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應該擔心在線上的誤導性信息。品牌應同樣關注消費者感知的準確性。情感分析的基礎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應該區(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。

從本質上講，這是將主觀感受轉化為可操作或有用數據的艱巨戰(zhàn)斗。當60%的情緒分析研究產生總體“中性”態(tài)度時，問題就在于找到準確的趨勢。并非全部有幫助...

本質上，在線反應植根于極端。我們都曾經或曾經有那個朋友發(fā)表關于尋找“這個驚人的產品/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歷來履行公民義務，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容都可能充滿強烈的情感，相當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，大量接受反饋會導致過多的噪音或誤導性的情緒。特異性是關鍵，特別是當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，反饋可以更加準確。對于較大的品牌，隨機，情感抽樣也可以幫助縮小關注范圍。

最后，情緒分析工具應該有所不同。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 -跟隨標簽的蹤跡!

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(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。