Apa itu Analisis Sentimen? Panduan Lengkap untuk Pemula

Analisis sentimen memungkinkan Anda menganalisis sentimen di balik teks tertentu. Pada artikel ini, kita akan melihat cara kerjanya bersama dengan beberapa aplikasi praktis.

Apa itu Analisis Sentimen?

Analisis sentimen adalah teknik di mana Anda dapat menganalisis sepotong teks untuk menentukan sentimen di baliknya. Ini menggabungkan pembelajaran mesin dan pemrosesan bahasa alami (NLP) untuk mencapai ini.

Dengan menggunakan analisis Sentimen dasar, program dapat memahami apakah sentimen di balik teks adalah positif, negatif, atau netral.

Ini adalah teknik yang kuat dalam kecerdasan buatan yang memiliki aplikasi bisnis penting.

Misalnya, Anda dapat menggunakan analisis sentimen untuk menganalisis umpan balik pelanggan. Setelah mengumpulkan umpan balik itu melalui berbagai media seperti Twitter dan Facebook, Anda dapat menjalankan algoritme analisis sentimen pada cuplikan teks tersebut untuk memahami sikap pelanggan Anda terhadap produk Anda.

Bagaimana Analisis Sentimen Bekerja

Implementasi paling sederhana dari analisis sentimen adalah menggunakan daftar kata yang diberi skor.

Misalnya, AFINN adalah daftar kata yang diberi skor dengan angka antara minus lima dan plus lima. Anda dapat membagi sepotong teks menjadi kata-kata individual dan membandingkannya dengan daftar kata untuk mendapatkan skor sentimen akhir.

Katakanlah kita memiliki ungkapan, "Saya sukakucing, tapi saya alergi terhadap mereka ".

Dalam daftar kata AFINN, Anda dapat menemukan dua kata, "cinta" dan "alergi" dengan skor masing-masing +3 dan -2. Anda dapat mengabaikan sisa kata (sekali lagi, ini adalah analisis sentimen yang sangat mendasar).

Dengan menggabungkan keduanya, Anda mendapatkan skor total +1. Jadi, Anda dapat menggolongkan kalimat ini sebagai agak positif.

Ada implementasi kompleks dari analisis sentimen yang digunakan dalam industri saat ini. Algoritme tersebut dapat memberi Anda skor akurat untuk potongan teks yang panjang. Selain itu, kami memiliki model pembelajaran reinforcement yang terus berkembang dari waktu ke waktu.

Untuk model yang kompleks, Anda dapat menggunakan kombinasi NLP dan algoritma pembelajaran mesin. Ada tiga jenis algoritma utama yang digunakan dalam analisis sentimen. Mari kita lihat.

Sistem Otomatis

Pendekatan otomatis untuk analisis sentimen mengandalkan model pembelajaran mesin seperti pengelompokan.

Potongan teks panjang dimasukkan ke dalam pengklasifikasi, dan mengembalikan hasil sebagai negatif, netral, atau positif. Sistem otomatis terdiri dari dua proses dasar, yang akan kita lihat sekarang.

Sistem Berbasis Aturan

Tidak seperti model otomatis, pendekatan berbasis aturan bergantung pada aturan khusus untuk mengklasifikasikan data. Teknik populer termasuk tokenisasi, parsing, stemming, dan beberapa lainnya. Anda dapat menganggap contoh yang kita lihat sebelumnya sebagai pendekatan berbasis aturan.

Hal yang baik tentang sistem berbasis aturan adalah kemampuan untuk menyesuaikannya. Algoritme ini dapat dibuat khusus berdasarkan konteks dengan mengembangkan aturan yang lebih cerdas.

Perlu diingat bahwa Anda harus secara teratur mempertahankan jenis model berbasis aturan ini untuk memastikan hasil yang konsisten dan lebih baik.

Sistem Hibrid

Teknik hybrid adalah pendekatan yang paling modern, efisien, dan banyak digunakan untuk analisis sentimen. Sistem hibrida yang dirancang dengan baik dapat memberikan manfaat baik sistem otomatis maupun berbasis aturan.

Model hybrid menikmati kekuatan pembelajaran mesin bersama dengan fleksibilitas penyesuaian. Contoh model hybrid adalah daftar kata yang dapat diperbarui sendiri berdasarkan Word2Vec. Anda dapat melacak daftar kata ini dan memperbaruinya berdasarkan kebutuhan bisnis Anda.

Gunakan Kasus untuk Analisis Sentimen

Menganalisis Umpan Balik Pelanggan

Analisis umpan balik pelanggan adalah aplikasi analisis sentimen yang paling luas. Umpan balik pelanggan langsung adalah emas untuk bisnis, terutama pemula. Penargetan audiens yang akurat sangat penting untuk keberhasilan semua jenis bisnis.

