Modello di articolo

Analisi del SENTIMENT

L’analisi del sentiment è un arricchimento fornito all’utente in tutte le origini dati di XM Discover. L’analisi del sentiment misura il grado di positività o negatività di un singolo commento. L’analisi del sentiment viene calcolata a livello di frase su una scala da -5 a 5 e può essere divisore in 3 o 5 segmenti di scala: Molto negativo, Negativo, Neutro, Positivo e Molto positivo.

Consiglio Q: quando si esplorano i feedback dei clienti in Esplora documenti o in un widget di feedback, è possibile evidenziare i dati relativi al sentiment. Ordinare o filtrare i documenti in base al sentiment, oppure attivare i badge di analisi del sentiment che appaiono avanti a ogni frase.

Come viene calcolata l’analisi del sentiment

XM Discover analizza il sentiment di una frase in base al tono delle parole e delle frasi che la compongono.

• Parole: Designer è dotato di migliaia di parole segnalate come positive o negative, in base alla nostra esperienza di implementazione. È possibile utilizzare le sintonizzazioni predefinite o regolarle per adattarle meglio ai propri dati con la sintonizzazione.
• Frasi: Oltre all’analisi del sentiment a livello di parola, Designer riconosce anche i modificatori del sentiment e le regole di eccezione che coprono i più noti modelli linguistici di modifica del sentiment per tutti i livelli supportati. È possibile gestire regole predefinite o crearne di personalizzate.
• Analisi del sentiment con apprendimento automatico: Discover utilizza l’apprendimento automatico per valutare la positività/negatività del testo e assegnare etichette di analisi del sentiment alle frasi in tutte le lingue supportate. Se abilitato, questo tipo di analisi del sentiment sostituisce gli approcci basati sulle regole per i brand.

Modificatori dell’analisi del sentiment

I modificatori di analisi del sentiment sono parole aggiuntive che influenzano il valore di una parola di sentimento. Possono aumentare, diminuire o invertire il valore di analisi del sentiment della parola originale. Queste parole sono:

• Molto: Aumenta il valore dell’analisi del sentiment di 1, verso le estremità della scala.
  Esempio: “Il cibo era buono” ha un punteggio di sentiment pari a +2, mentre “Il cibo era molto buono” ha un punteggio di sentiment pari a +3. In alternativa, “Il cibo era pessimo” ha un punteggio di -2, mentre “Il cibo era molto pessimo” ha un punteggio di -3.
• Leggermente: Diminuisce il valore dell’analisi del sentiment di 1, verso la metà della scala.
  Esempio: “Il servizio era buono” ha un punteggio di sentiment pari a +2, mentre “Il servizio era leggermente buono” ha un punteggio di sentiment pari a +1. In alternativa, “Il servizio era pessimo” ha un punteggio di -2 mentre “Il servizio era leggermente pessimo” ha un punteggio di -1.
• Nulla: inverte il valore dell’analisi del sentiment.
  Esempio: “Non c’è stato nulla di male nella mia esperienza” ha un punteggio di sentiment pari a +2 (poiché “male” è normalmente -2), mentre “Non ho nulla di buono da dire” ha un punteggio di sentiment pari a -2 (poiché “bene” è normalmente +2).

Scala di analisi del sentiment

Quando si aggiunge l’analisi del sentiment ai widget, è spesso possibile scegliere tra un punto di valutazione a 3 o 5 punti. Il punto di valutazione a 3 punti comprende solo negativo, neutro e positivo.

Esempio di calcolo dell’analisi del sentiment delle frasi

Questa sezione fornisce diversi esempi di come viene calcolato l’analisi del sentiment delle frasi. Il sentiment complessivo della frase è una funzione dei singoli punteggi di analisi del sentiment di ciascuna parola della frase.

Singola parola di analisi del sentiment

Se una frase contiene una sola parola di sentiment, il sentiment della frase sarà uguale all’analisi del sentiment della parola.

