Nell’era digitale in cui viviamo, i social media, i forum online e altre piattaforme digitali sono diventati le nuove piazze virtuali in cui le persone condividono le proprie opinioni e sentimenti. Con un’enorme quantità di dati generati ogni giorno, diventa essenziale comprendere e analizzare il sentimento espresso nelle comunicazioni online. In questo contesto, entra in gioco la sentiment analysis, una disciplina che sfrutta l’intelligenza artificiale per interpretare le emozioni umane.
Cos'è la sentiment analysis?
La sentiment analysis, anche conosciuta come analisi dei sentimenti o opinion mining, è una tecnica di elaborazione del linguaggio naturale (NLP) con l’obiettivo di identificare, estrarre e valutare il sentimento all’interno di un testo. Attraverso l’analisi di parole chiave la sentiment analysis cerca di determinare se il testo esprime un’emozione positiva, negativa o neutra.
Casi d’uso
La sentiment analysis ha diverse applicazioni pratiche in vari settori.
- Marketing: l’analisi dei commenti dati dai social media o recensioni online, permette alle aziende di valutare le opinioni dei clienti in real-time sui loro servizi o prodotti e di cambiare la propria strategia in maniera rapida ed efficace. Tramite questa tecnica è possibile scoprire eventuali necessità dei clienti che possono diventare nuove opportunità di business.
- Brand reputation: la sentiment analysis aiuta a identificare e gestire tempestivamente commenti negativi o discussioni sui social media. Avere un’immediata analisi dell’opinione del proprio pubblico è essenziale per evitare crisi di reputation management e per poter garantire un intervento tempestivo tramite strategie di crisis management.
- Identificazione di eventuali criticità: la lettura dei commenti dei consumatori permette di identificare eventuali problematiche o punti deboli riscontrati sui prodotti o servizi offerti permettendo all’azienda di agire tempestivamente, in particolar modo nel caso di nuovi prodotti lanciati sul mercato. Le aziende inoltre possono utilizzare la sentiment analysis per monitorare l’umore all’interno della propria azienda o per valutare l’efficacia di una campagna pubblicitaria.
- Tendenze e attività: la sentiment analysis permette di osservare le tendenze e attività della concorrenza. Quest’ultimo aspetto è importante per valutare le performance della propria azienda.
Come funziona?
La sentiment analysis utilizza algoritmi di intelligenza artificiale e apprendimento automatico per analizzare i testi e identificare le emozioni associate ad essi. Il processo di analisi coinvolge diverse fasi:
Data Extraction
Dati rilevanti per una determinata azienda, prodotto, brand o servizio possono essere estratti da:
- Fonti interne: informazioni aziendali acquisite da email, sondaggi, assistenza clienti, databases, ecc…
- Fonti esterne: informazioni acquisite da social media, notizie di giornale, recensioni online, forum, ecc…
In questo caso è possibile usufruire di specifiche tecniche, come il “Web Scraping “ (ovvero l’estrazione di dati dal web).
Data pre-processing
Prima di poter applicare l’analisi dei sentimenti, è necessario elaborare i testi affinchè siano idonei ad un successivo modello di Machine Learning.
Tra gli step più comuni è possibile menzionare:
- Cleaning: rimuovere caratteri speciali, stop-words (parole di valore trascurabile come “e”, “il”, “un”…), punteggiatura e tutto ciò che, a seconda dei casi, risulta essere irrilevante ai fini dell’analisi;
- Tokenization: scomporre i testi in unità più piccole (“tokens”). Un pratico esempio è la trasformazione di una frase in una lista delle parole contenute in essa;
- POS (Part-of-speech) tagging: assegnare una categoria grammaticale (come nome, verbo, aggettivo e avverbio) ad ogni token;
- Lemmatizzazione/Stemming: ridurre ogni token alla sua forma base originaria, considerando maggiormente la radice stessa della parola (in questo modo, parole come “elaboro”, “elaborare” e “elaborato” verranno raggruppate)
- Text transformation: trasformare il linguaggio in un formato comprensibile dai computer, assegnando ai testi rappresentazioni di tipo quantitativo. Attraverso differenti metodologie (Bag-of-words, TF-IDF, one-hot encoding…), parole o documenti vengono trasformati in liste di numeri (vettori), in modo da poter fornire a futuri modelli i necessari input numerici.
Model Building e Classificazione
Questo step prevede più fasi:
- Creazione dei set di addestramento, convalida e test: i dati pre-elaborati vengono suddivisi in tre set distinti: il set di addestramento, il set di convalida e il set di test. Il set di addestramento viene utilizzato per addestrare il modello, il set di convalida viene utilizzato per apportare eventuali aggiustamenti dei parametri del modello e il set di test viene utilizzato per valutare le prestazioni finali del modello.
- Scelta dell’architettura del modello: al fine di un buon rendimento, è necessario valutare e scegliere l’opportuno modello in base alla complessità del problema e dalla quantità di dati a disposizione. Tra le diverse opzioni disponibili troviamo: Random Forest, metodi Ensamble, Logistic Regression, modelli di Reti Neurali (come i Transformers) ecc. Tra questi ultimi troviamo il BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers), sviluppato da Google nel 2018. A differenza dei metodi precedenti, BERT viene pre-addestrato su vaste quantità di testo, apprendendo una rappresentazione del linguaggio che considera il contesto e la semantica delle parole. Il beneficio principale di BERT nell’analisi dei sentimenti risiede nella sua abilità di comprendere il contesto delle parole all’interno di una frase o di un intero testo. Questo permette al sistema di catturare sfumature semantiche sottili e di comprendere in modo più accurato l’emozione implicita nel testo. Un ulteriore punto a favore è la sua disponibilità in oltre 100 lingue.
- Addestramento del modello: usufruendo del set di addestramento, il modello viene allenato per imparare ad effettuare una corretta classificazione dei testi in base al loro sentimento minimizzando l’errore.
- Valutazione delle prestazioni: una volta addestrato, è necessario analizzare le prestazioni del modello utilizzando il set di convalida, calcolando metriche come accuratezza, precisione, recall o F1-score.
Visualizzazione dei risultati
Una volta estratti i risultati dell’analisi, questi vengono rappresentati e spiegati attraverso una dashboard intuitiva e informativa. La dashboard fornisce una visualizzazione chiara e comprensibile dei dati raccolti attraverso l’uso di grafici, tabelle e altri elementi visivi interattivi.
La dashboard rappresenta uno strumento essenziale per mostrare in maniera esplicita le tendenze emerse dall’analisi effettuata.
Sfide e limitazioni
Nonostante i notevoli progressi nell’analisi dei sentimenti, ci sono ancora diverse sfide e limitazioni da affrontare. Il contesto e l’ironia possono rendere difficile interpretare correttamente il sentiment di un testo. Inoltre, la sentiment analysis può essere influenzata dalla variazione culturale e linguistica. Ad esempio, alcune espressioni idiomatiche potrebbero risultare ambigue per un algoritmo.
Blue BI e la Sentiment Analysis
Blue BI, che da sempre crede nel valore dei dati, aiuta le aziende a utilizzare la Sentiment Analysis per interpretare le emozioni umane permettendo di prendere decisioni strategiche e intervenire tempestivamente in caso di necessità.
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