Análisis de sentimiento

Acerca del análisis de Sentimiento

Qualtrics asignará un sentimiento Muy negativo, Negativo, Neutral, Positivo, Muy positivo o Mixto a una respuesta de texto tan pronto como se cargue en Text iQ. Este sentimiento se basa en el lenguaje de la respuesta y el texto de la pregunta. El modelo Text iQ se entrena en un conjunto grande y diverso de datos de experiencias reales para aumentar sustancialmente la calidad de la clasificación y minimizar las incertidumbres cuando el sentimiento no se expresa con tanta fuerza. Una vez asignado, cada sentimiento viene con una puntuación numérica, llamada puntuación de sentimiento .

Se han implementado las etiquetas de sentimiento Muy negativo y Muy positivo para indicar el sentimiento más fuerte, lo que le ayudará a centrarse en los opinión más críticos en cada comentario. Estas medidas de sentimiento se pueden utilizar para filtro tus datos o mostrarse en visualizaciones en el Pestaña de Informes.

Funcionalidad de Sentimiento

Para la mayoría de los análisis de Text iQ , el texto de la pregunta no es relevante para el sentimiento de la respuesta (por ejemplo, “¿Por qué nos dio esa puntuación?”). Sin embargo, ocasionalmente la formulación de la pregunta implicará un sentimiento hacia la respuesta (por ejemplo, “¿Qué es lo que podríamos mejorar en nuestro producto?”). En estos casos, Text iQ necesita tanto la pregunta como la respuesta para hacer una predicción precisa del sentimiento. Por ejemplo, si la pregunta fuera: “¿Qué le gusta de nuestra empresa?”, a menos que la respuesta sea explícitamente negativa (por ejemplo, “Nada, odiamos su empresa”), el sentimiento de la respuesta probablemente sea positivo, incluso si el texto de la respuesta por sí solo parece neutral (por ejemplo, “precios”). Esta actualización del análisis de Sentimiento incorpora el texto de la pregunta, si está disponible, en el análisis de sentimiento para que el sentimiento previsto sea lo más preciso posible.

Este modelo ahora también lo lleva ediciones de sentimiento en cuenta para aprender a asignar mejor los sentimientos en el futuro. Sin embargo, tenga en cuenta que estas ediciones no afectan inmediatamente la asignación de sentimiento de los proyectos en su cuenta. En cambio, estas ediciones se analizan periódicamente entre todos los usuarios de Qualtrics y se utilizan para mejorar el modelo de análisis de sentimiento en su conjunto.

Sentimiento general vs. Sentimiento del tema

El Sentimiento del tema es la puntuación de sentimiento de un tema en particular. tema en su respuesta de texto. Las Respuestas pueden tener múltiples puntuaciones de Sentimiento de tema, ya que a cada tema se le asigna su propia puntuación. El sentimiento del tema se calcula aislando la parte de la respuesta que coincide con su consulta y determinando cuál es el sentimiento de esa parte individual.

Sentimiento general es la puntuación de sentimiento para una respuesta determinada. Cada respuesta analizada en Text iQ tendrá solo 1 puntuación de sentimiento general.

Tema Sentimiento es la puntuación de sentimiento de un individuo en particular tema en su respuesta de texto. Las Respuestas pueden tener múltiples puntuaciones de Sentimiento de tema, ya que a cada tema se le asigna su propia puntuación. Para los temas que no tienen consultas, el sentimiento del tema se establecerá de manera predeterminada como el sentimiento general.

El sentimiento general, la puntuación del sentimiento general, el sentimiento a nivel de tema y la puntuación del sentimiento a nivel de tema se incluyen en las exportaciones de respuestas. El sentimiento general se etiqueta simplemente como “Sentimiento” y “Puntuación de sentimiento”. El nivel de tema se denomina “Etiqueta de Sentimiento del tema” y “Puntuación de Sentimiento del tema”. Los campos a nivel de tema pueden tener múltiples valores (para cuenta de múltiples temas) y se enumeran como Tema: Sentimiento. Por ejemplo, postre: Negativo. Los temas también se incluyen en las exportaciones de respuesta.

