"Sentiment analysis digunakan untuk menganalisis pendapat atau reaksi penonton terhadap film, aktor, atau elemen lain dari produksi film"

Industri perfilman terus berkembang pesat, dengan tantangan dan peluang yang semakin kompleks. Salah satu inovasi yang mendukung pengambilan keputusan dalam dunia perfilman adalah sentiment analysis. Dengan memanfaatkan teknologi analisis data, para pelaku industri perfilman dapat memperoleh wawasan yang lebih mendalam tentang reaksi penonton, preferensi, dan kesuksesan film di pasaran melalui satu sistem sentiment analysis. Nah, pada artikel ini akan membahas pengertian, cara kerja, manfaat, serta bagaimana sentiment analysis berperan dalam memajukan industri perfilman, khususnya di box office.

Pengertian Sentiment Analysis

Sebelum itu, mari kita simak pengertian dari sentiment analysis terlebih dahulu, yuk~ Jadi, sentiment analysis umumnya disebut sebagai sebuah proses identifikasi, analisis, ekstraksi makna yang terkandung di dalam suatu teks. Bahkan, tidak jarang juga sentiment analysis disebut sebagai alat. Karena, sentiment analysis kini sudah dilengkapi dengan teknologi seperti AI, NLP, dan machine learning guna membantu pengguna dalam mengidentifikasi makna teks tersebut. AI pada sentiment analysis atau yang disebut sebagai kecerdasan buatan ini berperan sebagai otak utama yang memproses data dalam jumlah besar dengan cepat dan akurat. AI di sini dengan mudah akan mengenali seluruh pola, konteks, serta memberikan interpretasi yang lebih mendalam terhadap opini atau emosi yang terkandung dalam teks.

Kemudian, NLP atau yang merupakan singkatan dari Natural Language Processing dalam sentiment analysis ini berperan sebagai sistem yang mampu mengenali setiap kata-kata, struktur kalimat, hingga nuansa bahasa yang digunakan dalam teks, sehingga hasil sentiment analysis menjadi lebih akurat dan kontekstual. Biasanya, dengan NLP ini menjadikan sentiment analysis dengan mudah bisa mengkategorikan makna teks menjadi positif, negatif, atau netral. Di sisi lain, ada machine learning. Jika AI sebagai otak utama pemrosesan data dan NLP sebagai sistem yang mampu mengkategorikan hasil sentiment analysis, maka machine learning ialah sistem yang mampu meningkatkan akurasi sentiment analysis dengan cara mempelajari data historis dan menyesuaikan modelnya seiring waktu. Dengan begitu, sentiment analysis dapat digunakan di berbagai bidang, seperti pemasaran digital, layanan pelanggan, hingga analisis opini publik dalam dunia politik.

Sentiment Analysis Seputar Box Office

Dalam konteks industri perfilman, sentiment analysis digunakan untuk menganalisis pendapat atau reaksi penonton terhadap film, aktor, atau elemen lain dari produksi film. Biasanya, proses sentiment analysis untuk box office mencakup beberapa tahap, mulai dari pengumpulan data hingga penggunaan teknik-teknik canggih untuk menilai sentimen penonton. Berikut adalah langkah-langkah utamanya:

• Pengumpulan Data

Pertama, sentiment analysis akan mengumpulkan data. Data ini dapat berasal dari berbagai sumber seperti media sosial, forum, situs review film, dan platform streaming. Informasi yang diperoleh mencakup komentar, ulasan, tweet, dan rating yang dapat mencerminkan reaksi penonton terhadap film tertentu.

• Pengolahan Data (Cleaning, Tokenization & Normalization)

Kedua, sentiment analysis akan mengolah data mulai dari cleaning, tokenization, dan normalization. Yang mana, pada tahap ini data yang tidak relevan, seperti spam atau komentar yang tidak ada hubungannya dengan film, akan disaring. Selanjutnya, memecah teks menjadi unit yang lebih kecil, seperti kata-kata atau frasa. Terakhir, memastikan konsistensi dalam data, seperti mengubah huruf kapital menjadi huruf kecil atau menghapus tanda baca yang tidak diperlukan.

