Com quase 5 bilhões de usuários em todo o mundo, mais de 60% da população global, as plataformas de redes sociais se tornaram uma vasta fonte de dados que as empresas podem aproveitar para melhorar a satisfação do cliente, melhorar as estratégias de marketing e acelerar o crescimento geral dos negócios. No entanto, o processamento manual de dados nessa escala pode ser proibitivamente caro e demorado. Uma das melhores maneiras de aproveitar os dados de mídia social é implementar programas de mineração de texto que agilizem o processo.

A mineração de texto, também chamada de mineração de dados de texto, é uma disciplina avançada dentro da ciência de dados que usa processamento de linguagem natural (NLP), inteligência artificial (IA) e modelos de aprendizado de máquina e técnicas de mineração de dados para derivar informações qualitativas pertinentes de dados de texto não estruturados. A análise de texto dá um passo adiante, concentrando-se na identificação de padrões em grandes conjuntos de dados, produzindo resultados mais quantitativos.

No que se refere aos dados de mídia social, os algoritmos de mineração de texto (e, por extensão, análise de texto) possibilitam que as empresas extraiam, analisem e interpretem dados linguísticos de comentários, postagens, avaliações de clientes e outros textos em plataformas de mídia social e aproveitem essas fontes de dados para melhorar produtos, serviços e processos.

Quando usadas estrategicamente, as ferramentas de mineração de texto podem transformar dados brutos em inteligência comercial real, proporcionando às empresas uma vantagem competitiva.

Compreender o fluxo de trabalho de mineração de texto é vital para liberar todo o potencial da metodologia. Aqui, apresentaremos o processo de mineração de texto, destacando cada etapa e sua importância para o resultado geral.

Etapa 1. Recuperação de informações

A primeira etapa do fluxo de trabalho de mineração de texto é a recuperação de informações, que exige que os cientistas de dados coletem dados textuais relevantes de várias fontes (por exemplo, sites, plataformas de redes sociais, pesquisas com clientes, avaliações on-line, e-mails e/ou bancos de dados internos). O processo de coleta de dados deve ser adaptado aos objetivos específicos da análise. No caso da mineração de texto de redes sociais, isso significa foco em comentários, publicações, anúncios, transcrições de áudio etc.

Etapa 2. Pré-processamento de dados

Depois de coletar os dados necessários, você os pré-processará em preparação para análise. O pré-processamento incluirá várias subetapas, inclusive o seguinte:

• Limpeza de texto: a limpeza de texto é o processo de remoção de caracteres irrelevantes, pontuação, símbolos especiais e números do conjunto de dados. Também inclui a conversão do texto em minúsculas para garantir consistência no estágio de análise. Esse processo é especialmente importante ao minerar postagens e comentários de redes sociais, que geralmente estão cheios de símbolos, emojis e padrões de letras maiúsculas não convencionais.
• Tokenização: a tokenização divide o texto em unidades individuais (ou seja, palavras e/ou frases) conhecidas como tokens. Esta etapa disponibiliza os blocos de construção básicos para análise subsequente.
• Remoção de palavras irrelevantes: palavras irrelevantes são palavras comuns que não têm sentido significativo em uma frase ou frase (por exemplo, "o", "é", "e" etc.). A remoção de palavras irrelevantes ajuda a reduzir o ruído nos dados e a melhorar a precisão no estágio de análise.
• Radicalização e lematização: As técnicas de radicalização e lematização normalizam as palavras à sua forma de raiz. A radicalização reduz as palavras à sua forma básica, removendo prefixos ou sufixos, enquanto a lematização associa as palavras à forma mais simples. Essas técnicas ajudam a consolidar variações de palavras, reduzir a redundância e limitar o tamanho dos arquivos de indexação.
• Marcação de parte do discurso (POS): a marcação POS facilita a análise semântica, atribuindo etiquetas gramaticais a palavras (por exemplo, substantivo, verbo, adjetivo etc.), o que é particularmente útil para análise de sentimento e reconhecimento de entidades.
• Análise de sintaxe: a análise envolve a análise da estrutura de frases e frases para determinar o papel de diferentes palavras no texto. Por exemplo, um modelo de análise pode identificar o sujeito, o verbo e o objeto de uma frase completa.

