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Análise de Sentimentos

Introdução

O crescimento e a popularização das redes sociais trouxe uma grande quantidade de dados, que são muito valiosos para as empresas que desejam entender melhor o comportamento dos seus cliente e consumidores. Nesse contexto, os profissionais que trabalham com tecnologia, mais especificamente com dados desenvolveram ferramentas para gerar informações e insights a partir desses dados. Uma dessas ferramentas é a análise de sentimentos.

Com o crescente número de opiniões, comentários e avaliações, a imagem das empresas está cada vez mais exposta nas redes. Além disso, identificar novas oportunidades de mercado passou a ser meta das áreas de tecnologia e de negócio.

O que é Análise de Sentimentos?

Análise de sentimentos, também conhecida como mineração de opiniões é o processo de analisar um texto para determinar se o tom emocional da mensagem é positivo, negativo ou neutro. Atualmente, as empresas têm grandes volumes de dados textuais, como e-mails, comentários em mídias sociais e avaliações. As ferramentas de análise de sentimentos podem ler estes textos para determinar automaticamente a emoção do autor em relação a um tópico ou a instituição. As empresas usam os insights da análise de sentimentos para melhorar o atendimento ao cliente, aumentar a reputação da marca e mensurar assertividade em campanhas de marketing.

 

 

Como funciona a análise de sentimentos?

A análise de sentimentos opera por meio de tecnologias de processamento de linguagem natural (PLN), treinando softwares para compreender o texto de forma semelhante aos humanos. Esse processo geralmente passa por diversos estágios antes de chegar ao resultado final.

Pré-processamento:

Durante o estágio de pré-processamento, a análise de sentimentos identifica palavras-chave para destacar a mensagem central do texto. Isso é feito por meio de três etapas principais:

  • Tokenização: Dividindo uma frase em vários elementos, chamados de tokens.
  • Lematização: Convertendo palavras para sua forma raiz, como transformar “sou” em “ser”.
  • Remoção de palavras irrelevantes: Filtrando palavras que não contribuem significativamente para o significado da frase, como “com”, “para”, “em” e “de”.
Análise de palavras-chave:

As tecnologias de PLN (processamento de linguagem neural) examinam as palavras-chave identificadas e atribuem a elas uma pontuação de sentimento. Essa pontuação reflete o aspecto emocional do texto e é medida em uma escala, geralmente de 0 a 10. Por exemplo, os pesquisadores podem usar o valor 10 para representar satisfação e 0 para decepção ao analisar as avaliações dos clientes. Essa pontuação fornece uma visão relativa das emoções expressas no texto, facilitando análises mais precisas.

Quais são os diferentes tipos de análise de sentimentos?

Existem diferentes abordagens para a análise de sentimentos, cada uma com seu próprio foco e aplicação específicos:

  • Pontuação refinada:
    Neste método, a intenção do texto é categorizada em vários níveis de emoção. Geralmente, os sentimentos dos usuários são classificados em uma escala de 0 a 100, onde cada segmento representa graus de positividade ou negatividade. Por exemplo, as lojas online frequentemente utilizam sistemas de classificação de 5 estrelas para avaliar a experiência de compra, oferecendo uma avaliação mais detalhada.
  • Análise com base em aspectos:
    Esta abordagem concentra-se em aspectos específicos de um produto ou serviço. Por exemplo, empresas de tecnologia podem pesquisar a opinião dos clientes sobre o som, gráficos, teclado e touchpad de um notebook. Isso ajuda a vincular as intenções dos clientes com características específicas do produto.
  • Análise com base em intenções:
    Aqui, o foco está em entender os sentimentos dos clientes durante as pesquisas de mercado. Os profissionais de marketing utilizam a mineração de opinião para compreender a posição de um grupo específico de clientes ao longo do ciclo de compra. Isso permite a veiculação de campanhas direcionadas a clientes interessados, com base em palavras-chave como descontos, ofertas e avaliações.
  • Detecção emocional:
    Esta abordagem envolve a análise do estado psicológico de uma pessoa durante a escrita. É uma disciplina mais complexa da análise de sentimentos, que procura interpretar uma variedade de emoções, como alegria, raiva, tristeza e arrependimento, com base nas escolhas de palavras do indivíduo.

 

 

Quais são os desafios na análise de sentimentos?

Os desafios na análise de sentimentos persistem, apesar dos avanços nas tecnologias de processamento de linguagem natural (PLN). As máquinas ainda enfrentam dificuldades em compreender plenamente a linguagem humana, especialmente quando se trata de nuances sutis de comunicação, como:

Sarcasmo:
A interpretação do sarcasmo representa um grande obstáculo para os computadores. Por exemplo, uma frase como “Sim, ótimo. Demorou três semanas para o meu pedido chegar.” pode ser mal compreendida pela máquina, que poderia erroneamente interpretar a palavra “ótimo” como indicativa de uma experiência positiva, ignorando o contexto sarcástico.

Negação:
O uso de negação para inverter o significado de uma frase também confunde os algoritmos de análise de sentimentos. Por exemplo, uma frase como “Eu não diria que a assinatura era cara” pode ser interpretada erroneamente como um comentário positivo sobre o preço da assinatura, se o contexto não for completamente entendido.

Multipolaridade:
Quando uma frase expressa mais de um sentimento, o software de análise de sentimentos enfrenta dificuldades em determinar o sentimento subjacente. Por exemplo, uma análise de produto que afirma “Estou satisfeito com a construção robusta, mas não estou impressionado com a cor” apresenta múltiplos sentimentos. Para lidar com essa complexidade, é necessário utilizar análises de sentimentos baseadas em aspectos para extrair e compreender cada emoção associada a diferentes elementos da frase.

Conclusão

Podemos concluir que a análise de sentimentos emerge como uma ferramenta indispensável para as empresas que buscam compreender e atender às necessidades e emoções dos clientes de forma eficaz. A capacidade de analisar grandes volumes de dados textuais e extrair insights objetivos e em tempo real oferece às empresas uma vantagem competitiva significativa no mercado atual.

Embora enfrentando desafios como as interpretações linguísticas complexas, a análise de sentimentos continua a evoluir com o avanço das tecnologias de processamento de linguagem natural e machine learning. A integração de diferentes abordagens e tipos de análise de sentimentos, juntamente com a análise semântica, permite uma compreensão mais completa das necessidades e preferências dos clientes.

Ao implementar estratégias baseadas na análise de sentimentos, as empresas podem melhorar seus produtos e serviços, personalizar o atendimento ao cliente, monitorar a reputação da marca e otimizar o desempenho de suas campanhas de marketing. Por último podemos afirmar que, a análise de sentimentos não é apenas uma ferramenta de negócios, mas também uma maneira eficaz de cultivar relacionamentos mais significativos e duradouros com os clientes, impulsionando o sucesso e o crescimento das empresas no mercado atual.

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