Duygu Analizi (Sentiment Analysis) Nedir?

Duygu Analizi (Sentiment Analysis) Nedir?

Fikir madenciliği olarak da adlandırılan duygu analizi, bir metin gövdesinin arkasındaki duygusal tonu tanımlayan doğal dil işlemeye (NLP) yönelik bir yaklaşımdır. Bu, kuruluşların bir ürün, hizmet veya fikir hakkındaki görüşleri belirlemesi ve kategorilere ayırması için popüler bir yoldur. Duyarlılık ve öznel bilgiler için metin madenciliği yapmak üzere veri madenciliği, makine öğrenimi (ML) ve yapay zeka (AI) kullanımını içerir.

Duygu analizi, bir metinde ifade edilen duyguya bakar. Genellikle müşteri geri bildirimlerini, anket yanıtlarını ve ürün incelemelerini analiz etmek için kullanılır. Sosyal medya izleme, itibar yönetimi ve müşteri deneyimi, duygu analizinden yararlanabilecek alanlardan sadece birkaçıdır. Örneğin, binlerce ürün incelemesini analiz etmek, fiyatlandırmanız veya ürün özellikleriniz hakkında yararlı geri bildirimler sağlayabilir.

Duygu Analizi (Sentiment Analysis) Nedir?

Duygu analizi, metin içeriğinin yazan ve anlayan bakımından değerlendirilmesi sürecidir. Gerek yayınladığınız içeriklerin kitle üzerindeki etkisi bakımından analizini yapmak, gerekse müşteri geri dönüşlerini sınıflandırmak bakımından bu analiz yöntemi son derece kritik öneme sahiptir.

Metinlerin olumlu veya olumsuz oluşu veya bir eleştiri içerik olması gibi durumları, çok büyük veri hacimlerinde elle yapabilmek mümkün olmayabilir. Özellikle Pazar araştırması yapılırken, kitle analizinde kullanılan bu yöntem, herhangi bir ürün veya hizmet hakkında hedef kitlenin fikrinin analiz edilmesini sağlar.

Bir marka kendisi hakkında dijital platformlarda ne söylenmiş olduğu analizini yaparken de bu metriği kullanır. Buradan elde edilecek veriler ışığında, gelecek planlaması yapabilmek mümkün olacaktır.

Duygu Analizi Neden Önemlidir?

Satışları artırmak ve müşterileri elde tutmak temel iş hedefleridir. Apex Global Learning tarafından yapılan araştırmaya göre, çevrimiçi bir incelemedeki her ek yıldız % 5-9’luk bir gelir artışına yol açıyor. Üç yıldızlı ve beş yıldızlı derecelendirmeler olarak derecelendirilen işletmeler arasında %18’lik bir gelir farkı vardır.

Duyarlılık analizi, insanların markanız veya ürününüz hakkında geniş ölçekte nasıl hissettiğini anlamanıza yardımcı olabilir. Bunu manuel olarak yapmak genellikle mümkün değildir, çünkü çok fazla veri vardır. Özel SaaS araçları, işletmelerin metin verileriyle ilgili daha derin içgörüler elde etmelerini kolaylaştırdı. Bu, müşteri incelemelerinden çalışan anketlerine ve sosyal medya yayınlarına kadar her şeyi içerebilir. Bu kaynaklardan gelen duyarlılık verileri, önemli iş kararlarını bilgilendirmek için kullanılabilir.

Duygu Analizi Türleri 

  • İnce taneli duyarlılık analizi, genellikle çok olumlu ila çok olumsuz olan diğer kategorilere ayırarak daha kesin bir kutupluluk seviyesi sağlar. Bu, 5 yıldızlı bir ölçekte derecelendirmelerin görüş eşdeğeri olarak kabul edilebilir.
  • Duygu algılama, pozitiflik ve olumsuzluktan ziyade belirli duyguları tanımlar. Örnekler arasında mutluluk, hayal kırıklığı, şok, öfke ve üzüntü sayılabilir.
  • Amaca dayalı analiz, görüşe ek olarak bir metnin arkasındaki eylemleri tanır. Örneğin, bir pilin değiştirilmesiyle ilgili hayal kırıklığını ifade eden çevrimiçi bir yorum, müşteri hizmetlerinin söz konusu sorunu çözmek için ulaşmalarını isteyebilir.
  • Yön tabanlı analiz, pozitif veya negatif olarak bahsedilen spesifik bileşeni toplar. Örneğin, bir müşteri pil ömrünün çok kısa olduğunu söyleyerek bir ürünle ilgili yorum bırakabilir. Ardından, sistem olumsuz duygunun bir bütün olarak ürünle ilgili değil, pil ömrüyle ilgili olduğunu geri getirecektir.

