Phân tích tình cảm cho quản lý thương hiệu


Lý Ái Vân
2 năm trước
Hữu ích 6 Chia sẻ Viết bình luận 0
Đã xem 8627

Phân tích tình cảm (hay khai thác cảm xúc, nếu bạn thích) là một lĩnh vực nghiên cứu thực sự thú vị cho các ứng dụng học máy (ML) và xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP). Một mặt, nó thú vị chỉ vì nó là một ví dụ về sự tuyệt vời đến mức đáng kinh ngạc của nó là những gì có thể đạt được khi học máy và xử lý ngôn ngữ tự nhiên, nhưng nó đặc biệt thú vị đối với những người được hưởng lợi từ việc có thể chịu được nhiệt độ tình cảm công khai trong thời gian thực - và như bạn có thể tưởng tượng, đó là rất nhiều người!

Hiểu phân tích tình cảm không giám sát

Hãy bắt đầu từ đầu, với một thứ gọi là nơ-ron tình cảm không được giám sát. "Neuron" là thuật ngữ được sử dụng cho thành phần xử lý cơ bản của mạng lưới thần kinh, hoặc trong não sinh học hoặc trong mạng lưới thần kinh nhân tạo. Về cơ bản, tế bào thần kinh lấy đầu vào và cung cấp cho chúng thông qua chức năng chuyển dựa trên trọng lượng kết nối của chúng, sau đó tạo ra đầu ra. (Bạn có thể đọc thêm về công nghệ mạng nơ-ron nhân tạo trên trang web của Đại học Toronto.) Trong khi đó, thuật ngữ không được giám sát chỉ có nghĩa là nơ-ron có thể tự thực hiện nhiệm vụ của mình mà không cần đầu vào của con người định kỳ. Như được giải thích trong Tạp chí Quốc tế về Công nghệ và Nghiên cứu Ứng dụng Máy tính, nghiên cứu phân tích tình cảm đã có từ đầu những năm 2000, nhưng công việc phức tạp và nhiều sắc thái hơn luôn đòi hỏi phải hiệu chuẩn định kỳ với đánh giá của con người (theo dõi giám sát) của các mẫu văn bản, bên cạnh các thuật toán học máy và bộ đào tạo dữ liệu lớn. Như mọi người mong đợi, mục tiêu của các nhà nghiên cứu luôn là đạt được những diễn giải mang nhiều sắc thái hơn với ít thời gian và công sức của con người.

Các nhà nghiên cứu Anuj Sharma và Shubhamoy Dey giải thích rằng, trước đây, phương pháp học máy cho thấy độ chính xác tốt nhất trong việc phân loại văn bản cần có sự giám sát và có kết quả khác nhau tùy thuộc vào các tính năng được chọn, miền của dữ liệu đào tạo và chất lượng và số lượng của nó. Một phát hiện gần đây của OpenAI , tuy nhiên, có thể đã thay đổi sân chơi mãi mãi. Đầu năm nay, họ đã xử lý một lượng lớn dữ liệu thông qua các mạng thần kinh tái phát để huấn luyện các mô hình dự đoán bước tiếp theo không được giám sát. Trong quá trình đó, họ đã phát hiện ra điều bất ngờ rằng kỹ thuật này có thể tạo ra các hệ thống có khả năng học tập đại diện tốt. Trong blog của họ, họ nhớ lại rằng

Phần mềm Chúng tôi rất ngạc nhiên khi mô hình của chúng tôi học được một tính năng có thể hiểu được và chỉ cần dự đoán nhân vật tiếp theo trong các đánh giá của Amazon đã dẫn đến việc khám phá ra khái niệm về tình cảm. Chúng tôi tin rằng hiện tượng này không đặc trưng cho mô hình của chúng tôi, mà thay vào đó là một đặc tính chung của các mạng thần kinh lớn nhất định được đào tạo để dự đoán bước hoặc chiều tiếp theo trong đầu vào của chúng.

