O que é a análise de sentimentos?

A análise de sentimentos aplica PLN, linguística computacional e machine learning para identificar o tom emocional do texto digital. Isso permite que as organizações identifiquem sentimentos positivos, neutros ou negativos em relação à sua marca, produtos, serviços ou ideias. Por fim, ela fornece às empresas insights práticos para que elas possam entender melhor seus clientes.

Como exemplo de análise de sentimentos, uma plataforma de streaming pode identificar a popularidade de uma série por meio da análise de texto de publicações nas redes sociais. Nesse caso, a análise de sentimentos permite ao streamer entender se o público tem uma postura positiva, neutra ou negativa em relação ao conteúdo. Os resultados de uma análise de sentimentos fornecem à plataforma insights práticos: cancelar a série, renovar a série ou tomar diferentes decisões quanto ao elenco e/ou à contratação criativa.

Análise de sentimentos x processamento de linguagem natural (PLN)
A análise de sentimentos é uma subcategoria do processamento de linguagem natural, o que significa que é apenas uma das muitas tarefas que o PLN executa. O processamento de linguagem natural dá aos computadores a capacidade de compreender a linguagem humana escrita ou falada. As tarefas de PLN incluem reconhecimento de entidades nomeadas, resposta a perguntas, sumarização de textos, identificação de idioma e geração de linguagem natural.

Análise de sentimentos x machine learning (ML)
A análise de sentimentos usa o machine learning para realizar a análise de qualquer texto. O machine learning usa algoritmos que “aprendem” quando são alimentados com dados de treinamento. Ao usar o machine learning, a análise de sentimentos está em constante evolução para melhor interpretar a linguagem que analisa.

Análise de sentimentos x inteligência artificial (IA)
A análise de sentimentos não deve ser confundida com a inteligência artificial. A IA refere-se mais amplamente à capacidade de uma máquina de imitar o aprendizado humano e as habilidades de solução de problemas. O machine learning é um subconjunto da IA, portanto, a análise de sentimentos do machine learning também é um subconjunto da IA. Embora todos os três estejam conectados, não são a mesma coisa.

Análise de sentimentos x mineração de dados
A análise de sentimentos é uma forma de mineração de dados que extrai especificamente dados de texto para análise. A mineração de dados refere-se simplesmente ao processo de extração e análise de grandes conjuntos de dados para descobrir vários tipos de informações e padrões.

Para concluir a análise de sentimentos, você precisa:

1. Pré-processar seu texto, incluindo tokenização de sentenças, lemmatização para a forma radical e remoção de stop words.
2. Extrair características, que pode incluir a conversão de tokens lematizados em uma representação numérica ou a geração de embeddings.
3. Aplicar o classificador de sentimentos aos seus dados.

A análise de sentimentos pode ser abordada de três maneiras:

• Baseada em regras
• Com machine learning
• Híbrida

A análise de sentimentos baseada em regras usa algoritmos (ou regras) escritos manualmente para avaliar a linguagem. Essas regras usam métodos de linguística computacional como tokenização, lematização, stemização e marcação de partes do discurso. Elas também podem usar léxicos (bancos de palavras).

Esse tipo analisará palavras específicas em frases e avaliará sua polaridade e subjetividade para determinar o sentimento e a intenção. Depois que uma polaridade (positiva, negativa) for atribuída a uma palavra, uma abordagem baseada em regras contará quantas palavras positivas ou negativas aparecem em um determinado texto para determinar seu sentimento geral.

A desvantagem óbvia é que esse tipo de sistema requer um esforço significativo para criar todas as regras. Além disso, essas regras não levam em consideração como as palavras são usadas em uma frase (seu contexto). Embora novas regras possam ser escritas para acomodar a complexidade, isso afeta a complexidade geral da análise. Avaliações regulares e ajustes finos são necessários para manter a precisão dessa abordagem.

