Em um mundo cada vez mais digital e conectado, a quantidade de dados textuais gerados diariamente é imensa. Desde comentários em redes sociais até avaliações de produtos, essa vasta quantidade de informação contém um tesouro oculto: as emoções das pessoas.
A análise de sentimento, uma técnica que utiliza a inteligência artificial para identificar e classificar as emoções expressas em textos, emerge como uma ferramenta poderosa para desvendar esses sentimentos e extrair insights valiosos para diversas áreas.
A análise de sentimento explicada
A análise de sentimento é um ramo da mineração de textos que tem como objetivo determinar a polaridade de um texto, ou seja, se ele expressa uma opinião positiva, negativa ou neutra. Essa técnica vai além da simples contagem de palavras positivas e negativas. Essa análise precisa considerar o contexto, a ironia, o sarcasmo e outros nuances da linguagem natural.
Essa análise se baseia em algoritmos de aprendizado de máquina treinados com grandes volumes de dados textuais previamente rotulados. Esses algoritmos aprendem a identificar padrões linguísticos que indicam emoções específicas. As principais técnicas utilizadas incluem:
Análise de léxico: Identifica palavras com conotação positiva ou negativa e atribui pesos a elas.
Machine Learning: Utiliza algoritmos como Naive Bayes, Support Vector Machines e Redes Neurais para classificar textos com base em características extraídas.
Deep Learning: Emprega modelos de linguagem complexos, como as Redes Neurais Recorrentes (RNNs) e as Transformadores (Transformers), para capturar as nuances da linguagem natural e realizar análises mais precisas.
Mas por que aplicar análise de sentimento?
Ao buscar produtos online, você já se deparou com opiniões assim, com 2 estrelas, mas o texto só tem palavras positivas?
Ou assim, 5 estrelas mas com um texto que demonstra pontos negativos sobre o produto?
Se olharmos apenas as "estrelas", dificilmente saberemos realmente como as pessoas se sentem em relação a um produto ou serviço.
A análise de sentimento permite considerarmos a emoção transcrita, oferecendo uma série de benefícios para empresas e pesquisadores:
Monitoramento da reputação da marca: Ao analisar as menções da marca nas redes sociais e em outros canais, é possível identificar rapidamente crises de imagem e tomar medidas para mitigá-las.
Melhoria da experiência do cliente: Analisando os feedbacks dos clientes, as empresas podem identificar pontos fortes e fracos de seus produtos e serviços, além de personalizar a comunicação com cada cliente.
Desenvolvimento de novos produtos: A análise de sentimento pode ajudar a identificar as necessidades e desejos dos consumidores, orientando o desenvolvimento de novos produtos e serviços.
Análise de tendências de mercado: Ao monitorar as conversas online sobre um determinado tema, é possível identificar tendências emergentes e antecipar os movimentos do mercado.
Pesquisa acadêmica: A análise de sentimento pode ser utilizada em diversas áreas da pesquisa, como ciências sociais, psicologia e linguística.
Na prática: análise de sentimento com google sheets e Gemini
Passo 1. Faça download da base de dados clicando aqui.
Passo 2. Salve o csv no seu google drive, e abra em formato de planilha do google. Depois, adicione o complemento do Gemini para Google Sheet, do Simple Metrics.
Passo 3. Abra o painel de funções do Gemini.
Passo 4. Em uma coluna em branco, digite =SENTIMENT(texto)
E pronto, você terá uma análise de sentimento realizada por IA, classificando o sentimento do usuário que escreveu o texto em: positivo, negativo ou neutro (plus com uma explicação do motivo pelo qual entende-se que o sentimento é neutro).
A análise de sentimento representa um avanço significativo na área da inteligência artificial e oferece um grande potencial para transformar a forma como as empresas e os pesquisadores interagem com os dados.
Ao desvendar as emoções por trás dos textos, a análise de sentimento permite tomar decisões mais informadas e personalizadas, impulsionando o crescimento e a inovação.
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