情緒分析變得不可靠 但是您可以解決這個問題

事實證明，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)注消費者感知的準(zhǔn)確性。情感分析的基礎(chǔ)與潘多拉盒問別人的觀點一樣古老。但是，《哈佛商業(yè)評論》的一項研究表明，在線和離線消費者的反應(yīng)應(yīng)該區(qū)別對待。

情感分析是通過在帖子和評論中消化其語言模式，將一個人對產(chǎn)品，品牌，主題或活動的態(tài)度歸類為“積極”，“消極”或“中立”的計算過程。

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，問題就在于找到準(zhǔn)確的趨勢。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)有那個朋友發(fā)表關(guān)于尋找“這個驚人的產(chǎn)品/品牌”的文章，并且必須讓所有過去的滾動者知道這種新的迷戀。

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

其次，消費者反應(yīng)的范圍可能太廣。隨著虛假帳戶和漫游器的興起，大量接受反饋會導(dǎo)致過多的噪音或誤導(dǎo)性的情緒。特異性是關(guān)鍵，特別是當(dāng)AI和算法仍然難以識別諷刺，夸張和幽默時。(Memes，有人嗎?)通過定位諸如“愿意購買”或“不會購買”之類的短語，反饋可以更加準(zhǔn)確。對于較大的品牌，隨機，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的資源越來越多，僅舉幾例。不同的工具可以幫助您更好地了解消費者的反應(yīng) -跟隨標(biāo)簽的蹤跡!

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