A análise de sentimentos com machine learning é uma versão automatizada da análise de sentimentos baseada em regras que depende das funcionalidades de machine learning (ML). Esse modelo requer que a ferramenta de análise de sentimentos com ML seja alimentada com dados de treinamento para poder aprender quais palavras correspondem a quais polaridades. Exemplos comuns de dados de treinamento são resenhas de filmes, avaliações de produtos da Amazon ou estabelecimentos classificados pelo Yelp. A Hugging Face, uma comunidade de IA, fornece bibliotecas, conjuntos de dados e modelos open source que podem ajudar na criação e no treinamento de ferramentas de análise de sentimentos.

Após a conclusão do treinamento de análise de sentimentos com machine learning, o processo se resume à extração e classificação de características. Para produzir resultados, um método de análise de sentimentos com machine learning dependerá de diferentes algoritmos de classificação, como aprendizado profundo, Naïve Bayes, regressões lineares ou máquinas de vetores de suporte.

A análise de sentimentos híbrida combina métodos de análise de sentimentos baseada em regras e com machine learning. Quando em sintonia com as necessidades específicas de uma empresa ou usuário, pode ser a ferramenta mais precisa. É especialmente útil quando os sentimentos são mais sutis, como na comunicação business-to-business (B2B), em que as emoções negativas são expressas de maneira mais profissional.

A análise de sentimentos oferece a uma empresa insights práticos, identificando:

• a polaridade da linguagem usada (é positiva, neutra ou negativa?)
• o tom emocional da resposta do consumidor (ele está bravo, feliz ou triste?)
• se o tom é urgente ou não
• qual é a intenção ou o nível de interesse do consumidor

Como mineração de opinião automatizada, a análise de sentimentos pode atender a vários propósitos de negócios.

Avaliações
Usando uma ferramenta de análise de sentimentos, uma empresa pode coletar e analisar comentários, resenhas e menções de plataformas sociais, posts de blog e vários fóruns de discussão ou avaliação. Essas são informações valiosas que permitem à empresa avaliar a percepção de sua marca.

Descobrir o sentimento positivo pode ajudar a direcionar o que a empresa deve continuar fazendo, enquanto o sentimento negativo pode ajudar a identificar o que a empresa deve parar de fazer. Nesse caso de uso, a análise de sentimentos é uma ferramenta útil para as equipes de marketing e branding. Com base nos insights da análise, elas podem ajustar a estratégia para manter e melhorar a percepção e a reputação da marca.

Monitoramento de mídia social
O feedback do cliente sobre produtos ou serviços pode aparecer em vários lugares na internet. Coletar e analisar esses comentários de forma manual e individual é uma estratégia ineficiente.

Uma ferramenta de análise de sentimentos pode detectar instantaneamente qualquer menção e alertar imediatamente as equipes de atendimento ao cliente. Isso permite que as empresas acompanhem as atitudes do cliente e, por sua vez, gerenciem com mais eficácia a experiência do cliente. Uma ferramenta de análise de sentimentos também pode ser usada para monitoramento. Como uma extensão do monitoramento da percepção da marca, a análise de sentimentos pode ser uma ferramenta inestimável de prevenção de crises. Com ela, as equipes podem monitorar cuidadosamente as atualizações de software e novos lançamentos em busca de problemas e reduzir o tempo de resposta se algo der errado.

Tendências de mercado
A análise de sentimentos é uma ferramenta útil para a pesquisa de mercado porque permite que as organizações conduzam uma ampla avaliação de mercados inteiros, nichos e produtos e serviços específicos, extraindo insights de atitudes para melhor avaliar as necessidades e expectativas dos clientes.

A linguagem é uma ferramenta de comunicação humana complexa, imperfeita e em constante evolução. Como a análise de sentimentos depende da interpretação da linguagem, ela é inerentemente desafiadora.

Avaliações entre empresas
Compreender as avaliações dos concorrentes é um desafio da análise de sentimentos. Se uma empresa definir uma regra para identificar uma determinada linguagem que descreve o sentimento em relação ao seu negócio como positiva, a mesma linguagem usada para descrever um concorrente também será considerada positiva. Por exemplo:

Adoro a rapidez com que [sua empresa] envia os produtos.

