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.
![](data:image/jpeg;base64,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)
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:
- 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
- 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.
- 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.
- 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:
- مراقبة العلامة التجارية
- البحوث التنافسية
- تحديد أولويات خدمة العملاء
- تحليل المنتج
- أبحاث السوق والرؤى في اتجاهات الصناعة
- تحليلات القوى العاملة / مراقبة مشاركة الموظفين