"Sentiment analysis adalah pendekatan Natural Language Processing (NLP) yang mengidentifikasi nada emosional di balik teks."

Sentiment analysis, juga disebut sebagai penggalian opini, adalah pendekatan Natural Language Processing (NLP) yang mengidentifikasi nada emosional di balik teks. Ini adalah cara yang populer bagi organisasi untuk menentukan dan mengkategorikan opini tentang produk, layanan, atau ide. Ini melibatkan penggunaan penambangan data, Machine Learning (ML) dan Artificial Intelligence (AI) untuk menambang teks untuk sentimen dan informasi subjektif.

Sistem sentiment analysis membantu organisasi mengumpulkan wawasan dari teks yang tidak terorganisir dan tidak terstruktur yang berasal dari sumber online seperti email, posting blog, tiket dukungan, obrolan web, saluran media sosial, forum, dan komentar. Algoritma menggantikan pemrosesan data manual dengan menerapkan metode berbasis aturan, otomatis atau hybrid.

Sistem berbasis aturan melakukan sentiment analysis berdasarkan aturan berbasis leksikon yang telah ditentukan sebelumnya, sementara sistem otomatis belajar dari data dengan teknik pembelajaran mesin. sentiment analysis hibrida menggabungkan kedua pendekatan. Selain mengidentifikasi sentimen, penambangan opini dapat mengekstrak polaritas (atau jumlah positif dan negatif), subjek dan pemegang opini dalam teks. Selanjutnya, sentiment analysis dapat diterapkan pada berbagai cakupan seperti tingkat dokumen, paragraf, kalimat, dan sub-kalimat.

Vendor yang menawarkan platform sentiment analysis atau produk SaaS termasuk Brandwatch, Hootsuite, Lexalytics, NetBase, Sprout Social, Sysomos, dan Zoho. Bisnis yang menggunakan alat ini dapat meninjau umpan balik pelanggan secara lebih teratur dan secara proaktif menanggapi perubahan pendapat di pasar.

Tipe Sentiment Analysis

Sentiment analysis berbutir halus memberikan tingkat polaritas yang lebih tepat dengan memecahnya ke dalam kategori lebih lanjut, biasanya sangat positif hingga sangat negatif. Ini dapat dianggap sebagai opini yang setara dengan peringkat pada skala bintang 5. Deteksi emosi mengidentifikasi emosi tertentu daripada positif dan negatif. Contohnya dapat mencakup kebahagiaan, frustrasi, keterkejutan, kemarahan, dan kesedihan.

Analisis berbasis niat mengenali tindakan di balik teks selain opini. Misalnya, komentar online yang mengungkapkan rasa frustrasi tentang mengganti baterai dapat mendorong layanan pelanggan untuk menjangkau untuk menyelesaikan masalah khusus tersebut.

Analisis berbasis aspek mengumpulkan komponen spesifik yang disebutkan secara positif atau negatif. Misalnya, pelanggan mungkin memberikan ulasan tentang produk yang mengatakan bahwa masa pakai baterai terlalu pendek. Kemudian, sistem akan mengembalikan bahwa sentimen negatif bukan tentang produk secara keseluruhan, tetapi tentang masa pakai baterai.

Manfaat Sentiment Analysis

Sentiment analysis dapat digunakan oleh organisasi untuk berbagai aplikasi, termasuk:

• Mengidentifikasi kesadaran merek, reputasi dan popularitas pada saat tertentu atau dari waktu ke waktu.
• Melacak penerimaan konsumen terhadap produk atau fitur baru.
• Mengevaluasi keberhasilan kampanye pemasaran.
• Menentukan target audiens atau demografi.
• Mengumpulkan umpan balik pelanggan dari media sosial, situs web, atau formulir online.
• Melakukan riset pasar.
• Mengkategorikan permintaan layanan pelanggan.

Kesimpulan

Setelah menindaklanjuti hal-hal yang mengenai sentiment analysis. Pastinya dengan hal tersebut akan sangat membantu Anda dalam mengembangkan strategi perusahaan yang sesuai dan pasti. Anda dapat menggunakan comprehensive analytics dari Ivosights untuk menganalisa reputasi dari perusahaan dengan pendekatan sentiment analysis. Sehingga perusahaan lebih aman dan kredibel dalam mengembangkan hal tersebut.