O que é análise de sentimento?

Com mais maneiras para as pessoas expressarem seus sentimentos online, as organizações precisam de ferramentas poderosas para monitorar o que está sendo dito sobre elas e seus produtos e serviços quase em tempo real. De acordo com um relatório recente da Technology and Services Industry Association, com as empresas adotando a análise de sentimentos e começando a utilizá-la para analisar mais conversas e interações, será mais fácil identificar os pontos de atrito do cliente em cada etapa da jornada do cliente. ¹

Entregue resultados mais objetivos a partir de avaliações de clientes

As ferramentas mais recentes de análise de sentimento com inteligência artificial (IA) ajudam as empresas a filtrar avaliações e pontuações líquidas de promotores (NPS) para viés pessoal e receber mais opiniões objetivas sobre sua marca, produtos e serviços. Por exemplo, se um cliente expressa uma opinião negativa com uma opinião positiva em uma avaliação, uma pessoa que avaliar a avaliação poderá rotulá-la como negativa antes de chegar às palavras positivas. A classificação de sentimento aprimorada por IA ajuda a classificar e classificar o texto de maneira objetiva para que isso não aconteça e ambos os sentimentos são refletidos.  

Tenha maior escalabilidade dos programas de business intelligence

A análise de sentimentos permite que empresas com grandes quantidades de dados não estruturados analisem e extraiam insights significativos com rapidez e eficiência. Com a grande quantidade de texto gerada pelos clientes nos canais digitais, é fácil as equipes humanas ficarem sobrecarregadas com as informações. Ferramentas de análise do sentimento do cliente robustas, baseadas em nuvem e aprimoradas por IA ajudam as organizações a oferecer inteligência comercial a partir dos dados dos seus clientes em grande escala, sem gastar recursos desnecessários.

Faça monitoramento da reputação da marca em tempo real

Empresas modernas precisam responder rapidamente em uma crise. Opiniões expressas nas redes sociais, sejam verdadeiras ou não, podem destruir uma reputação de marca que levou anos para ser construída. Ferramentas robustas de análise de sentimento aprimoradas por IA ajudam os executivos a monitorar o sentimento geral em torno de sua marca para identificarem possíveis problemas e resolvê-los rápido.

A análise de sentimento utiliza as tecnologias processamento de linguagem natural (NLP) e aprendizagem automática (ML) para treinar software de computador para analisar e interpretar texto de forma semelhante aos humanos. O software utiliza uma das duas abordagens, baseadas em regras ou ML, ou uma combinação das duas conhecida como híbrida. Cada abordagem tem seus pontos fortes e fracos. Enquanto uma abordagem baseada em regras proporciona resultados quase em tempo real, abordagens baseadas em ML são mais adaptáveis e normalmente lidam com cenários mais complexos.

Análise de sentimentos baseada em regras

Na abordagem baseada em regras, o software é treinado para classificar determinadas palavras-chave em um bloco de texto baseado em grupos de palavras, ou lexicons, que descrevem a intenção do autor. Por exemplo, palavras em um léxico positivo podem incluir "acessível", "rápido" e "bem feito", enquanto palavras em um léxico negativo podem apresentar "caro", "lento" e "fraco". O software então verifica o classificador em busca das palavras no léxico positivo ou negativo e contabiliza uma pontuação total de sentimento com base no volume de palavras usadas e na pontuação de sentimento de cada categoria.

Análise de sentimento por aprendizado de máquina

Com uma abordagem de aprendizado de máquina (ML), é utilizado um algoritmo para treinar o software para medir o sentimento em um bloco de texto utilizando as palavras que aparecem no texto, bem como a ordem em que aparecem. Os desenvolvedores utilizam algoritmos de análise de sentimento para ensinar software a identificar emoções em texto da mesma forma que os humanos. Os modelos de LM continuam "aprendendo" a partir dos dados alimentados, daí o nome "aprendizado de máquina". Aqui estão alguns dos algoritmos de classificação utilizados mais comumente:

• Regressão linear: algoritmo de estatística que descreve um valor (Y) baseado em um conjunto de características (X).

• Naive Bayes: algoritmo que emprega o teorema de Bayes para categorizar palavras em um bloco de texto.

• Máquinas vetoriais de apoio: algoritmo de classificação rápido e eficiente utilizado para resolver problemas de classificação de dois grupos.

• Deep learning (DL): também conhecido como rede neural artificial, o deep learning é uma técnica avançada de aprendizado de máquina que reúne diversos algoritmos para imitar o funcionamento do cérebro humano.

A abordagem híbrida

Uma abordagem híbrida para a análise de texto combina recursos baseados em regras e ML para otimizar a precisão e a velocidade. Embora altamente precisa, essa abordagem exige mais recursos, como tempo e capacidade técnica, do que os outros dois.

Além das diversas abordagens utilizadas para criar ferramentas de análise de sentimentos, há também diversos tipos de análise de sentimentos aos quais as organizações recorrem, dependendo de suas necessidades. Os três tipos mais populares, seja a análise de sentimentos baseada em emoções, a análise de sentimentos refinada e a análise de sentimentos baseada em aspectos (ABSA), dependem da capacidade de o software subjacente avaliar algo chamado polaridade, o sentimento geral transmitido por um trecho de texto.

