مقدمة عن تحليل المشاعر

يُعد تحليل المشاعر أحد الجوانب الرئيسية لأبحاث السوق، حيث يتيح للعلامات التجارية والصناعات فهمًا أفضل لردود فعل المستهلكين تجاه المنتجات والخدمات.

في أدوات رصد وسائل التواصل الاجتماعي، يمثل تحليل المشاعر نقطة البيع الأهم. جميعنا يعلم أن كل أداة رصد تمتلك هذه الميزة المتميزة، ولكن دقة الكشف عن المشاعر هي ما يجعل أداة تتفوق على الأخرى. هنا يكمن السر وراء كيفية تطوير أدوات رصد وسائل التواصل الاجتماعي لنماذج تحليل مشاعر دقيقة وفعالة.

دور التعلم الآلي ومعالجة اللغة الطبيعية في تطوير تحليل المشاعر

لفهم كيفية عمل تحليل المشاعر، يجب أن نراجع كيف تم بناؤه. يلعب كل من التعلم الآلي ومعالجة اللغة الطبيعية (NLP) أدوارًا محورية في تحليل المشاعر، مما يتيح الاستخراج الآلي للآراء والمواقف والمشاعر المعبر عنها في البيانات النصية.

التعلم الآلي (ML) ومعالجة اللغة الطبيعية (NLP) هما مجالان وثيقا الصلة ولكنهما يخدمان أغراضًا مختلفة ويستخدمان تقنيات متميزة. بينما يركز التعلم الآلي على تطوير خوارزميات تمكن أجهزة الكمبيوتر من التعلم من البيانات وإجراء التنبؤات، فإن معالجة اللغة الطبيعية تتعامل بشكل خاص مع تحديات معالجة وفهم اللغة البشرية، وذلك باستخدام تقنيات التعلم الآلي لتحقيق أهدافها.

تستخدم أدوات الاستماع الاجتماعي نماذج معينة من التعلم الآلي لتدريب أنظمتها على كيفية تحديد المشاعر، مثل:

نماذج التعلم الآلي مثل شبكات الذاكرة طويلة المدى (LSTMs) والشبكات العصبية التلافيفية (CNNs)

تساعد LSTMs و CNNs أجهزة الكمبيوتر على فهم المشاعر في النص، ولكن كل منهما يعمل بطريقة مختلفة. اعتمادًا على المهمة، قد يكون أحدهما أفضل من الآخر، أو في بعض الأحيان يتم استخدامهما معًا للحصول على أفضل النتائج.

شبكات الذاكرة طويلة المدى (LSTM)

1. تعتبر شبكات LSTM بمثابة خبراء في النصوص، حيث تتذكر المعلومات المهمة مما قرأته سابقًا.
2. يتم استخدامها في تحليل المشاعر لفهم كيف يشعر الناس من خلال النظر إلى الكلمات بالترتيب.
3. تتميز شبكات LSTM بقدرتها على فهم معنى النص على مدى جمل أو فقرات طويلة.

الشبكات العصبية التلافيفية (CNNs)

1. تشبه CNNs المحققين الذين يبحثون عن أدلة في النص.
2. في تحليل المشاعر، تقوم بفحص مجموعات من الكلمات للعثور على علامات على المشاعر الإيجابية أو السلبية.
3. تعتبر CNNs رائعة للكشف السريع عن الكلمات الرئيسية أو العبارات التي توضح كيف يشعر شخص ما.

• محولات النصوص (Transformers)
  مثل BERT، هي نماذج متقدمة تفهم النص من خلال الاهتمام بكل كلمة وسياقها. تتعلم من كميات كبيرة من النصوص لفهم المشاعر، والتنبؤ بما إذا كان النص إيجابيًا أو سلبيًا أو محايدًا. إنها مثل خبراء اللغة الذين يساعدون أجهزة الكمبيوتر على فهم كيف نشعر عندما نكتب.

• نماذج اللغة الكبيرة (LLMs)
  تلعب دورًا حاسمًا في تحليل المشاعر من خلال الاستفادة من فهمها العميق للغة لتحليل والتنبؤ بالمشاعر المعبر عنها في البيانات النصية. يمكنها تحديد مؤشرات المشاعر والأنماط في المحتوى النصي، مما يمكن الشركات والمؤسسات من الحصول على رؤى قيمة حول آراء العملاء ومواقفهم وعواطفهم عبر مختلف المجالات والتطبيقات.

تحليل المشاعر في كراود أنالايزر

تُعرف كراود أنالايزر كواحدة من أفضل أدوات الاستماع الاجتماعي في تحليل المشاعر، خاصة في اللغة العربية ولهجاتها. باستخدام نماذج التعلم العميق ومعالجة اللغة الطبيعية، نجحت كراود أنالايزر في فهم التعقيدات التي تنطوي عليها اللغة العربية، والكلمات والعبارات ذات المعنى المزدوج.