Etapa 3. Representação de texto

Nesta etapa, você atribuirá valores numéricos aos dados para serem processados por algoritmos de aprendizado de máquina (ML), que criarão um modelo preditivo a partir das entradas de treinamento. Estes são dois métodos comuns para representação de texto:

• Bag-of-words (BoW): o BoW representa o texto como um conjunto de palavras únicas em um documento de texto. Cada palavra se torna um recurso, e a frequência de ocorrência representa seu valor. O BoW não leva em conta a ordem das palavras, concentrando-se exclusivamente na presença das palavras.
• Term frequency-inverse document frequency (TF-IDF): O TF-IDF calcula a importância de cada palavra em um documento com base na sua frequência ou raridade em todo o conjunto de dados. Ele enfatiza as palavras que ocorrem com frequência e enfatiza termos mais raros e informativos.

Etapa 4. Extração de dados

Depois de atribuir valores numéricos, você aplicará uma ou mais técnicas de mineração de texto aos dados estruturados para extrair insights dos dados de redes sociais. Algumas técnicas comuns incluem o seguinte:

• Análise de sentimento: a análise de sentimento categoriza dados com base na natureza das opiniões expressas no conteúdo de redes sociais (por exemplo, positivo, negativo ou neutro). Pode ser útil para entender as opiniões dos clientes e a percepção da marca e para detectar tendências de sentimento.
• Modelagem de tópicos: a modelagem de tópicos visa descobrir temas e/ou tópicos subjacentes em um grupo de documentos. Ele pode ajudar a identificar tendências, extrair conceitos-chave e prever os interesses dos clientes. Algoritmos populares para modelagem de tópicos incluem Latent Dirichlet Allocation (LDA) e fatoração de matriz não negativa (NMF).
• Named Entity Recognition (NER): a NER extrai informações relevantes de dados não estruturados identificando e classificando entidades nomeadas (como nomes de pessoas, organizações, locais e datas) dentro do texto. Ele também automatiza tarefas como extração de informações e categorização de conteúdo.
• Classificação de texto: útil para tarefas como classificação de sentimento, filtragem de spam e classificação de tópicos, a classificação de texto envolve a categorização de documentos em classes ou categorias predefinidas. Algoritmos de aprendizado de máquina, como Naïve Bayes e máquinas de vetores de suporte (SVM), e modelos de deep learning , como Neural Networks convolucionais (CNN), são frequentemente usados para classificação de texto.
• Mineração de regras de associação: a mineração de regras de associação pode descobrir relacionamentos e padrões entre palavras e frases em dados de redes sociais, descobrindo associações que podem não ser óbvias à primeira vista. Essa abordagem ajuda a identificar conexões ocultas e padrões de coocorrência que podem impulsionar a tomada de decisões de negócios em estágios posteriores.

Etapa 5. Análise e interpretação de dados

O próximo passo é examinar os padrões, tendências e insights extraídos para desenvolver conclusões significativas. Técnicas de visualização de dados, como nuvens de palavras, gráficos de barras e gráficos de rede, podem ajudá-lo a apresentar as descobertas de forma concisa e visualmente atraente.

Etapa 6. Validação e iteração

É essencial garantir que seus resultados de mineração sejam precisos e confiáveis, portanto no penúltimo estágio você deve validar os resultados. Avalie o desempenho dos modelos de mineração de texto utilizando métricas de avaliação relevantes e compare seus resultados com a verdade e/ou o julgamento de especialistas. Se necessário, faça ajustes nas etapas de pré-processamento, representação e/ou modelagem para melhorar os resultados. Talvez seja necessário iterar esse processo até que os resultados sejam satisfatórios.

Etapa 7. Insights e tomada de decisão

A etapa final do fluxo de trabalho de mineração de texto é transformar os insights derivados em estratégias acionáveis que ajudarão sua empresa a otimizar os dados e o uso de redes sociais. O conhecimento extraído pode orientar processos como melhorias de produtos, campanhas de marketing, melhorias no suporte ao cliente e estratégias de mitigação de riscos, tudo a partir de conteúdo de redes sociais que já existe.

A mineração de texto ajuda as empresas a aproveitar a onipresença de plataformas/conteúdo de redes sociais para melhorar os produtos, serviços, processos e estratégias de uma empresa. Alguns dos casos de uso mais interessantes para mineração de texto de redes sociais incluem o seguinte:

• Insights do cliente e análise de sentimento: a mineração de texto de redes sociais possibilita que as empresas recebam insights profundos sobre as preferências, opiniões e sentimentos do cliente. Utilizando linguagens de programação como Python com plataformas de alta tecnologia como NLTK e SpaCy, as empresas podem analisar o conteúdo gerado pelo usuário (por exemplo, postagens, comentários e análises de produtos) para entender como os clientes percebem seus produtos ou serviços. Essas informações valiosas ajudam os tomadores de decisão a refinar as estratégias de marketing, melhorar as ofertas de produtos e proporcionar uma experiência mais personalizada ao cliente.
• Suporte aprimorado ao cliente: quando usados junto com software de análise de texto, sistemas de feedback (como chatbots), net-promoter scores (NPS), tickets de suporte, pesquisas com clientes e perfis de redes sociais fornecem dados que ajudam as empresas a aprimorar a experiência do cliente. A mineração de texto e a análise de sentimentos também oferecem uma estrutura para ajudar as empresas a lidar com problemas agudos rapidamente e melhorar a satisfação geral do cliente.
• Pesquisa de mercado aprimorada e inteligência competitiva: a mineração de texto em redes sociais oferece às empresas uma maneira econômica de conduzir pesquisas de mercado e entender o comportamento do consumidor. Ao rastrear palavras-chave, hashtags e menções relacionadas ao seu setor, as empresas podem receber informações em tempo real sobre as preferências, opiniões e padrões de compra dos consumidores. Além disso, as empresas podem monitorar a atividade de redes sociais dos concorrentes e utilizar a mineração de texto para identificar lacunas de mercado e criar estratégias para ter uma vantagem competitiva.
• Gerenciamento eficaz da reputação da marca: as plataformas de redes sociais são canais poderosos onde os clientes expressam opiniões em massa. A mineração de texto possibilita que as empresas monitorem e respondam proativamente às menções à marca e ao feedback dos clientes em tempo real. Ao abordar prontamente sentimentos negativos e preocupações dos clientes, as empresas podem mitigar possíveis crises de reputação. A análise da percepção da marca também oferece às organizações insights sobre seus pontos fortes, fracos e oportunidades de melhoria.
• Marketing direcionado e marketing personalizado: a mineração de texto nas redes sociais facilita a segmentação granular do público com base em interesses, comportamentos e preferências. A análise de dados de redes sociais ajuda as empresas a identificar os principais segmentos de clientes e personalizar as campanhas de marketing de acordo, garantindo que os esforços de marketing sejam relevantes, envolventes e possam impulsionar efetivamente as taxas de conversão. Uma abordagem direcionada otimizará a experiência do usuário e aprimorará o ROI de uma organização.
• Identificação e marketing de influenciadores: a mineração de texto ajuda as organizações a identificar influenciadores e líderes de pensamento em setores específicos. Ao analisar o engajamento, o sentimento e a contagem de seguidores, as empresas podem identificar influenciadores relevantes para colaborações e campanhas de marketing, possibilitando que as empresas amplifiquem a mensagem de sua marca, alcancem novos públicos, promovam a fidelidade à marca e construam conexões autênticas. 
• Gerenciamento de crises e gerenciamento de riscos: a mineração de texto serve como uma ferramenta inestimável para identificar possíveis crises e gerenciar riscos. O monitoramento das redes sociais pode ajudar as empresas a detectar sinais precoces de crises iminentes, lidar com reclamações de clientes e evitar que incidentes negativos aumentem. Essa abordagem proativa minimiza os danos à reputação, constrói a confiança do consumidor e aprimora as estratégias gerais de gerenciamento de crises. 
• Desenvolvimento e inovação de produtos: as empresas sempre se beneficiam de uma melhor comunicação com os clientes. A mineração de texto cria uma linha direta de comunicação com os clientes, ajudando as empresas a coletar feedback valioso e descobrir oportunidades de inovação. Uma abordagem centrada no cliente possibilita que as empresas refinem os produtos existentes, desenvolvam novas ofertas e fiquem à frente da evolução das necessidades e expectativas dos clientes.

As plataformas de redes sociais se tornaram uma mina de ouro de informações, oferecendo às empresas uma oportunidade sem precedentes de aproveitar o poder do conteúdo gerado pelo usuário. E com software avançado como o IBM watsonx Assistant, os dados de redes sociais são mais poderosos do que nunca.

O IBM watsonx Assistant é uma plataforma de IA conversacional líder de mercado, projetada para ajudar você a impulsionar seus negócios. Construído com base em modelos de aprendizado profundo, aprendizado de máquina e PNL, o watsonx Assistant possibilita a extração precisa de informações, apresenta insights detalhados de documentos e aumenta a precisão das respostas. O Watson também se baseia na classificação de intenções e no reconhecimento de entidades para ajudar as empresas a entender melhor as necessidades e percepções dos clientes.

Na era do big data, as empresas estão sempre em busca de ferramentas e técnicas avançadas para extrair insights das reservas de dados. Aproveitando os insights de mineração de texto do conteúdo de redes sociais utilizando o Watsonx Assistant, sua empresa pode maximizar o valor dos fluxos infinitos de dados que os usuários de redes sociais criam todos os dias e, por fim, melhorar os relacionamentos com os consumidores e os resultados financeiros.