Adoro poder definir minha janela de remessa com [seu concorrente].

Ambas as declarações são positivas, mas a ferramenta de análise de sentimentos não fará a distinção entre uma empresa e seus concorrentes, a menos que seja treinada para reconhecer qualquer coisa positiva em relação aos concorrentes como negativa.

Ironia, sarcasmo e contexto
O desafio de detectar e entender a ironia e o sarcasmo pessoalmente também se estende à análise de sentimentos. O sarcasmo usa palavras positivas para descrever sentimentos negativos, e o problema é que muitas vezes não há pistas textuais para uma máquina distinguir seriedade de sarcasmo ou ironia. Por exemplo, em resposta a “Você gosta de polpa no seu suco de laranja?”, “Claro, quem não gosta?” pode ser entendido como positivo se o autor foi sincero ou negativo se o autor estava sendo sarcástico.

O contexto também pode distorcer o sentimento. Considere estas duas respostas:

“Um pouco.”

“Muito.”

Se os comentários forem em resposta a uma pergunta como “O quanto você gostou desse produto?”, a primeira resposta é considerada negativa, enquanto a segunda é positiva. No entanto, se a pergunta for “O quanto você se incomodou com o reajuste de preço?”, as polaridades serão invertidas.

Diferenças culturais
O uso de linguagem culturalmente específica é um dos principais desafios da análise de sentimentos. Pense em como o humor é diferente de uma cultura para outra. Mesmo na língua inglesa, as diferenças dialéticas tornam complexa a distinção de significados. Por exemplo:

“Pants” refere-se a calças em inglês dos EUA. No Reino Unido, “pants” significa roupa de baixo.

Essas diferenças afetam a precisão da análise. As expressões idiomáticas também diferem de cultura para outra. Sua análise impõe um desafio semelhante.

Subjetividade
Um dos principais desafios da análise de sentimentos é que a linguagem é subjetiva. Isso complica a classificação em categorias, aspectos ou polaridades simples. Considere este exemplo:

“Este telefone é ótimo” indica claramente um sentimento positivo.

“Este telefone é pequeno” é mais difícil de classificar. Dependendo dos sentimentos do autor sobre o tamanho, pode ser uma declaração positiva, neutra ou negativa.

O significado de uma determinada palavra pode ser subjetivo devido ao contexto, ao uso de ironia ou sarcasmo e a outras particularidades do discurso.

A análise de sentimentos beneficia seus usuários com insights práticos. Como ferramenta, são muitas as vantagens:

Agir em tempo real frente às emoções do cliente
Uma ferramenta de análise de sentimentos pode ajudar a prevenir a insatisfação e o churn e até mesmo encontrar os clientes que serão os defensores do seu produto ou serviço. A ferramenta pode analisar pesquisas de satisfação ou interações de atendimento ao cliente para identificar quais clientes são promotores ou campeões. Por outro lado, a análise de sentimentos também pode ajudar a identificar clientes insatisfeitos, cujas respostas aos produtos e serviços fornecem informações valiosas sobre áreas de melhoria.

Minerar o texto para identificar emoções do cliente em escala
As ferramentas de análise de sentimentos fornecem análises em tempo real, o que é indispensável para a prevenção e a gestão de crises. Receba alertas assim que surgir um problema e antecipe-se a uma crise iminente. Como uma ferramenta de mineração de opinião, a análise de sentimentos também fornece à equipe de relações públicas informações valiosas para moldar a estratégia e gerenciar uma crise em andamento.

Melhorar o atendimento ao cliente
As ferramentas de análise de sentimentos extraem um amplo conjunto de dados de várias fontes simultaneamente: emails, tweets, comentários, pesquisas, enquetes e avaliações. Uma ferramenta de análise de texto pode ajudar a gerenciar melhor as operações de atendimento ao cliente, priorizar consultas e automatizar o acompanhamento de interações ruins, capacitando os gerentes a treinar advocates de atendimento ao cliente que lidam com clientes difíceis.

