon, penawaran, dan ulasan dalam percakapan yang dipantau.
Deteksi emosional
Deteksi emosional melibatkan analisis keadaan psikologis seseorang saat mereka menulis teks. Deteksi emosional adalah disiplin analisis sentimen yang lebih kompleks, karena lebih dalam dari sekadar menyortir ke dalam kategori. Dalam pendekatan ini, model analisis sentimen mencoba untuk menafsirkan berbagai emosi, seperti kegembiraan, kemarahan, kesedihan, dan penyesalan melalui pilihan kata yang digunakan orang tersebut.
Apa saja tantangan dalam analisis sentimen?
Terlepas dari kemajuan dalam teknologi pemrosesan bahasa alami (NLP), memahami bahasa manusia merupakan hal yang menantang bagi mesin. Mereka dapat salah menafsirkan nuansa komunikasi manusia yang lebih halus seperti yang diberikan di bawah ini.
Sarkasme
Sangat sulit bagi komputer untuk menganalisis sentimen dalam kalimat yang mengandung sarkasme. Perhatikan kalimat berikut, Ya, bagus. Butuh waktu tiga minggu untuk pesanan saya tiba. Komputer akan melabeli pengalaman itu sebagai pengalaman positif berdasarkan kata bagus kecuali ia menganalisis kalimat itu dengan pemahaman lengkap tentang skenario tersebut.
Negasi
Negasi adalah penggunaan kata negatif untuk menyampaikan pembalikan makna dalam kalimat. Misalnya, saya tidak akan mengatakan bahwa biaya langganannya mahal. Algoritme analisis sentimen mungkin mengalami kesulitan dalam menafsirkan kalimat seperti itu dengan benar, terutama jika negasi terjadi di dua kalimat, seperti saya kira langganan itu murah. Ternyata tidak.
Multipolaritas
Multipolaritas terjadi ketika sebuah kalimat mengandung lebih dari satu sentimen. Misalnya, sebuah ulasan produk berbunyi, Saya senang dengan bentuk yang kokoh, tetapi tidak terkesan dengan warnanya. Hal tersebut menyulitkan perangkat lunak untuk menafsirkan sentimen yang mendasarinya. Anda harus menggunakan analisis sentimen berbasis aspek untuk mengekstrak setiap entitas dan emosi yang sesuai.
Apa itu analisis semantik?
Analisis semantik adalah istilah ilmu komputer untuk memahami makna kata dalam informasi teks. Analisis tersebut menggunakan machine learning (ML) dan pemrosesan bahasa alami (NLP) untuk memahami hubungan antara kata dan kebenaran tata bahasa dalam kalimat.
Analisis sentimen vs. analisis semantik
Solusi analisis sentimen mengategorikan teks dengan memahami emosi yang mendasarinya. Hal itu bekerja dengan melatih algoritme ML dengan set data tertentu atau mengatur leksikon berbasis aturan. Sementara itu, analisis semantik memahami dan bekerja dengan informasi yang lebih luas dan beragam. Kedua teknologi linguistik dapat diintegrasikan untuk membantu bisnis memahami pelanggan mereka dengan lebih baik.
Bagaimana cara AWS membantu dengan analisis sentimen?
Amazon Comprehend adalah solusi pemrosesan bahasa alami (NLP) yang membantu bisnis mengekstrak dan mengidentifikasi wawasan yang bermakna dari dokumen teks. Solusi itu menggunakan teknologi machine learning (ML) untuk melakukan analisis sentimen dengan ekstraksi teks otomatis. Perusahaan melatih Amazon Comprehend dengan dokumen khusus industri untuk menghasilkan hasil yang sangat akurat.
- API Analisis Sentimen Amazon Comprehend memberi tahu developer jika sepotong teks bermakna positif, negatif, netral, atau campuran.
- Sentimen Bertarget Amazon Comprehend memungkinkan bisnis untuk mempersempit analisis sentimen ke bagian tertentu dari produk atau layanan.
- Amazon Comprehend mendukung beberapa bahasa, termasuk bahasa Jerman, Inggris, Spanyol, Italia, Portugis, dan Prancis.
Mulai analisis sentimen dengan membuat akun AWS sekarang.
Langkah Berikutnya di Analisis Sentimen
