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Estrapolare Le Emozioni Da Un Testo Con La Sentiment Analysis

sentiment analysis

Ogni giorno su Google, che detiene l’81% del traffico online, vengono effettuate circa 3.5 miliardi di ricerche: più o meno ogni utente ne effettua circa 1,4.

È sempre più comune utilizzare internet per conoscere la qualità dei prodotti e dei servizi che intendiamo acquistare basandoci sui commenti e le recensioni lasciate dagli altri utenti. Questi rappresentano per noi una sorta di garanzia sulla reputazione digitale di un determinato brand, dandoci un feedback che, in quanto derivato da esperienza diretta, riteniamo essere altamente affidabile.

Esempi comuni di questo servizio vengono forniti da piattaforme come TripAdvisor o Booking, dove gli utenti recensiscono le loro esperienze attribuendo un punteggio ai servizi con cui sono venuti a contatto.

Dunque, tenere sotto controllo i feedback degli utenti diventa fondamentale per conoscere i propri punti di forza e soprattutto per risolvere le proprie criticità.

Come abbiamo già detto però, la quantità di informazioni presenti sul web e la velocità con cui queste si modificano e aggiornano non consente un’analisi efficiente per l’occhio umano. Viene dunque in soccorso la Sentiment Analysis, una nuova tecnica analitica che si occupa di estrapolare opinioni ed emozioni all’interno di un testo.

Cosa è la Sentiment Analysis?

La Sentiment Analysis o analisi del sentiment si occupa di costruire sistemi per l’identificazione e l’estrazione di opinioni da un testo o da altre fonti di comunicazione.

Si tratta di un campo di elaborazione del linguaggio naturale che si basa su metodi di linguistica computazionale e analisi testuale.

I modelli tradizionali necessariamente non riescono ad ottimizzare questi input per l’eccessiva mole di informazioni che si trovano online. In soccorso accorre dunque il machine learning, in particolare attraverso l’utilizzo di reti neurali (se non conosci le reti neurali ti invitiamo a leggere il nostro articolo Come Funziona Una Rete Neurale?) che permettono di estrapolare quante più informazioni possibile dai dati di input.

Come vengono usati i dati estrapolati dalla Sentiment Analysis?

Le conclusioni che si ottengono da un’analisi del sentiment ci danno una panoramica in tempo reale della percezione e del comportamento degli individui così che l’azienda possa fare affidamento su dati molto aggiornati, proteggersi da eventuali minacce e costruire una politica di marketing quanto più accurata.

Criticità della Sentiment Analysis

La criticità maggiore della Sentiment Analysis risiede nel fatto che questa tecnica prende alla lettera ciò che viene scritto, ma non sempre è in grado di cogliere ciò che effettivamente l’autore voleva trasmettere.

Per ottenere un quadro completo del sentiment di un brand, sarà infatti necessario analizzare anche dati non strutturati di diversa natura come video, trascrizioni video, foto, file audio, post sui social media, pagine web, articoli, blog, documenti pubblici di aziende e tanto altro. Solo in questo modo saremo in grado di farci un’idea sulla reputazione del brand.

Tuttavia, l’analisi del sentiment non è ancora particolarmente sviluppata, proprio a causa della difficoltà che gli algoritmi ancora incontrano nello scorporare una frase dal suo significato letterale per comprenderne il reale messaggio.

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