Existem várias abordagens para a análise de sentimentos. Você mesmo pode criar uma, comprar um complemento de um provedor de serviços em nuvem ou investir em uma ferramenta de análise de sentimentos pronta. Há várias ferramentas de análise de sentimentos de software como serviço (SaaS) disponíveis, enquanto bibliotecas open source como Python ou Java podem ser usadas para você criar sua própria ferramenta. Como alternativa, os provedores de serviços em nuvem oferecem seus próprios pacotes de IA.

Criar seu próprio modelo de sentimentos
Você pode construir seu próprio modelo de sentimentos usando uma biblioteca de PLN, como spaCy ou NLTK. Aqueles que são superambiciosos podem até construir do zero! A análise de sentimentos com Python ou Javascript oferece mais controle de customização. Embora o benefício da customização seja importante, o custo e o tempo necessários para você construir sua própria ferramenta devem ser levados em conta ao tomar a decisão.

Usar um produto de análise de sentimentos pronto para uso
Você também pode comprar uma solução, como um produto de SaaS oferecido pelos provedores de serviços em nuvem padrão. Alguns exemplos são o Amazon Comprehend, os produtos de IA e machine learning do Google ou os Serviços Cognitivos do Azure. A vantagem de uma ferramenta de análise de sentimentos de SaaS é que ela pode ser implantada com rapidez e geralmente por uma fração do custo de uma ferramenta criada de forma customizada. O processo de treinamento da ferramenta é simplificado, não exigindo toda uma equipe de engenheiros e especialistas para a configuração.

Integrar análise de sentimentos de terceiros
Com soluções de terceiros, como a Elastic, você pode carregar seu próprio modelo de sentimentos ou um disponível publicamente na plataforma da Elastic. Você pode então implementar a aplicação que analisa o sentimento dos dados de texto armazenados no Elastic.

Pacotes de IA de provedores de serviços em nuvem
Os provedores de serviços em nuvem também incluem ferramentas de análise de sentimentos como parte de seus pacotes de IA. Entre as opções, podemos citar os produtos de IA e machine learning do Google ou os Serviços Cognitivos do Azure.

À medida que a tecnologia de IA vai aprendendo e melhorando, as abordagens para a análise de sentimentos continuam a evoluir. Uma abordagem de análise de sentimentos bem-sucedida requer ajustes consistentes nos modelos de treinamento ou atualizações frequentes no software adquirido.

Execute sua ferramenta de análise de sentimentos com a Elastic, para que você possa realizar sua própria mineração de opiniões e obter os insights práticos necessários.

• Saiba como implantar a análise de sentimentos de PLN com a Elastic
• Observability and sentiment analysis with the ELK Stack (Observabilidade e análise de sentimentos com o ELK Stack)

Algoritmo: um processo ou um conjunto de regras que um computador segue.

Inteligência artificial: a simulação da inteligência humana por máquinas e sistemas de computador.

Linguística computacional: um ramo da linguística que usa teorias da ciência da computação para analisar e sintetizar linguagem e discurso.

Resolução de correferência: o processo de identificação de todas as palavras que pertencem a uma entidade nomeada em um texto.

Lematização: o processo de agrupar diferentes formas flexionadas da mesma palavra.

Léxico: um inventário de palavras do vocabulário de um idioma.

Machine learning: um subconjunto da inteligência artificial que, por meio do uso de dados e algoritmos, permite que um computador aprenda.

Reconhecimento de entidades nomeadas: o processo de reconhecer palavras como nomes próprios ou entidades

Processamento de linguagem natural: um ramo da ciência da computação que, como um subconjunto da inteligência artificial, se preocupa em ajudar os sistemas de computador a entender a linguagem humana.

Marcação de parte do discurso: o processo de marcar uma palavra em um texto para categorizar a que parte do discurso ela pertence (por exemplo, maçã = substantivo; lentamente = advérbio; fechado = adjetivo).

Stemização: o processo de redução das palavras à forma do seu radical ou raiz.

Tokenização: o processo de separação de um texto em unidades menores, chamadas de tokens.

Desambiguação do sentido da palavra: o processo de identificação do sentido da palavra dado seu uso no contexto.