情緒分析變得不可靠 但是您可以解決這個(gè)問(wèn)題

事實(shí)證明，不僅僅是普通的Joe應(yīng)該擔(dān)心在線上的誤導(dǎo)性信息。品牌應(yīng)同樣關(guān)注消費(fèi)者感知的準(zhǔn)確性。情感分析的基礎(chǔ)與潘多拉盒問(wèn)別人的觀點(diǎn)一樣古老。但是，《哈佛商業(yè)評(píng)論》的一項(xiàng)研究表明，在線和離線消費(fèi)者的反應(yīng)應(yīng)該區(qū)別對(duì)待。

情感分析是通過(guò)在帖子和評(píng)論中消化其語(yǔ)言模式，將一個(gè)人對(duì)產(chǎn)品，品牌，主題或活動(dòng)的態(tài)度歸類為“積極”，“消極”或“中立”的計(jì)算過(guò)程。

從本質(zhì)上講，這是將主觀感受轉(zhuǎn)化為可操作或有用數(shù)據(jù)的艱巨戰(zhàn)斗。當(dāng)60%的情緒分析研究產(chǎn)生總體“中性”態(tài)度時(shí)，問(wèn)題就在于找到準(zhǔn)確的趨勢(shì)。并非全部有幫助...

本質(zhì)上，在線反應(yīng)植根于極端。我們都曾經(jīng)或曾經(jīng)有那個(gè)朋友發(fā)表關(guān)于尋找“這個(gè)驚人的產(chǎn)品/品牌”的文章，并且必須讓所有過(guò)去的滾動(dòng)者知道這種新的迷戀。

另外，有些人試圖通過(guò)警告其他人糟糕的經(jīng)歷來(lái)履行公民義務(wù)，以免他們的社交媒體朋友遭受同樣的痛苦。該評(píng)論或帖子中所說(shuō)的任何內(nèi)容都可能充滿強(qiáng)烈的情感，相當(dāng)于有人跑到路上向任何愿意聽(tīng)的人大喊大叫。

其次，消費(fèi)者反應(yīng)的范圍可能太廣。隨著虛假帳戶和漫游器的興起，大量接受反饋會(huì)導(dǎo)致過(guò)多的噪音或誤導(dǎo)性的情緒。特異性是關(guān)鍵，特別是當(dāng)AI和算法仍然難以識(shí)別諷刺，夸張和幽默時(shí)。(Memes，有人嗎?)通過(guò)定位諸如“愿意購(gòu)買”或“不會(huì)購(gòu)買”之類的短語(yǔ)，反饋可以更加準(zhǔn)確。對(duì)于較大的品牌，隨機(jī)，情感抽樣也可以幫助縮小關(guān)注范圍。

最后，情緒分析工具應(yīng)該有所不同。Hootsuite Insight，Rapidminer和Social Mention的資源越來(lái)越多，僅舉幾例。不同的工具可以幫助您更好地了解消費(fèi)者的反應(yīng) -跟隨標(biāo)簽的蹤跡!

盡管公眾意識(shí)到虛假新聞，但在線互動(dòng)的雷區(qū)并沒(méi)有變得更加安全。上下文仍然是一件棘手的事情。但是主觀性仍然使世界運(yùn)轉(zhuǎn)(在我看來(lái))，即使反饋可能需要玩火，我們也可以從反饋中看到其價(jià)值。