تحليل المشاعر Sentiment Analysis

تحليل المشاعر Sentiment Analysis

 

• ما هو تحليل المشاعر Sentiment analysis؟
• ما هي أنواع التحليل التى يمكن استخدامها عند تطبيق تحليل Sentiment analysis؟
• كيف يمكن إجراء تحليل المشاعر؟ الأساليب والأدوات
• ما هي المجالات التى يستخدم فيها تحليل المشاعر؟

 

تحليل المشاعر (Sentiment analysis)

       يشعر الناس برغبة شديدة فى الاطلاع على المنتجات والماركات العالمية عن طريق اعتمادهم على أراء العملاء حول هذه المنتجات والماركات العالمية. وفقا للمسح الذى أجراه Podium ، فإن 93% من العملاء يقرون بأن أراء العملاء الذين استخدموا منتج ما على الإنترنت تؤثر على قراراتهم الشرائية. غالبا لن يعطيك العملاء فرصة آخرى عند قراءتهم لمجموعة من الأراء السيئة عنك، ولن يبحثوا عن ما إذا كانت الآراء مزيفة أم لا.

 لذلك فإنه يجب على المنظمات التى تسعى للمحافظة على سمعتها الجيدة أن تنظر بعين الاعتبار لهذه القضية وتحسين عملياتها بناء على آراء العملاء في منتجاتها وخدماتها. وهنا يظهر دور Sentiment analysis فى كونه يسمح لهذه الشركات أن تقيس اتجاهات وأراء العملاء تجاه منتجاتها وخدماتها فى عصر المعلومات التى نعيش فيه. فيما يلي سوف نقوم بعرض نبذة عن تحليل المشاعر أو ما يُطلق عليه Sentiment analysis.

 

ما هو تحليل المشاعر Sentiment analysis؟

        تحليل المشاعر Sentiment analysis هو نوع من التحليل النصي ويعرف أيضاً بأسم التعدين mining. فهو يعتمد على مزيج من التحليل الاحصائي، اللغات الطبيعية، ولغة الآلة لتحديد واستخراج المعلومات من الملفات النصية.

 على سبيل المثال مشاعر الأشخاص الذين يكتبون آراءهم، الأفكار، والأحكام، أو تقييم لموضوع أو حدث خاص، أو شركة ما ونشاطها. يُعرف هذا التحليل أيضا بأسم تعدين الآراء (بالتركيز على الاستخراج) أو التصنيف العاطفي. ومع تعدد المسميات واختلافها، إلا أن هدف هذا التحليل واحد وهو معرفة أراء المستخدمين أو الجمهور عن موضوع معين عن طريق تحليل مجموعة كبيرة من النصوص من مصادر متعددة.

      يمكن أن تستخدم هذا التحليل على مستويات متعددة وهذه المستويات تعتمد على الهدف من التحليل. على سبيل المثال، تحتاج إلى تحديد متوسط اتجاهات وتعبيرات مجموعة من الأشخاص ممن أبدوا رأيهم لكي تعرف نسبة العملاء الذين يفضلون منتج معين. مثال أخر، إذا كنت تريد معرفة ما إذا كان الزوار أعجبهم أم لم يعجبهم مجموعة من الملابس، ولماذا؟ أو أنهم يقومون بمقارنة مع منتج أخر مشابه له، فإنك سوف تحتاج لتحليل كل رأي أو عبارة مع التركيز على جوانب معينة واستخدام كلمات مفتاحية محددة.

 

ما هي أنواع التحليل التى يمكن استخدامها عند تطبيق تحليل Sentiment analysis؟

هناك نوعين من التحليل يمكن استخدامهما عند تطبيق ال Sentiment analysis: وهما coarse-grained and fine-grained

أولاً: تحليل المشاعر الكلي Coarse-grained sentiment analysis: يسمح هذا التحليل بالتعامل والتحليل على مستوى الوثائق أو الجمل ككل. يتم إجراء هذا التحليل عن طريق خطوتين مترابطتين: التصنيف الذاتي subjectivity classification ، وكشف المشاعر وتصنيفها sentiment detection and classification.

• التصنيف الذاتي subjectivity classification: فى البداية، من الضروري تحديد ما إذا كانت الجملة موضوعية أم شخصية. الجمل الموضوعية تحتوي على حقائق عن موضوع ما؛ على سبيل المثال، (يتم لم شمل ثلاثة غرباء صدفة بعد أن ولدوا توائم متطابقة، وتم فصلهم عند الولادة ، وتم تبنيهم من قبل ثلاث عائلات مختلفة). بينما الجمل الشخصية فهي تعبر عن اتجاه ورأي شخص ما حول موضوع معين؛ على سبيل المثال، (هذه الشقة رائعة. أنا أستمتع بكل دقيقة أقضيها هنا).
• كشف المشاعر وتصنيفها sentiment detection and classification: ويكون هدف هذه العملية هو تحديد ما إذا كانت الجمل تحتوي على مشاعر sentiment أم لا، وإذا ما كانت تحتوى فهل هذه المشاعر ايجابية أم سلبية أم محايدة.

 

 

 

تحليل المشاعر عبر وسائل التواصل الاجتماعي

 

فى بعض الأحيان يقوم الأشخاص بمشاركة وجهات نظرهم دون استخدام الأشكال التعبيرية كما فى الصورة الموضحه بالأعلى. على سبيل المثال شخص ما قام بكتابة العبارة التالية: أعتقد بأن شخص يستحث فرصة ثانية لكي يعبر عن رأيهم الشخصي. على الرغم من أنه من الصعب فهم وادراك ما هو الشعور الذي يشعر به كاتب هذه العبارة، إلا أنه يمكن القول بأن هذه العبارة محايدة. فالعبارة المحايدة هى التى تفتقر إلى الشعور- والتى تنتمي إلى فئة قائمة بذاتها لا ينبغي اعتبارها شيئًا في المنتصف.