• Sentiment Analysis Techniques (Lexicon, Aspec-Based, Machine Learnings)

Ketiga, ketika semua data siap ada beberapa teknik yang digunakan untuk menganalisis sentimen. Tiga metode utama yang sering digunakan dalam sentiment analysis adalah; Lexicon-based Approach yang menggunakan kamus kata untuk mengidentifikasi apakah suatu kata atau frasa menunjukkan sentimen positif, negatif, atau netral. Aspect-Based Sentiment Analysis (ABSA) yang mampu menganalisis elemen spesifik dari film, seperti plot, akting, sinematografi, dan lainnya, untuk menentukan sentimen yang lebih terfokus pada aspek tertentu. Machine Learning, untuk melibatkan algoritma pembelajaran mesin yang dilatih untuk mengenali pola dalam data dan mengklasifikasikan sentimen berdasarkan konteks yang lebih kompleks.

Baca Juga: Pelajari Sentiment Analysis dalam 10 Menit! 

Manfaat Sentiment Analysis di Dunia Perfilman

Dengan begitu, sentiment analysis bukan sekedar alat untuk menganalisis ulasan penonton,  tetapi juga memberikan berbagai manfaat yang sangat berguna bagi pelaku industri perfilman. Berikut adalah beberapa manfaat utama:

• Prediksi Efektivitas Box Office

Sentiment analysis mampu menganalisis sentimen penonton terhadap trailer atau promosi film, studio dapat memprediksi kemungkinan keberhasilan film tersebut di box office. Jika sentimen yang dominan adalah positif, maka peluang film tersebut untuk sukses di pasaran menjadi lebih besar. Sebaliknya, jika sentimen negatif lebih banyak, tim produksi dapat melakukan perubahan atau perbaikan sebelum peluncuran.

• Optimasi Promosi

Sentiment analysis memungkinkan studio untuk mengoptimalkan strategi promosi film. Dengan memahami reaksi penonton terhadap berbagai aspek film, seperti karakter atau alur cerita, studio dapat menyesuaikan materi promosi atau memilih waktu rilis yang lebih tepat untuk mencapai audiens yang lebih besar.

• Memahami Preferensi Penonton

Selanjutnya, sentiment analysis membantu studio dan pembuat film untuk memahami lebih dalam apa yang diinginkan penonton. Dengan memeriksa sentimen terkait elemen-elemen tertentu, seperti genre, tema, atau bahkan jenis karakter, mereka dapat membuat keputusan yang lebih tepat untuk produksi film di masa depan, memastikan bahwa mereka menciptakan konten yang sesuai dengan keinginan audiens.

Ripple10: Sentiment Analysis Tools dari Ivosights!

Jadi, sentiment analysis telah menjadi alat yang sangat berharga dalam industri perfilman, khususnya dalam memprediksi kesuksesan box office dan merancang strategi pemasaran yang lebih efektif. Salah satu alat sentiment analysis yang dapat digunakan oleh para pelaku industri perfilman adalah Ripple10 dari Ivosights. Alat ini menawarkan solusi canggih untuk mengumpulkan, menganalisis, dan menginterpretasikan data sentimen dari berbagai platform. Ripple10 memanfaatkan teknologi analisis data besar dan kecerdasan buatan untuk memberikan wawasan yang mendalam tentang reaksi audiens, memungkinkan studio untuk membuat keputusan yang lebih cerdas terkait dengan film yang sedang dirilis. Diharapkan dengan Ripple10, para profesional perfilman dapat secara efektif memantau performa film mereka di pasaran, menilai sentimen audiens, dan merumuskan strategi pemasaran yang lebih efektif, memberikan keuntungan kompetitif di industri perfilman yang sangat dinamis.