Mari Mengenal Lebih Dalam Tentang Sentiment Analysis

Sentimen analisis adalah jenis NLP, atau Pemrosesan Bahasa Alami. Analisis ini mengkaji konteks untuk mengidentifikasi informasi tertentu dari sumber materi. Dengan bantuan analisis sentimen, kecerdasan buatan atau artificial intelligence dapat memahami emosi suatu merek, produk, atau bahkan situasi sosial tertentu.

Nah, artikel ini membahas analisis sentimen, mulai dari definisinya, jenisnya, dan penerapannya dalam bisnis. Yuk simak penjelasannya bersama-sama!

Apa itu Sentiment Analysis ?

Analisis sentimen adalah teknik pemrosesan bahasa alami yang digunakan untuk menentukan status data, apakah mengandung konten positif, netral, atau bahkan negatif. Caranya adalah dengan mengkaji konteks yang masih berhubungan dengan materi sumber.

Misalnya, Anda ingin mengetahui kapan musim mangga dimulai. Analisis sentimen digunakan untuk mengidentifikasi faktor-faktor dalam data cuaca yang mendukung berbuahnya pohon mangga.

Biasanya, teknik NLP ini diterapkan pada data teks untuk memungkinkan perusahaan melacak opini publik tentang merek dan produk mereka. Itu sebabnya kami berbicara tentang Penambangan Opini.
 

Jenis Sentiment Analysis 

Ada berbagai jenis analisis sentimen. Anda dapat memilih jenis yang paling sesuai dengan kebutuhan bisnis Anda, antara lain:

1. Emoticon Detection 

Analisis ini memungkinkan Anda menemukan sentimen bahkan di luar polaritas data. Untuk melacak emosi, analisis ini menggunakan kosakata atau daftar kata yang mencerminkan emosi tertentu. Beberapa terkadang menggunakan algoritma pembelajaran mesin yang sangat kompleks. 

2. Graded Sentiment 

Emosi bertingkat berikutnya. Jika akurasi polaritas sangat penting bagi Anda, analisis ini adalah pilihan yang tepat. Karena Anda dapat memasukkan berbagai tingkat positif dan negatif. Contoh penerapannya adalah sistem peringkat bintang. Lima bintang untuk respon yang sangat positif dan satu bintang untuk respon yang sangat negatif.

3. Aspek-Based 

Jenis ini dapat digunakan saat Anda ingin menganalisis respons terhadap aspek tertentu. Dengan tampilan berdasarkan, Anda dapat mengetahui frasa atau pendapat mana yang menunjukkan reaksi positif atau negatif terhadap produk.

4. Multilingual 

Bagaimanapun, ini multibahasa. Dibandingkan dengan tiga analisis sebelumnya, ini adalah jenis yang paling kompleks. Karena analisis ini membutuhkan banyak langkah pra-pemrosesan dan, tentu saja, sumber daya. Meskipun sebagian besar sumber daya tersedia di web, tidak jarang Anda masih membuat kode untuk mengaksesnya.
 

Pentingnya Sentimet Analysis 

Saat ini, opini publik menjadi semakin beragam. Semakin banyak tempat untuk menyalurkan opini. Analisis sentimen bisa menjadi alat yang ampuh untuk melacak dan memahami setiap opini dan perasaan. Hal ini sangat penting bagi Anda yang mengandalkan opini publik saat mengembangkan produk untuk meningkatkan penjualan.

Katakanlah Anda ingin meluncurkan produk baru, tetapi Anda masih tidak yakin bagaimana reaksi audiens terhadapnya. Ini memungkinkan untuk menganalisis selera orang terkait dengan produk yang diluncurkan sebelumnya. Metode ini jauh lebih berisiko daripada sekadar membuang produk ke pasar.

Penerapan Sentiment Analysis dalam Bisnis 

Bidang penerapan analisis sentimen kini sangat luas. Banyak pengusaha telah menggunakan analisis ini untuk mengembangkan bisnis mereka. Berikut contoh aplikasinya.

1. Riset Pasar 

Analisis sentimen dapat digunakan untuk menganalisis situasi pasar, apakah untuk merasakan cita rasa pasar atau melacak produk mana yang paling tidak disukai konsumen. Biasanya, informasi yang digunakan berasal dari ulasan atau peringkat pelanggan.

2. Umpan Balik Pelanggan  

Umpan balik konsumen sangat penting untuk kelangsungan bisnis. Perusahaan yang sukses adalah perusahaan yang mampu mengolah informasi umpan balik pelanggan sebagai bahan pembelajaran untuk pengembangan produk. Dengan bantuan analisis sentimen, umpan balik pelanggan yang Anda terima lebih mudah ditafsirkan, apakah itu positif, netral, atau bahkan negatif.

 3. Pengendalian Mrek Dagang

Bagi Anda yang baru memulai, penting bagi Anda untuk terus memantau brand awareness di masyarakat. Analisis sentimen membantu Anda lebih mudah menafsirkan bagaimana orang bereaksi terhadap merek.