Duygu Analizi İçin Uygulama Örnekleri

Duygu analizi, şirketlerin çeşitli kanallar aracılığıyla sürekli olarak topladıkları nitel verileri anlamlandırmak için yararlıdır. En yaygın iş uygulamalarından bazılarını inceleyelim.

  • Müşterinin Sesi (VoC) Programları

Müşterilerinizin markanız veya ürünleriniz hakkında nasıl hissettiğini anlamak çok önemlidir. Bu bilgiler, müşteri deneyimini geliştirmenize veya ürünleriniz ya da hizmetlerinizle ilgili sorunları belirleyip düzeltmenize yardımcı olabilir. Bunu yapmak için, bir işletme olarak, müşterilerden ürünleriniz veya hizmetlerinizle ilgili deneyimleri ve beklentileri hakkında veri toplamanız gerekir. Bu geri bildirim, Müşterinin Sesi (VoC) olarak bilinir.

Net Promoter Score (NPS) anketleri, müşterilerin nasıl hissettiğini değerlendirmenin yaygın bir yoludur. Müşterilere “Bizi bir arkadaşınıza tavsiye etme olasılığınız nedir?” sorusu yöneltilir ve geri bildirim ölçeği genellikle 1 ila 10 arasında bir sayı ile ifade edilir. 10 puanla yanıt veren müşteriler “destekçiler” olarak bilinir. İşletmeyi bir arkadaşınıza veya aile üyenize tavsiye etme olasılığı en yüksek olanlardır. 

  • Müşteri Hizmetleri Deneyimi

Mükemmel bir müşteri hizmetleri deneyimi bir şirketi müşterinin gözünde zirveye çıkarabilir. Müşteriler, sorgularının hızlı, verimli ve profesyonel bir şekilde ele alınacağını bilmek ister. Duyarlılık analizi, şirketlerin müşteri hizmetleri deneyimlerini kolaylaştırmalarına ve geliştirmelerine yardımcı olabilir.

Yaklaşım analizi ve metin analizinin her ikisi de müşteri destek konuşmalarına uygulanabilir. Makine Öğrenimi algoritmaları, konuşmaları aciliyete ve konuya göre otomatik olarak sıralayabilir. Örneğin, insanların teknik sorunları bildirdiği bir topluluğunuz olduğunu varsayalım. Bir duyarlılık analizi algoritması, insanların özellikle hayal kırıklığına uğradığı yayınları bulabilir. Bu sorgular, şirket içi bir uzman için önceliklendirilebilir. Düzenli sorular diğer topluluk üyeleri tarafından yanıtlanabilir.

  • Ürün Deneyimi

Duyarlılık analizi, müşterilerinizin ürünlerinizin özellikleri ve avantajları hakkında ne hissettiğini belirleyebilir. Bu, farkında olmayabileceğiniz iyileştirme alanlarını ortaya çıkarmanıza yardımcı olabilir.

Örneğin, bu pazardaki tüm rakipler arasında belirli bir ürün kategorisi hakkında geri bildirim almak için çevrimiçi ürün incelemeleri yapabilirsiniz. Ardından, müşterilerinizin olumsuz hissettiği konuları ortaya çıkarmak için duyarlılık analizi uygulayabilirsiniz. Bu, fırsatları veya ortak sorunları ortaya çıkarabilir.

  • Marka Duyarlılık Analizi

Müşterilerin bir marka hakkında nasıl hissettiği satışları, kayıp oranlarını ve bu markayı başkalarına tavsiye etme olasılıklarını etkileyebilir. 2004 yılında, film yapımcısı Morgan Spurlock’un sadece McDonald’s’ın yemeğini yediği 30 günlük bir süreyi belgeleyen “Super Size” belgeseli yayınlandı. Takip eden medya fırtınası, diğer olumsuz tanıtımlarla birleştiğinde, şirketin İngiltere’deki kârının son 30 yılın en düşük seviyelerine düşmesine neden oldu. Şirket, kamuoyundaki imajını iyileştirmek için bir PR kampanyası başlatarak yanıt verdi.