Parole con analisi multiple del sentiment

Se una frase contiene più parole di sentiment, l’analisi complessiva del sentiment della frase viene calcolata come segue:

1. Viene identificata la parola con il valore di sentiment più alto nella frase. Questo viene utilizzato come base per l’analisi del sentiment della frase.
2. Quindi, vengono aggiunti 0,5 punti per ogni parola aggiuntiva con la stessa analisi del sentiment.
3. Vengono poi aggiunti 0,25 punti per ogni parola di un livello inferiore nell’analisi del sentiment.
4. Per ogni successivo livello di sentiment (n-1), il sistema prende i punti del livello superiore (n), li divide per 2 e li moltiplica per il numero di parole con analisi del sentiment n-1.
   Consiglio Q: L’unica eccezione è che le parole con un livello di sentiment di 0,25 (più modificatori decrescenti attaccati alla parola con un valore +1 o -1) sono trattate allo stesso modo del livello di sentiment 0,5: l’effetto netto per l’analisi del sentiment della frase sarà lo stesso per entrambi i livelli, poiché non c’è alcuna differenza significativa tra i due casi.

Gestione dell’analisi del sentiment negativo

I valori negativi dell’analisi del sentiment vengono gestiti esattamente allo stesso modo, tranne che per il fatto che vengono sottratti (perché si sta aggiungendo un numero negativo).

Utilizzo dei dati di analisi del sentiment

L’analisi del sentiment può essere utilizzata in XM Discover per costruire dashboard informativi. Visualizzate l’analisi del sentiment ai vostri stakeholder, filtrate i dati e costruite metriche di sentiment uniche e personalizzate per soddisfare le esigenze della vostra organizzazione.

Se abbinata all’analisi del testo, l’analisi del sentimento può essere utile in molti modi:

• Dare priorità ai feedback dei clienti e gestire grandi volumi di feedback in modo coerente e accurato.
• Scoprite l’opinione dei vostri clienti su qualsiasi cosa, dai vostri prodotti e servizi alla vostra posizione, alle vostre pubblicità o persino ai vostri concorrenti.
• Capire cosa piace e cosa non piace ai clienti di voi e del vostro brand.
• Analizzate i feedback emotivi dei clienti provenienti dai social media, dal vostro sito web, dai rappresentanti del call center o da qualsiasi altra fonte che contenga informazioni commerciali utili.
• Tenere il passo con i cambiamenti dell’opinione pubblica su qualsiasi aspetto della vostra attività.
• Identificate dove è necessario apportare miglioramenti ai prodotti, formare i rappresentanti delle vendite o dell’assistenza clienti o creare nuove campagne di marketing in base ai picchi o alle valli dei punteggi di sentiment.

Analisi del SENTIMENT

La visualizzazione del sentiment aiuta a farsi un’idea più precisa di come i punteggi del sentiment vengono applicati alle parole e alle frasi effettive del progetto.

L’analisi del sentiment evidenzia le seguenti informazioni:

• Parole con analisi del sentiment
• Regole d’eccezione per l’analisi del sentiment
• Modificatori dell’analisi del sentiment
• Analisi complessiva del sentiment della frase

Parole con analisi del sentiment

Il calcolo del sentiment si basa su una lista di parole portatrici di sentiment.

Ogni parola può avere un punteggio di sentiment da -5 (l’emozione più negativa) a +5 (l’emozione più positiva). I punteggi di analisi del sentiment sono raggruppati in cinque fasce di analisi del sentiment. Le parole non neutre sono colorate in base alle fasce di analisi del sentiment:

• Rosso intenso: Molto negativo
• Rosso pallido: Negativo
• Verde pallido: Positivo
• Verde intenso: Negativo

Regole di eccezione per l’analisi del sentiment

Le regole di analisi del sentiment sono utilizzate per regolare il calcolo del sentiment per le espressioni idiomatiche in cui l’analisi del sentiment delle parole differisce dalla norma. Le parole che fanno parte di una regola di eccezione sono sottolineate, mentre il token centrale (la parola il cui punteggio di analisi del sentiment è modificato dalla regola) è ulteriormente sottolineato in corsivo.

Si considerino i seguenti esempi:

• “Il personale era troppo cordiale“
• “Sembra di essere a New York”
• “La vasca idromassaggio a quattro piscine era da urlo!”