4. Pemantauan Media Sosial 

Saat ini sangat sulit untuk memisahkan keberadaan media sosial dari kehidupan sehari-hari. Bagi pengusaha, media sosial merupakan cara yang efektif untuk memasarkan produk. Dengan menggunakannya, Anda dapat lebih mudah mengartikan keterlibatan konsumen dengan akun media sosial perusahaan.

5. Layanan Pelanggan 

Layanan pelanggan adalah lini pertama layanan pelanggan. Customer service yang baik membuat konsumen betah saat berbelanja. Sayangnya, sering terjadi kesalahpahaman antara layanan pelanggan dan pelanggan. Anda dapat menggunakannya untuk meminimalkan ini. Pasalnya, teknologi ini mampu mendeteksi nuansa emosi yang disampaikan konsumen.

Cara Kerja Sentiment Analysis 

Fungsionalitas analisis sentimen dalam pengumpulan data dapat dibagi menjadi tiga fase, yaitu klasifikasi, evaluasi dan visualisasi hasil.

1. Klasifikasi

Pertama, mesin harus mengklasifikasikan informasi yang dievaluasi dari teks ke opini. Dalam metode analisis sentimen, ada tiga klasifikasi yang dapat dibuat, yaitu:

Pembelajaran mesin:

sifat-sifatnya dapat mengidentifikasi emosi (perspektif manusia) dalam teks. Metode pembelajaran mesin menjadi semakin populer saat ini karena dianggap representatif. Kosakata berdasarkan:
Menggunakan kata-kata berbeda yang dinilai berdasarkan polaritas untuk mengetahui reaksi komunitas/pengguna/konsumen terhadap topik tersebut. Keuntungannya adalah tidak diperlukan data pelatihan, tetapi kerugiannya adalah banyak kata yang belum masuk ke kamus.

Campuran:

menggabungkan pembelajaran mesin dan metode kamus. Meski cara ini jarang digunakan, namun biasanya memberikan hasil yang lebih menjanjikan.

2. Pertimbangan

Setelah mengklasifikasikan data, metode analisis sentimen selanjutnya adalah menggunakan metrik evaluasi seperti presisi, recall, F-score, dan presisi. Proses ini juga mencakup rata-rata, seperti peringkat . Makro, mikro, dan F1 berbobot untuk menangani data yang termasuk dalam dua klasifikasi atau lebih.

Metrik yang digunakan didasarkan pada keseimbangan klasifikasi dataset. Secara umum, rumusnya adalah sebagai berikut:

Rekam verifikasi, prapemrosesan, tokenisasi, hentikan penghapusan kata, transformasi, klasifikasi, dan penilaian.

3. Visualisasi data

Langkah selanjutnya dalam metode analisis sentimen adalah visualisasi data. Visualisasi data dilakukan dengan bantuan grafik sesuai dengan kebutuhan perusahaan atau orang-orang yang menggunakan data tersebut. Kebanyakan orang cenderung menggunakan teknik yang sudah dikenal seperti grafik, histogram atau matriks.

Namun, hasil akhir dari analisis sentimen bisa sangat bervariasi. Informasi yang ada mungkin muncul terkait dengan nama domain lain. Oleh karena itu, teknik visualisasi data berupa word cloud, peta interaktif dan gaya sparkline juga sangat efektif untuk menampilkan hasil analisis.

Tools yang dimiliki Sentiment Analysis 

Ada sejumlah alat yang dapat Anda gunakan untuk melakukan analisis sentimen merek.

1. Awario

Awario adalah alat analisis dan pemantauan media sosial. Alat-alat ini mencakup semua jejaring sosial, berita, blog, forum, dan situs web. Ini memiliki analisis sentimen yang dapat menunjukkan perasaan mereka tentang suatu merek secara teratur. 

2. Brandwatch 

Brandwatch adalah alat pemantauan dan analisis media sosial lain yang dapat digunakan untuk analisis sentimen. Alat ini menganalisis pendapat tentang merek dan menunjukkan tren yang ada.

Selain itu, alat ini memiliki fitur "Wawasan Gambar" yang dapat mengidentifikasi gambar dari logo merek serta topik yang dapat dikaitkan dengan merek Anda. Inilah cara Anda dapat menemukan gambar di situs web yang berisi logo merek Anda. 

3. Lexalytics 

Lealytics menawarkan analitik teks yang berfokus untuk menjelaskan mengapa pelanggan bereaksi terhadap bisnis Anda dengan cara tertentu. Alat ini dapat melakukan analisis sentimen untuk menentukan maksud di balik pesan pelanggan.

4. Social mentions 

Alat analitik media sosial yang gratis untuk digunakan. Sebutan Sosial dapat digunakan untuk mengumpulkan informasi tentang kata kunci Anda dari setiap situs media sosial dan membuat ringkasan lengkapnya. Dengan ringkasan ini, Anda dapat mengetahui orang mana yang berbicara positif tentang kata kunci Anda dan sebaliknya. Alat ini memberi Anda ringkasan singkat tentang reputasi media sosial Anda.