غيّرت وسائل التواصل الاجتماعي طريقة تواصلنا، ومشاركتنا للمعلومات، وحتى أساليبنا الفريدة في استيعابها. إذ  تطوّر الاستماع إلى وسائل التواصل الاجتماعي ليصبح أداة أساسية تمكّن الشركات من فهم جماهيرها والتفاعل معهم بفعالية. هذه الرحلة، من المراقبة اليدوية إلى التحليلات المتقدمة المدعومة بالذكاء الاصطناعي، تعكس سرعة التطور التكنولوجي والحاجة المتزايدة إلى الرؤى القابلة للتنفيذ؛ وهذا ما نتطرق إليه فيما يلي:

البدايات: المراقبة اليدوية

مع ازدهار منصات التواصل الاجتماعي في أوائل الألفينات، أدركت الشركات أهميتها في قياس توجهات الجمهور ورصد آرائهم. ومع ذلك، كانت الأدوات المتاحة آنذاك محدودة للغاية، حيث اعتاد الموظفون مراجعة  المنشورات والتعليقات والتقييمات يدويًا، ليجمعوا  بيانات كافية لفهم الرأي العام. وبين عامي 2005 و2010، كانت هذه الطريقة شائعة لكنها شاقة، وتفتقر إلى الدقة والقدرة على مواكبة سرعة المحادثات الرقمية، مما جعل رصد الأنماط وتحديد الاتجاهات أمرًا صعبًا.

ومن المثير للاهتمام، أنه عندما استخدمنا أداة الاستماع الاجتماعي الرائدة من كراود أنالايزر للبحث عن مصطلحي “الاستماع إلى وسائل التواصل الاجتماعي”، و”مراقبة وسائل التواصل الاجتماعي” قبل عام 2010، وجدنا إشارات إلى هذه المفاهيم تعود إلى عام 2007، بما في ذلك تغريدة تستعرض عرضًا تجريبيًا مبكرًا لأحد أدوات مراقبة وسائل التواصل الاجتماعي.

التحول إلى الأتمتة والتعلم الآلي 

مع تزايد استخدام وسائل التواصل الاجتماعي، ارتفع حجم المحتوى المنشور إلى مستويات غير مسبوقة، مما جعل المراقبة اليدوية غير عملية. وبحلول عام 2009، بدأ مفهوم الاستماع إلى وسائل التواصل الاجتماعي يترسخ، حيث مثّلت الأدوات المؤتمتة نقلة نوعية؛ كما قدّمت الحلول البرمجية في هذه المرحلة ميزات مثل تتبع الكلمات المفتاحية، وتحليل المشاعر، والتقارير الأساسية. وعلى الرغم من أن هذه التطورات ساعدت في جمع البيانات وتلخيصها، إلا أنها لم تقدّم رؤى معمقة أو حلولاً قابلة للتنفيذ.

الذكاء الاصطناعي والتعلّم الآلي: إعادة تعريف الاستماع الاجتماعي

شهدت السنوات الثلاث الأخيرة زيادة ملحوظة في النقاشات حول الذكاء الاصطناعي والاستماع إلى وسائل التواصل الاجتماعي، خاصة مع إطلاق ChatGPT في عام 2022، الذي أحدث تغييرًا جوهريًا في هذا المجال.

ورغم أن معظم الأدوات تستخدم تقنيات الذكاء الاصطناعي الخاصة بها، فإن ChatGPT عزز وعي المستخدمين بفوائد الذكاء الاصطناعي وقيمته المضافة. واليوم، تتيح هذه التقنيات إمكانية تحليل كميات هائلة من البيانات في الوقت الفعلي، وكشف الأنماط والاتجاهات التي كانت غير مرئية في السابق.

تمكّن الأدوات المدعومة بالذكاء الاصطناعي الشركات من:
✔ فهم السياق: يتجاوز الذكاء الاصطناعي تتبع الكلمات المفتاحية ليأخذ في الاعتبار النبرة والسياق والاختلافات الثقافية، مما يوفر تحليلاً أكثر دقة للمشاعر.
✔ التنبؤ بأحدث التوجهات الشائعة: تتيح نماذج التعلم الآلي التعرف على الموضوعات الجديدة والتنبؤ بتأثيرها، مما يساعد الشركات على البقاء في الطليعة.
✔ تقسيم الجمهور بدقة: توفر الخوارزميات المتقدمة تحليلات تفصيلية للجمهور، مما يمكّن العلامات التجارية من تنفيذ استراتيجيات تسويق موجهة بدقة.