Queste vengono segnalate dalle regole di analisi del sentiment perché:

• “Amichevole” è una parola positiva, ma una quantità eccessiva di qualcosa di positivo porta con sé una connotazione negativa.
• “Come” come verbo è positivo, ma “come” come preposizione è neutro.
• “Morire” è una parola negativa, ma non quando viene usata nella frase “morire per”

Modificatori dell’analisi del sentiment

Inoltre, le parole per le quali il sentimento è stato negato (il sentimento si è ribaltato all’opposto), intensificato (il sentimento si è allontanato ulteriormente dal neutro) o indebolito (il sentimento si è avvicinato al neutro senza diventare neutro come risultato) sono sottolineate due volte. Ad esempio, si consideri la seguente frase:

• “Questo hotel non ha nulla di lussuoso “

L’analisi del sentiment per la parola “fantasia” (positiva per impostazione predefinita) viene modificata in negativo dalla parola precedente “niente”

Quando una parola portatrice di sentimento viene indebolita da un modificatore e di conseguenza neutralizzata, appare in un carattere grigio. Ad esempio, si consideri la seguente frase:

• “L’unico aspetto negativo è che la colazione non era inclusa”

In questo caso l’analisi del sentiment per la parola “downside” (-1 per impostazione predefinita) viene modificata in neutrale (0) dal modificatore precedente “only”

Analisi complessiva del sentiment ANALISI DEL SENTIMENT

Il sentiment complessivo di una frase tiene conto delle sue parole portatrici di sentimento, delle regole di eccezione e dei modificatori di sentimento. L’analisi del sentiment delle frasi è rappresentata da icone colorate in base alle fasce di sentiment. Per impostazione predefinita, questa è la stessa combinazione di colori delle singole parole dell’analisi del sentiment.

Raggruppamento dei dati dei widget in base all’analisi del sentiment

Quando si creano widget in Studio, è possibile raggruppare i dati per analisi del sentiment. Quando si raggruppano i dati in base al sentiment, è importante tenere presente la seguente differenza tra l’analisi del sentiment a livello di frase e a livello di record in Studio:

• Mentre ogni frase può avere un solo punteggio di sentiment, un documento ha tanti punteggi di sentiment quante sono le frasi in esso contenute.
• Ciò significa che se un documento contiene 1 frase positiva e 1 negativa, viene considerato sia un documento positivo che negativo.
• Per questo motivo, quando i dati sono raggruppati per analisi del sentiment, il conteggio totale è solitamente inferiore alla somma di tutti i record di ciascuna fascia. Vedere il widget qui sotto.

Esempio: Se si somma il volume di ogni segmento ( 1425 + 1395 + 930 + 729 + 243), si nota che è superiore al volume totale indicato, 1663. Questo perché ci sono 1663 documenti, ma 4722 frasi con analisi del sentiment valutate.

Quando i dati sono raggruppati per sentimento, i colori del widget corrispondono ai valori predefiniti impostati per le fasce di sentimento. Il colore potrebbe non corrispondere a queste impostazioni se si utilizza un campo diverso per raggruppare i dati.

Analisi del sentiment basata sull’apprendimento automatico

L’analisi del sentiment basata sull’apprendimento automatico assegna alle frasi etichette che vanno da “Molto negativo” a “Molto positivo”.

• Nome: Analisi del sentiment
• Nome del sistema: XM_sentiment
• Tipo: Numerico
• Scala: da -2 a
  2Suggerimento: se una frase non contiene parole che favoriscono l’analisi del sentiment, le verrà attribuito il valore “N/A”. Il sentiment sarà etichettato come “Neutrale” quando si colora per il sentiment in un widget aggregato se tutte le altre frasi nel punto dati sono anche “N/A”.
• Granularità: Frase
• Tipo di Feedback: Tutti
• Lingue supportate: Tutte

Analisi del sentiment basata sulle regole

Ecco alcune informazioni sull’analisi del sentiment in Designer:

• Nome: Indice di analisi del sentiment di CB Degree
• Nome del sistema: _degreesentimentindex
• Tipo: Numerico
• Scala: da -5 a 5
• Granularità: Frase
• Tipo di Feedback: Tutti
• Lingue supportate: Parlate con il vostro rappresentante Discover Account.