O que é análise de sentimento?

Nunca as empresas tiveram acesso a tantos dados sobre seus clientes como agora, o que é uma oportunidade e um desafio: analisar a grande quantidade de dados textuais disponíveis e extrair insights úteis para orientar suas decisões de negócios.

De e-mails e tweets a respostas a pesquisas on-line, conversas por bate-papo com representantes de atendimento ao cliente e avaliações, as fontes disponíveis para avaliar o sentimento do cliente são aparentemente infinitas. Os sistemas de análise de sentimentos ajudam as empresas a conhecerem melhor seus clientes, oferecerem experiências mais fortes aos clientes e melhorarem a reputação das marcas.

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. À medida que as empresas adotam a análise de sentimento e começam 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.

As ferramentas mais recentes de análise de sentimento com inteligência artificial (IA) ajudam as empresas a filtrar avaliações e net promoter scores (NPS) para viés pessoal e receber mais opiniões objetivas sobre sua marca, produtos e serviços. Por exemplo, se um cliente expressa uma opinião negativa juntamente 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 separar e classificar o texto de maneira objetiva para que isso não aconteça e ambos os sentimentos sejam refletidos.

A análise de sentimento 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 de sentimento do cliente robustas, baseadas em nuvem e aprimoradas por IA ajudam as organizações a oferecer business intelligence a partir dos dados dos seus clientes em grande escala, sem gastar recursos desnecessários.

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 de processamento de linguagem natural (NLP) e aprendizado de máquina (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 pode proporcionar resultados quase em tempo real, abordagens baseadas em ML são mais adaptáveis e normalmente podem lidar com cenários mais complexos.

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 léxicos, 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.

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 o software a identificar emoções em texto da mesma forma que os seres humanos. Os modelos de ML 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 funcionalidades (X).
   

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

• Máquinas de vetores de suporte: 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.

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:

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.

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.

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.

As organizações conduzem análises de sentimento por vários motivos. Aqui estão alguns dos casos de uso mais populares.

Embora a análise de sentimento e as tecnologias que a sustentam estejam crescendo rapidamente, ainda é um campo relativamente novo. De acordo com "Sentiment Analysis", 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.

O contexto é um componente crítico para saber qual emoção está sendo expressa em um bloco de texto e que frequentemente leva ferramentas de análise de sentimento a cometer erros. Em uma pesquisa com clientes, por exemplo, um cliente pode dar duas respostas à pergunta: "De que você gostou em nosso aplicativo?" A primeira resposta pode ser "funcionalidade" e a segunda, "UX". Se a pergunta for outra, como "De que você não gostou em 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 à qual o cliente estivesse respondendo, uma tática demorada conhecida como pré ou pós-processamento .

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 por meio de seu tom de voz ou expressão facial, e não há diferença discernível nas palavras que utiliza. Por exemplo, ao analisar a frase "Sensacional, outra multa de estacionamento de milhares de dólares; é tudo de 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 "sensacional".

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.

As expressões idiomáticas, como o uso de frases comuns como "Não vamos ficar enchendo linguiça", frequentemente confunde as ferramentas de análise de sentimento e os algoritmos de ML com os 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 enchendo linguiça" 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.