تحليل المشاعر

تحليل المشاعر، المعروف أيضًا باسم استخراج الرأي، هو مهمة أساسية في مجال الذكاء الاصطناعي (AI) ومعالجة اللغة الطبيعية (NLP) التي تعزز التفاعل بين الإنسان والحاسوب. يتضمن تصنيف وتفسير النغمة العاطفية وراء مجموعة من النصوص. من خلال تحليل بيانات النصوص، يهدف تحليل المشاعر إلى تحديد ما إذا كانت المشاعر المعبر عنها إيجابية أو سلبية أو محايدة. ويمكن لتحليل المشاعر المتقدم أيضًا تحديد مشاعر معينة مثل السعادة أو الحزن أو الغضب وغيرها.

أهمية تحليل المشاعر في الذكاء الاصطناعي

يعد تحليل المشاعر ضروريًا للشركات والمؤسسات لأنه يوفر رؤى قابلة للتنفيذ من كميات هائلة من البيانات النصية غير المهيكلة. فيما يلي بعض الأسباب الرئيسية لأهمية تحليل المشاعر:

1. تحليل ملاحظات العملاء
   • يساعد في تحليل تقييمات العملاء وملاحظاتهم لفهم المشاعر الكامنة وراءها، وتحديد مجالات التحسين، وتعزيز رضا العملاء.
2. إدارة سمعة العلامة التجارية
   • يسمح للشركات بمراقبة سمعة علامتها التجارية في الوقت الفعلي من خلال تتبع الإشارات والمشاعر على وسائل التواصل الاجتماعي والمنصات الأخرى. هذا يمكّن من الاستجابة السريعة للمشاعر الإيجابية والسلبية على حد سواء.
3. تطوير المنتجات والابتكار
   • من خلال فهم مشاعر العملاء، يمكن للشركات تحديد الميزات المرغوبة والمجالات التي تحتاج إلى تحسين، مما يوجه تطوير المنتجات والابتكار.
4. تحليل المنافسين
   • يمكّن الشركات من مقارنة المشاعر حول منتجاتها مع منتجات المنافسين، وتحديد نقاط القوة والضعف لاتخاذ قرارات استراتيجية.
5. فعالية الحملات التسويقية
   • يقيم نجاح الحملات التسويقية من خلال تحليل النقاشات عبر الإنترنت والإشارات على وسائل التواصل الاجتماعي، ويوفر رؤى حول استقبال الجمهور.

أنواع تحليل المشاعر

1. تحليل المشاعر الدقيق

• يركز على التصنيف بناءً على القطبية، ويقيم المشاعر على مقياس (مثل: إيجابي جدًا، إيجابي، محايد، سلبي، سلبي جدًا).

2. اكتشاف العواطف

• يحدد مشاعر محددة مثل السعادة، الحزن، الغضب، باستخدام طرق قائمة على القواميس اللغوية.

3. تحليل المشاعر القائم على الجوانب

• يحلل المشاعر المتعلقة بجوانب أو ميزات معينة من المنتج أو الخدمة، مثل عمر البطارية أو جودة الكاميرا في الهاتف الذكي.

4. تحليل المشاعر متعدد اللغات

• يتعامل مع النصوص بعدة لغات، ويصنف المشاعر على أنها إيجابية أو سلبية أو محايدة. ويعد ذلك تحديًا خاصًا بسبب الفروق الدقيقة بين اللغات.

كيف يعمل تحليل المشاعر

يتضمن تحليل المشاعر عدة خطوات، غالبًا ما تُقسم إلى مراحل ما قبل المعالجة والتحليل:

ما قبل المعالجة

1. جمع البيانات: جمع بيانات نصية مثل التقييمات، ومنشورات وسائل التواصل الاجتماعي، والمقالات، إلخ.
2. تنظيف وتوحيد البيانات: إزالة المعلومات غير ذات الصلة، والعلامات البرمجية، والرموز الخاصة.
3. تجزئة النص: تقسيم النص إلى كلمات أو وحدات منفصلة.
4. إزالة الكلمات الشائعة: حذف الكلمات الشائعة التي لا تساهم كثيرًا في تحديد المشاعر.
5. التجذير/التصييغ: تحويل الكلمات إلى جذورها.

التحليل

1. تحويل النص: باستخدام تقنيات مثل حقيبة الكلمات أو تضمين الكلمات (مثل Word2Vec، GloVe).
2. تدريب النماذج: تدريب النماذج على مجموعات بيانات معنونة لربط النصوص بالمشاعر.
3. التنبؤ: تطبيق النموذج المدرب على بيانات جديدة للتنبؤ بالمشاعر بناءً على الأنماط المكتسبة.

مناهج تحليل المشاعر

1. القائم على القواعد

• يعتمد على قواعد وقواميس لغوية يتم إعدادها يدويًا لتحديد المشاعر.

2. التلقائي

• يستخدم خوارزميات تعلم الآلة المدربة على بيانات معنونة للتنبؤ بالمشاعر.

3. الهجين

• يجمع بين المنهج القائم على القواعد وتعلم الآلة للحصول على تحليل مشاعر أكثر دقة.

التطبيقات العملية لتحليل المشاعر في الذكاء الاصطناعي

1. رفع سمعة العلامة التجارية

• يستخدم الذكاء الاصطناعي لمراقبة السمعة عبر الإنترنت وإدارتها، وتنبيه العلامات التجارية للأزمات المحتملة، وتمكين الإدارة الاستباقية.

2. تعزيز تجربة العملاء

• يوفر رؤى عميقة حول مشاعر العملاء، مما يمكّن الشركات من التكيف وتحسين عروضها لتجارب أفضل للعملاء.

3. رؤى السوق عبر تحليل وسائل التواصل الاجتماعي

• يجمع بين تحليل المشاعر على وسائل التواصل الاجتماعي والذكاء الاصطناعي لفهم تفضيلات الجمهور والاتجاهات وديناميكيات السوق.

أفضل الأدوات لتحليل المشاعر بالذكاء الاصطناعي

• Mentionlytics
  أداة شاملة لمراقبة وسائل التواصل الاجتماعي وتحليل المشاعر.
• Medallia
  تقدم تحليلات نصية مدعومة بالذكاء الاصطناعي لرؤى فورية وبيانات قابلة للتنفيذ.