دور الذكاء الاصطناعي في تحليل وسائل التواصل الاجتماعي باللغة العربية

في منطقة الشرق الأوسط، حيث تعدّ اللغة العربية هي السائدة، لا يمكن تجاهل أهمية الفهم اللغوي والثقافي. وهنا يأتي دور منصات الذكاء الاصطناعي المتخصصة في تحليل المحتوى العربي، مثل كراود أنالايزر ، والتي تقود هذا المجال من خلال:

🔹 التعرف على اللهجات المختلفة، وتحليل المشاعر بدقة.
🔹 فهم الفروقات بين المنصات المختلفة، مما يضمن رصدًا دقيقًا للاتجاهات والمحادثات.
🔹 تقديم رؤى قابلة للتنفيذ، تساعد العلامات التجارية على بناء قنوات تواصل أكثر فعالية مع جمهورها.

ومع استمرار تطور الاتصال الرقمي، من المتوقع أن يشهد الاستماع إلى وسائل التواصل الاجتماعي—لا سيما في اللغة العربية—تحولات جذرية في المستقبل، مدفوعة بعدة اتجاهات رئيسية:

•  تخصيص أعمق بفضل تطورات الذكاء الاصطناعي
  سيسمح التطور المستمر للذكاء الاصطناعي بفهم أكثر دقة لسلوك المستهلكين، مما يتيح للشركات تصميم حملات تسويقية وتجارب عملاء فائقة الاستهداف.
•  الاستماع إلى محادثات الواقع المعزز (AR) والواقع الافتراضي (VR)
  مع ظهور تقنيات مثل الواقع المعزز والواقع الافتراضي، سيحتاج الاستماع الاجتماعي إلى التوسع ليشمل التفاعلات داخل هذه العوالم الافتراضية، مما يمنح العلامات التجارية ميزة تنافسية في فهم تفضيلات المستهلكين في البيئات الغامرة والافتراضية.
•  تحليل أوسع للغات واللهجات المحلية
  رغم أن الأدوات الحالية أصبحت أكثر كفاءة في معالجة اللغات الرئيسية، فإن تطوير قدرات التحليل للغات واللهجات الأقل شهرة سيعزز الشمولية، ويوسّع نطاق الاستماع الاجتماعي. على سبيل المثال، يمكن لـكراود أنالايزر تحليل أكثر من 13 لهجة عربية، مما يرفع دقة تحليل المشاعر، وتحديد المواقع، والنوع، وغيرها من البيانات.

الذكاء الاصطناعي ليس الحل السحري—وهناك مساحة واسعة للتطور

قد يظن البعض أن الذكاء الاصطناعي قادر على حل جميع التحديات، لكن الواقع مختلف، خاصة عندما يتعلق الأمر بتحليل المحتوى العربي. فاللغة العربية تتميز بتنوعها الكبير بين الفصحى والعامية، وتضم مجموعة واسعة من اللهجات والهياكل النحوية المعقدة، مما يشكّل تحديات أمام الخوارزميات التقليدية.

من بين أبرز هذه التحديات:

✔ تنوع اللهجات: تختلف اللهجات بشكل كبير بين الدول وحتى داخل الدولة نفسها، فمثلًا، تختلف العربية المصرية كثيرًا عن العربية الخليجية، مما يستدعي تطوير نماذج ذكاء اصطناعي متخصصة لكل لهجة.

✔ اختلاف أنماط الكتابة: يعتمد بعض المستخدمين على الحروف اللاتينية لكتابة العربية (مثل عربيزى:  “Arabizi”)، أو يمزجون الحروف بالأرقام فيما يعرف بـ “فرانكو”، مما يضيف تعقيدًا إضافيًا في تحليل البيانات.

✔ السياق الثقافي: تحمل العبارات العربية أبعادًا ثقافية عميقة، وقد يكون من الصعب على الذكاء الاصطناعي تفسيرها بدقة دون فهم سياقها الثقافي والاجتماعي.

وللتغلب على هذه التحديات، طوّرت كراود أنالايزر نماذج لغوية متقدمة مصممة خصيصًا للغة العربية ولهجاتها، مما يضمن عدم ضياع أي معلومة قيّمة وسط هذا التعقيد اللغوي. هذه الميزة تمنح الشركات ميزة تنافسية قوية، تمكّنها من التواصل بفعالية مع جمهورها الناطق بالعربية.

في النهاية

فهم الفروقات اللغوية والثقافية بدقة هو مفتاح النجاح في تحليل وسائل التواصل الاجتماعي، خاصة في منطقة الشرق الأوسط وشمال إفريقيا حيث تتميز اللغة العربية بتنوع لهجاتها وأساليبها الكتابية. وللتغلب على هذه التحديات، طوّرت كراود أنالايزر نماذج لغوية متقدمة مصممة خصيصًا لاستيعاب هذه الفروقات، مما يضمن دقة التحليل وعدم فقدان أي رؤى هامة. ب

فضل تقنيات الذكاء الاصطناعي المتطورة، توفر أدواتنا قدرة غير مسبوقة على فهم السياقات الثقافية، وتحديد المشاعر بدقة، والتواصل بفعالية مع الجمهور الناطق بالعربية، مما يمنح العلامات التجارية ميزة تنافسية في سوق سريع التغير.