Algoritme analisis sentimen yang dibuat dengan baik dapat menangkap sentimen pasar inti terhadap suatu produk.

Anda juga dapat memperpanjang kasus penggunaan ini untuk sub-bagian yang lebih kecil, seperti menganalisis ulasan produk di toko Amazon Anda. Semakin banyak perusahaan yang didorong oleh pelanggan, semakin baik analisis sentimen yang dapat digunakan.

Pemantauan Kampanye

Memanipulasi emosi pemilih sekarang menjadi kenyataan, berkat Cambridge Analytica Scandal.

Kasus penggunaan lain dari analisis sentimen adalah ukuran pengaruh. Mengambil contoh Pemilu AS 2016, banyak jajak pendapat menyimpulkan bahwa Donald Trump akan kalah.

Tetapi para ahli telah mencatat bahwa orang pada umumnya kecewa dengan sistem saat ini. Mereka mendukung klaim mereka dengan bukti kuat melalui analisis sentimen.

Saya bekerja pada alat yang disebut Sentimen (Duh!) Yang memantau pemilu AS selama saya menjadi Insinyur Perangkat Lunak di perusahaan saya sebelumnya. Kami memperhatikan tren yang menunjukkan bahwa Tuan Trump mendapatkan daya tarik yang kuat dari para pemilih.

Ini harus menjadi bukti bahwa data yang tepat digabungkan dengan AI dapat menghasilkan hasil yang akurat, bahkan jika bertentangan dengan pendapat umum.

Pemantauan Merek

Pemantauan merek adalah kasus penggunaan hebat lainnya untuk analisis sentimen. Perusahaan dapat menggunakan analisis sentimen untuk memeriksa sentimen media sosial seputar merek mereka dari audiens mereka.

KFC adalah contoh sempurna dari bisnis yang menggunakan analisis sentimen untuk melacak, membangun, dan meningkatkan mereknya. Kampanye media sosial KFC adalah faktor yang berkontribusi besar untuk kesuksesannya. Mereka menyesuaikan kampanye pemasaran untuk menarik anak muda dan "hadir" di media sosial.

Alat seperti Brandwatch dapat memberi tahu Anda jika sesuatu yang negatif tentang merek Anda menjadi viral. Merek lain yang menggunakan media sosial untuk mempromosikan sentimen merek yang positif termasuk Amazon, Netflix, dan Domino.

Analisis Pasar Saham

Jika Anda seorang pedagang atau investor, Anda memahami dampak berita terhadap pasar saham. Kapanpun sebuah cerita besar pecah, itu pasti memiliki dampak positif atau negatif yang kuat pada pasar saham.

Analisis sentimen adalah alat yang ampuh bagi para pedagang. Anda dapat menganalisis sentimen pasar terhadap suatu saham secara real-time, biasanya dalam hitungan menit. Ini dapat membantu Anda merencanakan posisi panjang atau pendek untuk saham tertentu.

Baru-baru ini, Moderna mengumumkan penyelesaian fase I uji klinis vaksin COVID-19. Kabar ini membuat harga saham Moderna naik tajam.

Namun saat ini, saham Moderna tersandung setelah kehilangan hak paten. Dengan menggunakan analisis sentimen, Anda dapat menganalisis jenis berita ini secara realtime dan menggunakannya untuk memengaruhi keputusan perdagangan Anda.

Pemantauan Kepatuhan

Kepatuhan terhadap peraturan dan hukum dapat membuat atau menghancurkan organisasi besar. Seringkali, dokumen kepatuhan ini disimpan di situs web besar seperti Financial Conduct Authority.

Organisasi besar menghabiskan sebagian besar anggaran mereka untuk kepatuhan terhadap peraturan. Dalam kasus ini, analitik data tradisional tidak dapat menawarkan solusi lengkap.

Alat seperti ScrapingHub dapat membantu mengambil dokumen dari situs web ini. Tetapi perusahaan membutuhkan klasifikasi yang cerdas untuk menemukan konten yang tepat di antara jutaan halaman web.

Analisis sentimen dapat membuat pemantauan kepatuhan lebih mudah dan lebih hemat biaya. Ini dapat membantu membangun mesin penandaan, menganalisis perubahan dari waktu ke waktu, dan menyediakan pengawas 24/7 untuk organisasi Anda.

Kesimpulan

Analisis sentimen adalah alat yang ampuh yang dapat Anda gunakan untuk memecahkan masalah mulai dari pengaruh merek hingga pemantauan pasar. Alat baru dibuat berdasarkan analisis sentimen untuk membantu bisnis menjadi lebih efisien.

Dan omong-omong, jika Anda menyukai Grammarly, Anda dapat melanjutkan dan berterima kasih kepada analisis sentimen.

Suka artikel ini? Bergabunglah dengan Newsletter sayadan dapatkan ringkasan artikel dan video saya setiap hari Senin.