Một yếu tố khác góp phần vào sự tiến bộ không ngừng của khai thác cảm xúc là các nhà nghiên cứu dễ dàng truy cập vào các bộ dữ liệu lớn có thể có trong Web 2.0kỷ nguyên. Sự phổ biến của các bài đăng trên phương tiện truyền thông xã hội và các đánh giá và diễn đàn trực tuyến cung cấp cho các nhà nghiên cứu một lượng lớn dữ liệu (mẫu văn bản) mà họ có thể sử dụng để đào tạo và kiểm tra mạng lưới thần kinh nhân tạo của mình. Kết hợp điều đó với khám phá quan trọng của OpenAI và rất có thể chúng ta sẽ bắt đầu thấy phân tích tình cảm tốt hơn và tốt hơn, có nhiều sắc thái và chính xác hơn trong khi rẻ hơn và dễ dàng hơn cho tất cả mọi người truy cập. Đây là tin tuyệt vời cho bất kỳ thực thể nào mà tình cảm của công chúng là quan trọng. Nói một cách đơn giản, truy cập loại thông tin này cho phép bạn tạo một vòng phản hồi với đối tượng mục tiêu của mình trong một cái gì đó gần với thời gian thực. Bạn cần biết mọi người phản ứng như thế nào với những gì bạn đưa ra ngoài đó (cho dù đó là một thông điệp, sản phẩm, nỗ lực xây dựng thương hiệu hay khác) để phản hồi tương ứng. Được sử dụng tốt, phân tích tình cảm có thể cho phép bạn điều động bản thân trở nên phổ biến. (Âm thanh quen thuộc? #FakeNews.)

Sử dụng phân tích tình cảm để trao quyền cho tin nhắn

Thành công của bạn trông như thế nào phụ thuộc vào những gì bạn đang bán. Ví dụ, hãy nghĩ về một chính trị gia. Phân tích tình cảm có thể cho bạn biết ý tưởng chính sách của bạn là phổ biến hay phong cách giao tiếp nào nhận được phản hồi tích cực nhất. Nói một cách đơn giản, nó giống như thực hiện các bài kiểm tra A / B để phát hiện các phản ứng cảm xúc. Các tổ chức phi lợi nhuận và tổ chức từ thiện chiến lược cấu trúc các chiến dịch của họ xung quanh dữ liệu phân tích tình cảm tinh vi; chưa kể, họ dựa vào những phản ứng cảm xúc này để nâng cao nhận thức và huy động tình cảm phổ biến xung quanh các vấn đề nhất định. Hãy nghĩ về chiến dịch quảng cáo Sick Kids hai phút rực rỡ được tạo bởi Cossettenơi trẻ em trong bệnh viện mặc quần áo như những siêu anh hùng khi chúng chống lại bệnh tật và chống lại những căn bệnh hiểm nghèo. Hình ảnh, âm nhạc và thông điệp được đóng khung hoàn hảo để gợi lên một phản ứng cảm xúc sâu sắc và có ý nghĩa; một điều khiến người xem hy vọng, nhưng buộc phải hành động. Đây chỉ là một trong nhiều ví dụ về cách phân tích tình cảm có thể được sử dụng để trao quyền cho các thương hiệu và tin nhắn của họ.

Một ví dụ khác là cách các chuyên gia tài chính sử dụng phân tích tình cảm để đánh giá thị trường và hướng dẫn đầu tư của họ. Việc sử dụng là vô tận cho các công ty, cả cho quản lý thương hiệu và PR, cũng như để bán sản phẩm. Sẽ không quá xa để tưởng tượng rằng, trong tương lai gần, các thương hiệu sẽ có thể khai thác sức mạnh của phân tích tình cảm để dự đoán các phản ứng cảm xúc. Do đó, với sức mạnh để dự đoán đến khả năng ảnh hưởng. Chỉ cần tưởng tượng điều này có nghĩa là gì khi môi trường đàm thoại giao diện bằng không trở nên phổ biến hơn. Đây có thể là thế giới mới dũng cảm của mối quan hệ khách hàng và trải nghiệm người dùng? Làm thế nào chúng ta có thể đảm bảo rằng dữ liệu này được trích xuất và phân tích về mặt đạo đức?

Về lưu ý đó, tôi yêu cầu bạn suy nghĩ về cách doanh nghiệp và thương hiệu của bạn có thể hưởng lợi từ sự hiểu biết thời gian thực về sắc thái của công chúng? Bạn sẽ làm gì nếu bạn có quyền truy cập vào thông tin này trong tầm tay, hoặc bạn sẽ trả lời như thế nào? Hoặc, bạn có thấy trước bất kỳ cách nào mà kỹ thuật này có thể bị tấn công cho mục đích xấu không? Nếu vậy, làm thế nào chúng ta có thể ngăn chặn điều này xảy ra?

Hãy suy nghĩ về nó và để những ý tưởng đó ngồi một lúc. Khi bạn đã sẵn sàng, hãy cho tôi biết suy nghĩ của bạn trong các bình luận bên dưới hoặc gửi cho tôi tweet ! Trân thành cảm ơn vì đã đọc. Chúc mừng!

Hữu ích 6 Chia sẻ Viết bình luận 0
Đã xem 8627