  • Sosyal Medya Duyarlılık Analizi

Sosyal medya, yeni müşterilere ulaşmanın ve mevcut müşterilerle etkileşim kurmanın güçlü bir yoludur. İyi müşteri yorumları ve sosyal medyadaki yayınlar, diğer müşterileri şirketinizden satın almaya teşvik eder. Ancak bunun tersi de geçerlidir. Olumsuz sosyal medya yayınları veya incelemeleri işletmeniz için çok maliyetli olabilir.

Convergys Corp. tarafından yapılan araştırma YouTube, Twitter veya Facebook’taki olumsuz bir incelemenin bir şirkete yaklaşık 30 müşteriye mal olabileceğini gösterdi. Bir şirketle ilgili olumsuz sosyal medya paylaşımları da büyük finansal kayıplara neden olabilir. Unutulmaz bir örnek, Elon Musk’ın Tesla hisse senedi fiyatının çok yüksek olduğunu iddia eden 2020 tweet’idir.

Viral tweet, Tesla’nın değerlemesinden birkaç saat içinde 14 milyar dolar sildi. Yaklaşım analizi, bu tür sorunların yükselmeden önce gerçek zamanlı olarak tanımlanmasına yardımcı olabilir. İşletmeler daha sonra marka itibarlarına verilen zararı azaltmak ve finansal maliyetleri sınırlamak için hızlı bir şekilde yanıt verebilir.

  • Pazar Araştırması

Duyarlılık analizi, şirketlerin ortaya çıkan eğilimleri belirlemelerine, rakipleri analiz etmelerine ve yeni pazarları araştırmalarına yardımcı olabilir. Şirketler, rakiplerin ürün veya hizmetleri hakkındaki yorumları analiz etmek isteyebilir. Bu verilere duyarlılık analizi uygulamak, müşterilerin rakiplerinin ürünleri hakkında neleri sevip neyi sevmediklerini belirleyebilir. Bu içgörüler, rekabet üstünlüğünün nasıl kazanılacağını ortaya çıkarabilir.

Örneğin, duyarlılık analizi, rakiplerin müşterilerinin dizüstü bilgisayarlarının zayıf pil ömründen memnun olmadıklarını ortaya çıkarabilir. Şirket daha sonra pazarlama mesajlarında üstün pil ömrünü vurgulayabilir.

Duygu Analizinde Zorluklar Nelerdir?

Duygu analizi ile ilgili zorluklar genellikle eğitim modellerindeki yanlışlıklar etrafında döner. Nesnellik veya tarafsız bir duyguya sahip yorumlar, sistemler için bir sorun oluşturma eğilimindedir ve genellikle yanlış tanımlanır. Örneğin, bir müşteri yanlış renk öğesi aldıysa ve “Ürün maviydi” yorumunu gönderdiyse, aslında olumsuz olması gerektiğinde bu nötr olarak tanımlanır.

Duyarlılık, sistemlerin bağlamı veya tonu ne zaman anlayamadığını belirlemek için de zor olabilir. Anketlere veya “hiçbir şey” veya “her şey” gibi anket sorularına verilen cevapları, soruya bağlı olarak olumlu veya olumsuz olarak etiketlenebileceğinden, bağlam verilmediğinde kategorize etmek zordur. Benzer şekilde, ironi ve alaycılık genellikle açıkça ortaya çıkarılamaz ve yanlış etiketlenmiş duygulara yol açamaz.

Duygu Analizi Nasıl Çalışır?

Yaklaşım analizi, bir metnin negatif, pozitif veya nötr olup olmadığını belirlemek için makine öğrenimi ve doğal dil işlemeyi (NLP) kullanır. İki ana yaklaşım, kural tabanlı ve otomatik yaklaşım analizidir.

Kural Tabanlı Yaklaşım Analizi

Bu, el ile oluşturulan bir dizi kurala dayalı yaklaşım analizi yapmanın geleneksel yoludur. Bu yaklaşım, sözlükler (kelime listeleri), köklendirme, belirteçleme ve ayrıştırma gibi NLP tekniklerini içerir.