Visualización y cambio de Sentimiento

1. Asegúrese de que el modo de edición esté abierto. Verás un Regresar al resumen botón en la esquina superior derecha.
   
2. Navega hasta tus respuestas. Habrá un ícono a la izquierda de cada respuesta indicando el sentimiento. Esto representa el Puntuación de sentimiento.
   • 2 flechas rojas hacia abajo: Muy negativo.
   • 1 flecha roja hacia abajo: Negativo.
   • Diamantes grises superpuestos: Mezclado.
   • 1 flecha verde hacia arriba: Positivo.
   • 2 flechas verdes hacia arriba: Muy positivo.
   • Diamante gris: Neutral.
3. Haga clic en el icono editar comentario.
4. Navegar hasta el Comentario Sentimiento general sección.
   
   Consejo Q: Tenga en cuenta que está editando el Comentario Sentimiento general de toda la respuesta.
5. Haga clic en una nueva puntuación de sentimiento .
6. Hacer clic Ahorrar.

Sentimiento del tema

Cuando seleccionas Tema Sentimiento, puede especificar el sentimiento para cada tema etiquetado en la respuesta. Esto es especialmente útil si su sentimiento general es mixto o si la intensidad del sentimiento varía para cada tema abordado por el encuestado.

Podrás seleccionar el sentimiento y la puntuación de sentimiento debajo de cada nombre de tema.

Bajo Otros temas en tu modeloTambién tienes la opción de agregar etiquetas de temas y sentimientos adicionales directamente en la respuesta. Haga clic en los temas sugeridos o cree su propio tema con el signo más azul ( + ) firmar.

Filtrado por Sentimiento

1. Vaya a Datos y análisis, Resultados o Informes.
   
2. Haga clic en Añadir filtro.
3. Seleccionar Datos integrados.
4. Seleccione el sentimiento que le interesa. Estarán etiquetados por número de pregunta.
5. Elija qué tipo de sentimiento desea filtrar (Negativo, Neutral, Positivo, Muy negativo o Muy positivo).

Puntaje de sentimiento

Además de etiquetar un comentario como positivo, negativo, mixto o neutral, se asignará un valor numérico a cada sentimiento.

El Puntuación de Sentimiento Es una puntuación de -2 a +2 para el sentimiento de un comentario. Por ejemplo, una respuesta muy positiva como “¡Me encanta TU COMPAÑÍA!” obtendría un +2. Una respuesta muy negativa, como “¡DESPRECIO COMPLETAMENTE su empresa!”, obtendría un -2. Un comentario neutral recibe una puntuación de 0.

La puntuación de sentimiento se puede encontrar como un campo en el Datos y análisis y en el Informes cortina a la italiana. Como la mayoría de las variables de análisis de texto , las encontrará en la categoría de datos embebidos .

Actualizaciones del modelo de Sentimiento

Con el tiempo, Qualtrics realiza mejoras y lanza actualizaciones de versiones menores de nuestro modelo de sentimiento . Realizamos un control de calidad intensivo en estas actualizaciones para garantizar una precisión consistente o mejorada en la predicción de sentimiento .

Cuando se lanza una nueva versión del modelo, solo se utilizará para analizar nuevos comentarios en Text iQ. Los comentarios analizados previamente por Text iQ no se actualizarán con el lanzamiento de un nuevo modelo.

Al aplicar Text iQ a copias de proyectos o paneles, es posible ver algunas diferencias en las predicciones de sentimiento para las respuestas históricas. Esto se debe a que en el momento en que se analizaron las respuestas en el proyecto o Tablero original, se utilizó una versión anterior de nuestro modelo de sentimiento . En el proyecto o Tablero copiado, las predicciones de sentimiento se recalculan utilizando nuestro modelo actual.

Análisis de Sentimiento en varios idiomas

El análisis de sentimiento en otros idiomas está disponible para todos los usuarios que tienen Análisis de Sentimiento y, por lo tanto, todos Texto avanzado clientela.

El modelo de sentimiento de Qualtrics es un modelo interlingüe basado en transformadores que aprovecha las últimas tecnologías de aprendizaje profundo. Nuestro modelo ha sido optimizado para inglés, francés, español, alemán, coreano, italiano, holandés, japonés, portugués, chino tradicional, chino simplificado, polaco, sueco, tailandés, indonesio y ruso. Nuestro modelo puede realizar predicciones de sentimiento para todos los idiomas, pero no puede garantizar el mismo nivel de calidad que las predicciones para los idiomas optimizados.

Puede leer más sobre cómo desarrollamos nuestro modelo de análisis de Sentimiento . En esta entrada del blog.