De modo geral, a polaridade de um texto pode ser descrita como positiva, negativa ou neutra, mas categorizando ainda mais o texto, por exemplo, em subgrupos como "extremamente positivo" ou "extremamente negativo", alguns modelos de análise de sentimento podem identificar emoções mais sutis e complexas. A polaridade de um texto é a métrica mais comumente utilizada para medir a emoção textual e é expressa pelo software como uma classificação numérica em uma escala de 1 a 100. Zero representa um sentimento neutro e cem representa o sentimento mais extremo.

Estes são os três tipos de análise de sentimento utilizados mais amplamente:

Detalhada (em níveis)

A análise de sentimento com detalhamento ou em níveis é um tipo de análise de sentimento que agrupa o texto em emoções variadas e no nível de emoção que está sendo expresso. A emoção é então classificada em uma escala de 0 a 100, semelhante à forma como os sites de consumidores implantam classificações por estrelas para medir a satisfação do cliente.

Baseado em aspecto (ABSA)

A análise de sentimento baseada em aspecto (ABSA) restringe o escopo do que está sendo examinado em um corpo de texto a um aspecto singular de um produto, serviço ou experiência do cliente que uma empresa deseja analisar. Por exemplo, um aplicativo de viagens orçamentárias pode usar o ABSA para entender como uma nova interface de usuário é intuitiva ou para avaliar a eficácia de um chatbot de atendimento ao cliente. A ABSA pode ajudar as organizações a entender melhor como seus produtos estão tendo sucesso ou ficando aquém das expectativas dos clientes.

Detecção emocional

A análise de sentimento de detecção emocional procura entender o estado psicológico do indivíduo por trás de um texto, inclusive sua estrutura de espírito quando estava escrevendo e suas intenções. É mais complexo do que o detalhado ou o ABSA e normalmente é utilizado para capturar uma compreensão mais profunda da motivação ou do estado emocional de uma pessoa. Em vez de usar polaridades, como a detecção emocional positiva, negativa ou neutra, é capaz de identificar emoções específicas em um texto como frustração, indiferença, inquietação e choque.

Embora a análise de sentimento e as tecnologias que a sustentam estejam crescendo rapidamente, ainda é um campo relativamente novo. De acordo com "Análise de Sentimento", de Liu Bing (2020), o termo tem sido amplamente utilizado desde 2003.² Ainda há muito a ser aprendido e refinado. Estas são algumas das desvantagens e dificuldades mais comuns.

Falta de contexto

O contexto é um componente crítico para saber qual emoção está sendo expressa em um bloco de texto e que frequentemente levam ferramentas de análise de sentimento a cometerem erros. Em uma pesquisa de cliente, por exemplo, um cliente pode dar duas respostas à pergunta: "O que você gostou no nosso aplicativo?" A primeira resposta pode ser "funcionalidade" e a segunda, "UX". Se a pergunta for outra, como "O que você não gostou no nosso aplicativo?", isso vai alterar o significado da resposta do cliente sem alterar as próprias palavras. Para corrigir esse problema, o algoritmo precisaria receber o contexto original da pergunta que o cliente estivesse respondendo, uma tática demorada conhecida como pré ou pós-processamento .

Uso de ironia e sarcasmo

Independentemente do nível ou extensão de seu treinamento, o software tem dificuldade na identificação correta de ironia e sarcasmo em um texto. Isso acontece porque, muitas vezes, quando alguém está sendo sarcástico ou irônico, ele é transmitido através de seu tom de voz ou expressão facial e não há diferença discernível nas palavras que utiliza. Por exemplo, ao analisar a frase "Incrível, outro bilhete de estacionamento de milhares de dólares, é tudo o que eu precisava", uma ferramenta de análise de sentimento provavelmente confundiria a natureza da emoção expressa e a rotularia como positiva devido ao uso da palavra "incrível".

Negação

Negação é quando uma palavra negativa é usada para transmitir uma reversão de significado em uma frase. Por exemplo, na frase "Eu não diria que os sapatos foram baratos". O que está sendo expresso é que os sapatos provavelmente eram caros, ou pelo menos com preços moderados, mas uma ferramenta de análise de sentimento provavelmente perderia essa sutileza.  

Expressões idiomáticas

As expressões idiomáticas, como o uso de frases comuns como "Não vamos ficar enrolando", frequentemente confunde as ferramentas de análise de sentimento e os algoritmos de ML nos quais são construídas. Quando expressões como a mencionada acima são usadas em canais de redes sociais ou em avaliações de produtos, ferramentas de análise de sentimento podem identificá-las incorretamente — o exemplo de "ficar enrolando" pode ser identificado incorretamente com o sentido literal, por exemplo, ou ignorá-las completamente.

As organizações que decidem implantar a análise de sentimento para conhecerem melhor seus clientes têm duas opções para fazer isso: adquirir uma ferramenta já disponível ou criar uma própria.

As empresas que optam por criar sua própria ferramenta geralmente usam uma biblioteca de código aberto em uma linguagem de programação comum, como Python ou Java. Essas bibliotecas são úteis porque suas comunidades estão imersas em ciência de dados. Ainda assim, as organizações que pretendem adotar essa abordagem precisarão fazer um investimento considerável na contratação de uma equipe de engenheiros e cientistas de dados.

A aquisição de uma ferramenta de análise de sentimento de software como serviço (SaaS) disponível exige menos investimento inicial e permite que as empresas implantem um modelo de aprendizado de máquina treinado previamente em vez de criar um do zero. As ferramentas de análise de sentimento SaaS podem ser instaladas e executadas com apenas algumas etapas simples e são uma boa opção para empresas que não estão prontas para fazer o investimento necessário para construir suas próprias ferramentas.