Kural tabanlı duyarlılık analizi şu şekilde çalışır:

  1. Sözlükler” veya olumlu ve olumsuz kelimelerin listeleri oluşturulur. Bunlar duyguyu tanımlamak için kullanılan kelimelerdir. Örneğin, pozitif sözlükler “hızlı”, “uygun fiyatlı” ve “kullanıcı dostu” içerebilir. Negatif sözlükler “yavaş”, “pahalı” ve “karmaşık” içerebilir.
  2. Metin analiz edilmeden önce hazırlanması gerekir. Metni bir makinenin anlayabileceği şekilde biçimlendirmek için çeşitli işlemler kullanılır. Tokenizasyon, metni token adı verilen küçük parçalara ayırır. Cümle belirteçlendirmesi, metni cümlelere böler. Sözcük belirteçleme, sözcükleri bir tümcede ayırır. Sözcük belirteçlemeyi bir örnekle açıklayacak olursak; “en iyi müşteri hizmeti”, “en iyi” ve “müşteri hizmetleri” olarak ikiye ayrılır. 
  3. Bir bilgisayar, belirli bir metindeki olumlu veya olumsuz kelimelerin sayısını sayar. 
  4. Son adım,met nin genel duyarlılık puanını hesaplamaktır. Daha önce de belirtildiği gibi, bu -100 ila 100 arasında bir ölçeğe dayanabilir. Bu durumda, 100 puan, olumlu duyarlılık için mümkün olan en yüksek puan olacaktır. 0 puanı tarafsız duyarlılığı gösterir. Puan, negatif olarak % 0 ve% 100 pozitif olarak değişen bir yüzde olarak da ifade edilebilir.

Otomatik veya Makine Öğrenimi Yaklaşım Analizi

Otomatik yaklaşım analizi, makine öğrenimi (ML) tekniklerine dayanır. Bu durumda, duyarlılığı hem sözcüklere hem de sıralarına göre sınıflandırmak için bir makine öğrenimi algoritması kullanılır. Bu yaklaşımın başarısı, eğitim veri kümesinin kalitesine ve algoritmaya bağlıdır.

Hem makine öğrenimi hem de kural tabanlı yaklaşımları birleştiren karma duyarlılık algoritmaları da vardır. Yapımı çok daha karmaşık olmasına rağmen daha fazla doğruluk sunabilirler.

  1. Adım : Özellik Çıkarma

Modelin metni sınıflandırmadan önce, metnin bir bilgisayar tarafından okunabilmesi için hazırlanması gerekir. Tokenizasyon, lemmatizasyon ve stopword kaldırma, kural tabanlı yaklaşımlara benzer şekilde bu sürecin bir parçası olabilir. Ek olarak, metin vektörizasyon adı verilen bir işlem kullanılarak sayılara dönüştürülür. Bu sayısal gösterimler “özellikler” olarak bilinir. Bunu yapmanın yaygın bir yolu, kelime havuzu veya anagram havuzu yöntemlerini kullanmaktır. Bunlar, metni kelimelerin görünme sayısına göre vektörleştirir.

  1. Adım: Eğitim ve Tahmin

Bir sonraki aşamada, algoritma duyarlılık etiketli bir eğitim kümesiyle beslenir. Model daha sonra giriş verilerini en uygun karşılık gelen etiketle ilişkilendirmeyi öğrenir. Örneğin, bu giriş verileri özellik çiftlerini (veya metnin sayısal gösterimlerini) ve bunlara karşılık gelen pozitif, negatif veya nötr etiketleri içerir. Eğitim verileri manuel olarak oluşturulabilir veya incelemelerin kendilerinden oluşturulabilir.

  1. Adım: Tahminler

Son aşama, makine öğrenimi duyarlılık analizinin kural tabanlı yaklaşımlara göre en büyük avantaja sahip olduğu yerdir. Modele yeni metin beslenir. Model daha sonra eğitim verilerinden öğrenilen modeli kullanarak bu görünmeyen veriler için etiketleri (sınıflar veya etiketler olarak da adlandırılır) tahmin eder. Böylece veriler duyarlılıkta pozitif, olumsuz veya nötr olarak etiketlenebilir. Bu, kural tabanlı yaklaşım analizinde kullanılan önceden tanımlanmış bir sözlüğe olan ihtiyacı ortadan kaldırır.

Bir cevap yazın

E-posta hesabınız yayımlanmayacak. Gerekli alanlar * ile işaretlenmişlerdir