مثال أخر متعلق بالشعور الايجابي، فلنفترض أن هناك شخص ما كتب هذه العبارة: واحد من أكثر أفلام العام المرضية والمثيرة للدهشة. عند النظر إلى هذه الجملة فسوف نجد أن الكاتب استمتع بالفيلم، لذلك يمكن القول بأن هذه الجملة تحتوي على مشاعر ايجابية.

مثال ثالث متعلق بالشعور السلبي، فلننظر إلى هذه العبارة: حقيقة أنه تم صنعه بطريقة ضعيفة ومليئة بالأداء المتواضع يبدو تقريبًا أنه يشير إلى عدم جدوى هذا الشيء في المقام الأول.

يمكن للجمل الموضوعية أيضًا التعبير عن المشاعر: لقد اشتريت حقيبة الكاميرا المقاومة للماء هذه لأنه من المفترض أن تكون أكثر موثوقية من الحافظة التقليدية. فلو نظرنا لهذه الجملة فسوف نجد أنه من الواضح من السياق أن الحقيبة لم تكن كما توقع الشخص. الجملة هنا تعتبر سلبية، ولكن تم التعبير عنها ضمنيًا.

ثانياً: تحليل المشاعر الدقيق Fine-grained sentiment analysis: إذا أردت المزيد من النتائج الدقيقة، فعليك ب Fine-grained sentiment analysis. وفيه يتم تقسيم الجملة إلى عبارات أو فقرات، ثم يتم تحليل كل جزء وتحديد علاقته مع العبارات والفقرات الآخرى. ومن خلال ذلك يمكن بسهولة تحديد من يتكلم عن المنتج ومن هم الأشخاص بالتحديد الذين تكلموا عنه. بالإضافة إلى ذلك، يساعد فى فهم سبب تقييم الشخص للمنتج بهذه الطريقة. يعد التحليل الدقيق مفيدًا، على سبيل المثال، لمعالجة التعبيرات المقارنة (على سبيل المثال، تعد Samsung أفضل من iPhone)

لا يساعدك هذا التحليل فقط على فهم كيفية تقييم الأشخاص لمنتجك أو خدمتك، بل إنه يحدد أيضًا الميزة أو الجانب الذي يناقشونه: على سبيل المثال، قال أحد الأشخاص (توقفت لوحة اللمس على الكمبيوتر المحمول عن العمل بعد 4 أشهر من الاستخدام). بهذه الطريقة، يمكنك أن تعرف بالضبط ما يجب تحسينه أو إعادة النظر فيه.

 

كيف يمكن إجراء تحليل المشاعر؟ الأساليب والأدوات:

فيما يلي سوف نقوم بعرض الخطوات والأدوات التى يمكن استخدامها فى إجراء تحليل المشاعر:

1. جمع البيانات وإعدادها: تحتاج إلى جمع كل الأراء عن العلامة التجارية التى تريد إجراء التحليل عليها في مستند واحد. ضع في اعتبارك معايير الاختيار - إذا كانت هذه الأراء محددة زمنيًا ، أو مكتوبة بلغة واحدة فقط ، أو تأتي من موقع محدد ، وما إلى ذلك. ثم يجب
2. إعداد البيانات للتحليل: يجب علىك قراءتها بتمعن، أو حذف كل المحتوى غير النصي، أو إصلاح الأخطاء النحوية أو الأخطاء المطبعية، واستبعد كل المحتوى غير ذي الصلة مثل المعلومات حول الأشخاص أنفسهم، وما إلى ذلك. بمجرد إعداد البيانات، يمكننا تحليلها واستخراج المشاعر منها. فى النهاية سوف تجد نفسك محاط بعشرات الآلاف من الأراء التى تحتاج إلى تحليل، ولذلك فإن أفضل طريقة للتحليل هو استخدام برامج معده لهذا الغرض.
3. استخدام الأدوات الجاهزة والتطبيقات: تقوم العديد من برامج تجربة العملاء (مثل InMoment و Clarabridge) بجمع التعليقات من مصادر عديدة وارسال اشعارات عن التعليقات في الوقت الفعلي وتحليل النص وعرض النتائج. تحتوي منصات تحليل النص (مثل DiscoverText أو IBM Watson Natural Language Understanding أو Google Cloud Natural Language أو Microsoft Text Analytics API) على مجموعة من المميزات الخاصة بها.
4. تعيين فريق علوم البيانات المتخصص فى المجال: قد يكون البرنامج التجاري أقل دقة عند تحليل النصوص في مجالات مثل الرعاية الصحية أو المالية. في عام 2011، اكتشف الباحثون Loughran و McDonald أن ثلاثة أرباع الكلمات السلبية ليست سلبية إذا استخدمت في السياقات المالية. بالنسبة لهذه الحالات، يمكنك التعاون مع فريق علوم البيانات لتطوير حل يناسب صناعتك.

 

ما هي المجالات التى يستخدم فيها تحليل المشاعر؟

تستخدم العديد من الصناعات المختلفة أسلوب تحليل المشاعر في حين أن مجالات تطبيق تحليل المشاعر مترابطة، إلا أنها تدور حول تحسين الأداء من خلال تحليل التحولات في الرأي العام. من ضمن هذه المجالات:

1. مراقبة العلامة التجارية
2. البحوث التنافسية
3. تحديد أولويات خدمة العملاء
4. تحليل المنتج
5. أبحاث السوق والرؤى في اتجاهات الصناعة
6. تحليلات القوى العاملة / مراقبة مشاركة الموظفين