• على سبيل المثال، عبارة ساخرة تبدو إيجابية في البداية ولكنها سلبية بنسبة 100٪، استخدمت كراود أنالايزر معالجة اللغة الطبيعية لتدريب النظام على تحديد الكلمات/العبارات الساخرة ووضع العلامات الصحيحة عليها بدقة.
• للمزيد من التوضيح، العبارة العربية “أنا فرحان فيك جداً” التي تعني بالإنجليزية “I’m happy for you” تبدو إيجابية تمامًا، لكن معناها سلبي ويشير إلى أن الكاتب يشعر بالشماتة.
• مثال آخر على كلمة ذات معنى مزدوج هي “يا سلام” والتي قد تعني الإعجاب أو الدهشة أو السخرية أو الاستنكار.

تسعى كراود أنالايزر إلى وصف مشاعر المستخدمين بدقة باستخدام معالجة اللغة الطبيعية والتعلم العميق لبناء نموذج لتحليل المشاعر يعتمد على السياق والمعنى الخفي للغة المستخدمين. مع 8 سنوات من الخبرة في الذكاء الاصطناعي، وأكثر من 2.5 مليار سجل، وفريق متخصص في دمج تحليل المشاعر مع أدوات التواصل الاجتماعي.

التحديات في تطوير تحليل المشاعر

يُعتبر تحليل المشاعر عملية مليئة بالتحديات ولم يصل أبدًا إلى مستوى دقة 100٪. يمكننا أن نستنتج ذلك من النقاط التالية:

1. الغموض والسياق: اللغة البشرية بطبيعتها غامضة، ويمكن أن تحمل الكلمات أو العبارات معاني مختلفة اعتمادًا على السياق والنبرة والفروق الثقافية.
2. السخرية، المفارقة، واللغة المجازية: تشكل تحديات لتحليل المشاعر، حيث قد تكون المشاعر المقصودة معاكسة للمعنى الحرفي للنص. يتطلب التعرف على مثل هذه التركيبات اللغوية وتفسيرها بشكل صحيح تقنيات متقدمة في معالجة اللغة الطبيعية والوعي بالسياق.
3. المعالجة في الوقت الحقيقي وقابلية التوسع: تولد وسائل التواصل الاجتماعي كمية هائلة من البيانات في الوقت الحقيقي، مما يتطلب من أدوات تحليل المشاعر معالجة وتحليل المحتوى بسرعة وكفاءة. قد تنشأ مشكلات في قابلية التوسع عند التعامل مع مجموعات بيانات كبيرة، مما يستلزم استخدام الحوسبة الموزعة وتقنيات المعالجة المتوازية.
4. النفي والتباين: هناك تحديات تواجه الخوارزميات في الكشف عن العبارات المنفية مثل “الطعام ليس جيدًا” والعبارات المتباينة مثل “الخدمة كانت جيدة، لكن الطعام كان فظيعًا”. يمكن حل هذا باستخدام “تحليل المشاعر القائم على الجوانب”، الذي يحدد المشاعر المختلطة (الإيجابية والسلبية) في نفس الجملة.
5. الذاتية وتفاوت الآراء: المشاعر المعبر عنها في منشورات وسائل التواصل الاجتماعي ذاتية للغاية وقد تختلف بناءً على التفضيلات الفردية والخبرات والخلفيات الثقافية. ما يعتبره شخص ما إيجابيًا، قد يعتبره شخص آخر سلبيًا، مما يجعل تحليل المشاعر ذاتيًا بطبيعته ويصعب تعميمه.
6. تنوع اللغة والعامية: تستضيف منصات التواصل الاجتماعي محتوى متنوعًا بلغات ولهجات متعددة، لكل منها خصائصها اللغوية والعامية الخاصة بها. قد تواجه نماذج تحليل المشاعر المدربة بلغة أو لهجة واحدة صعوبة في تحليل المحتوى بدقة بلغة أخرى، خاصة إذا كان يحتوي على مصطلحات عامية أو تعبيرات محلية.
7. قلة البيانات وعدم التوازن: يمكن أن تكون بيانات وسائل التواصل الاجتماعي قليلة ومشوشة وغير منظمة، مما يجعل من الصعب بناء نماذج قوية لتحليل المشاعر. يمكن أن يؤدي عدم التوازن في فئات المشاعر (مثل وجود عدد غير متناسب من المنشورات الإيجابية أو السلبية) إلى تحيز النماذج وتأثير أدائها.
8. التحديات الخاصة بمجالات معينة: قد لا تعمل نماذج تحليل المشاعر المدربة على مجموعات بيانات عامة بشكل جيد في سياقات خاصة بمجالات معينة مثل التمويل أو الرعاية الصحية أو السياسة. المصطلحات والمفردات وتعبيرات المشاعر الخاصة بمجال معين تتطلب نماذج متخصصة مدربة على مجموعات بيانات ذات صلة.

