Social Media Sentiment analyseverktøy

En av de utviklingstrekk som tok internett med storm i det første tiåret av det 21. århundre var sosiale medier. Disse nettstedene tillate brukere å holde kontakten med hverandre mer effektivt på nettet ved å tilby arenaer for raskt å spre oppdateringer om deres liv, for eksempel, eller ved å publisere korte essays om hva emnet de liker. Ettersom antallet personer som bruker sosiale medier vokser, øker også verdien i å analysere valpen disse brukerne uttrykke.

The Challenge of Sentiment Analysis

verktøy Sosiale medier sentiment analyse søker å gruve nyttige data fra de ulike media at sosiale medier tar. Disse kan omfatte blogginnlegg omgår et bestemt produkt, oppdateringer som individuelle brukere legge uttrykke sine følelser på et bestemt emne, eller kommentarer som brukerne forlater under diverse artikler fra mainstream eller uavhengige online utgivere. Men disse er fri form innlegg som ikke strengt svarer til de format verktøy meningsmålere har lenge brukt til å kvantifisere opinionen. Verktøy som søker å analysere disse synspunktene må forholde seg til nyansene i språket, til ulike vilkår beskrive det samme produktet og en rekke andre språklige utfordringer.

metodikk

verktøy Sosiale medier sentiment analyse søker å overvinne disse utfordringene gjennom kontekstuell analyse. Ett enkelt eksempel på hvordan kontekstuell analyse fungerer er å se etter beskrivende ord med spesielt positive eller negative konnotasjoner, for eksempel "awesome" eller "forferdelig". Deretter analysen anvender algoritmer for å lokalisere den substantiv, slik som et produkt eller en hendelse, er disse ordene beskriver. Disse verktøyene deretter sammenligne data utvinnes fra enkelte artikler eller sosiale medier innlegg på data samlet inn fra andre artikler eller innlegg, og prøver å tallfeste disse følelsene ved å se på forekomsten av beskrivelsene med liknende assosiasjoner til produsere finkornede resultater.

faglig utvikling

Disse verktøyene er av stor interesse for akademiske forskere på områdene informatikk fordi de søker å kvantifisere kvalitative. Gapet mellom menneskelig språk og dataforståelse har lenge vært en betydelig barriere i utviklingen av dataprogrammer og grensesnitt --- en barriere som ville bli betydelig svekket av teknikkene som effektive verktøy sosiale medier sentiment analyse kunne produsere. Disse verktøyene er en ideell måte å gjennomføre denne typen forskning både på grunn av den produktive mengde data fra sosiale medier at dataforskere må jobbe med, samt finansieringsmuligheter som er opprettet av næringsinteresser i bruken av disse verktøyene.

Business Tool Bruker

Dataene minelagt fra sosiale verktøy medie sentiment analyse er av enorm nytte for bedrifter. Tidligere, hvis et selskap ønsket å vite hva kundene tenkt på et produkt, det ville ha måttet organisere tilbakemeldinger telefonsamtaler eller andre typer kunde polling. Disse tok tid og arbeidskraft til å organisere prosjektet, samle inn data og deretter analysere den for å se hva kundene trodde. Sosiale medier-baserte verktøy, på den annen side, kan min internett for data raskere, analysere den i sanntid og gi rom for dag-for-dag sporing med et antall datapunkter som vil være vanskelig å oppnå ved å ringe kunder . Ved å utnytte disse typer verktøy for å samle markedsinformasjon, selskaper ikke bare få et mer komplett bilde av deres produkter prestasjoner, samt suksessen av deres markedsføringstiltak, men de også måle interesser på potensielle fremtidige produkter for å veilede sine utviklingssykluser.