يتطلب التغلب على هذه التحديات بحثًا وتطويرًا مستمرًا في التعلم العميق ومعالجة اللغة الطبيعية وعلم اللغة الحاسوبي، بالإضافة إلى الخبرة في المجال وتحسين مستمر لخوارزميات ونماذج تحليل المشاعر.

فوائد استخدام التعلم الآلي ومعالجة اللغة الطبيعية في تحليل المشاعر

على الرغم من هذه التحديات، هناك العديد من الفوائد لاستخدام التعلم الآلي ومعالجة اللغة الطبيعية في تحليل المشاعر:

1. تحسين الدقة والضبط: تمكّن تقنيات التعلم الآلي ومعالجة اللغة الطبيعية المتقدمة نماذج تحليل المشاعر من تحقيق دقة وضبط أعلى في تحديد المشاعر المعبر عنها في النص. يمكن لنماذج التعلم الآلي ، مثل الشبكات العصبية والمحولات، التقاط الأنماط المعقدة والتبعيات السياقية في اللغة، مما يؤدي إلى تحليل مشاعر أكثر دقة.
2. التحليل الدقيق: تسمح تقنيات تحليل المشاعر المتقدمة بإجراء تحليل دقيق للمشاعر، يتجاوز التصنيفات البسيطة الإيجابية أو السلبية أو المحايدة. يمكن لتحليل شدة المشاعر تحديد قوة المشاعر المعبر عنها في النص، مما يوفر رؤى أعمق في آراء العملاء وعواطفهم.
3. تحليل المشاعر متعدد الوسائط: يتيح دمج وسائط متعددة، مثل النصوص والصور ومقاطع الفيديو، تحليلًا أكثر شمولًا للمشاعر. تسمح تقنيات التعلم الآلي المتقدمة، بما في ذلك بنيات التعلم الآلي للتعلم متعدد الوسائط، للشركات بتحليل المشاعر عبر أنواع مختلفة من المحتوى المشترك على منصات التواصل الاجتماعي.
4. التحليل عبر اللغات والمجالات: تسهل تقنيات التعلم الآلي ومعالجة اللغة الطبيعية المتقدمة تحليل المشاعر عبر لغات ومجالات متعددة. تستفيد نماذج تحليل المشاعر متعددة اللغات من نقل التعلم وتضمين اللغة لتكييف قدرات تحليل المشاعر مع لغات مختلفة، مما يمكن الشركات من مراقبة المحادثات العالمية وتعليقات العملاء.

لماذا يُعتبر تحليل المشاعر مهمًا للمسوقين؟

أخيرًا، يُعد تحليل المشاعر ميزة أساسية للمسوقين ومديري العلامات التجارية لأنه يوفر رؤى قيمة حول السوق والمستهلكين، ويمكننا تلخيص فوائد تحليل المشاعر في النقاط التالية:

1. رؤى فورية: يتيح تحليل المشاعر في الوقت الفعلي للمسوقين الاستجابة السريعة لتعليقات العملاء ومعالجة المشكلات والاستفادة من اتجاهات المشاعر الإيجابية.
2. التفاعل الشخصي مع العملاء: من خلال فهم المشاعر الفردية المعبر عنها في منشورات وسائل التواصل الاجتماعي ومراجعات العملاء، يمكن للشركات تخصيص استراتيجيات التفاعل الخاصة بها. يسمح تحليل المشاعر المتقدم للمسوقين بتخصيص توصيات المنتجات والحملات التسويقية وتفاعلات دعم العملاء لتلبية الاحتياجات والتفضيلات المحددة لجمهورهم المستهدف.
3. معلومات تنافسية: يمكن تحليل المشاعر الشركات من مراقبة مشاعر المنافسين وتتبع اتجاهات الصناعة. من خلال تحليل المشاعر المعبر عنها حول منتجات وخدمات المنافسين، يمكن للشركات تحديد مجالات التحسين، ومقارنة أدائها، واكتساب ميزة تنافسية في السوق.
4. إدارة سمعة العلامة التجارية: تساعد أدوات تحليل المشاعر المتقدمة الشركات على مراقبة وإدارة سمعة علامتها التجارية من خلال تتبع المشاعر المعبر عنها عبر قنوات مختلفة. يمكن أن يؤدي معالجة المشاعر السلبية بشكل استباقي وتضخيم المشاعر الإيجابية إلى تعزيز ولاء العملاء، وتحسين رضا العملاء، وتخفيف المخاطر المحتملة على السمعة.