Exploiter le contenu généré par les utilisateurs sur les réseaux sociaux avec des exemples de fouille de textes

Avec près de 5 milliards d’utilisateurs dans le monde, soit plus de 60 % de la population mondiale, les plateformes de réseaux sociaux sont devenues une vaste source de données que les entreprises peuvent exploiter pour améliorer la satisfaction des clients, élaborer de meilleures stratégies marketing et accélérer leur croissance globale. Le traitement manuel des données à cette échelle peut toutefois s’avérer extrêmement coûteux et chronophage. L’un des meilleurs moyens de tirer parti des données des réseaux sociaux est de mettre en œuvre des programmes de fouille de textes rationalisant ce processus.

La fouille de textes,également appelée fouille de données textuelles, est une discipline avancée de la science des données qui utilise le traitement automatique du langage naturel (NLP), l’intelligence artificielle (IA) et des modèles de machine learning, ainsi que des techniques de data mining pour extraire des informations qualitatives pertinentes à partir de données textuelles non structurées. L’analyse de texte va plus loin en se concentrant sur l’identification de schémas se répétant dans de grands jeux de données, produisant des résultats plus quantitatifs.

En ce qui concerne les données des réseaux sociaux, les algorithmes de fouille de textes (et par extension, d’analyse de texte) permettent aux entreprises d’extraire, d’analyser et d’interpréter les données linguistiques des commentaires, des publications, des avis clients et d’autres textes apparaissant sur les plateformes de réseaux sociaux, et d’exploiter ces sources de données pour améliorer les produits, les services et les processus.

Lorsqu’ils sont utilisés de manière stratégique, les outils de fouille de textes peuvent transformer des données brutes en véritables solutions d’aide à la décision, conférant aux entreprises un avantage concurrentiel.

Il est essentiel de comprendre le workflow de la fouille de textes pour exploiter tout le potentiel de cette méthodologie. Ici, nous allons vous présenter le processus de fouille de textes, en détaillant chaque étape et en expliquant son importance pour le résultat global.

Étape 1. Récupération des informations

La première étape du workflow de fouille de textes, c’est la récupération d’informations. Les data scientists doivent recueillir les données textuelles pertinentes à partir de diverses sources (par exemple, des sites web, des plateformes de réseaux sociaux, des enquêtes auprès des clients, des avis en ligne, des e-mails et/ou des bases de données internes). Le processus de collecte des données doit être adapté aux objectifs spécifiques de l’analyse. Dans le cas de la fouille de textes sur les réseaux sociaux, il s’agit de se concentrer sur les commentaires, les publications, les publicités, les transcriptions audio, etc.

Étape 2. Prétraitement des données

Une fois les données nécessaires collectées, elles doivent faire l’objet d’un traitement préalable en vue de l’analyse. Ce prétraitement comprend plusieurs sous-étapes, notamment :

• Nettoyage du texte : Le nettoyage du texte consiste à supprimer les caractères non pertinents, la ponctuation, les symboles spéciaux et les chiffres du jeu de données. Cette étape implique également la conversion du texte en minuscules pour garantir la cohérence de l’analyse. Ce processus est particulièrement important lors de la fouille des publications et des commentaires sur les réseaux sociaux, qui sont souvent remplis de symboles, d’émojis et de schémas de capitalisation peu conventionnels.
• Tokenisation : La tokenisation décompose le texte en unités individuelles (c’est-à-dire en mots et/ou en expressions) appelées tokens (jetons). Cette étape fournit les éléments de base qui serviront à l’analyse ultérieure.
• Suppression des mots vides : Les mots vides sont des mots courants qui n’ont pas de sens significatif dans une expression ou une phrase (par exemple, « le », « est », « et », etc.). La suppression des mots vides permet de réduire le bruit dans les données et d’améliorer la précision de l’analyse.
• Racinisation et lemmatisation : Les techniques de racinisation et de lemmatisation ramènent les mots à une forme de base. La racinisation ramène les mots à leur racine en supprimant les préfixes ou les suffixes, tandis que la lemmatisation fait correspondre les mots à la forme qui apparaît dans le dictionnaire. Ces techniques permettent de consolider les variations orthographiques, de réduire la redondance et de limiter la taille des fichiers d’indexation.
• Marquage des parties du discours : Le marquage des parties du discours facilite l’analyse sémantique en attribuant des marqueurs grammaticaux aux mots (par exemple, nom, verbe, adjectif, etc.), ce qui est particulièrement utile pour l’analyse des sentiments et la reconnaissance d’entités.
• Analyse syntaxique : Il s’agit d’analyser la structure des phrases et des expressions afin de déterminer le rôle des différents mots dans le texte. Par exemple, un modèle d’analyse peut identifier le sujet, le verbe et l’objet d’une phrase complète.

Étape 3. Représentation de texte

Lors de cette étape, vous attribuerez des valeurs numériques aux données afin qu’elles puissent être traitées par des algorithmes de machine learning (ML), qui créeront un modèle prédictif à partir des entrées d’entraînement. Voici deux méthodes courantes utilisées pour la représentation du texte :

• Sac de mots (Bag-of-words, BoW) : Avec cette méthode, le texte est représenté comme un ensemble de mots uniques dans un document texte. Chaque mot devient une caractéristique associée à une valeur de fréquence d’occurrence. La représentation par sac de mots ne tient pas compte de l’ordre des mots : elle se concentre exclusivement sur leur présence.
• TF-IDF (Term frequency-inverse document frequency) : Le TF-IDF calcule l’importance de chaque mot dans un document en fonction de sa fréquence ou de sa rareté dans l’ensemble du jeu de données. Il accroît la pondération des mots fréquemment utilisés et augmente la pertinence des termes plus rares et plus informatifs.

Étape 4. Extraction des données

Une fois les valeurs numériques appliquées, vous devrez employer une ou plusieurs techniques de fouille de textes aux données structurées pour extraire des informations à partir des données des réseaux sociaux. Voici quelques techniques courantes :

• Analyse des sentiments : L’analyse des sentiments classe les données en fonction de la nature des opinions exprimées sur les réseaux sociaux (positives, négatives ou neutres, par exemple). Elle peut être utile pour comprendre les opinions des clients et leur perception de la marque, et pour détecter des tendances.
• Modélisation thématique : La modélisation thématique vise à découvrir les thèmes et/ou les sujets sous-jacents dans un corpus de documents. Elle peut permettre d’identifier les tendances, d’extraire les concepts clés et de prédire les intérêts des clients. Les algorithmes populaires pour la modélisation thématique comprennent l’allocation de Dirichlet latente (LDA) et la factorisation matricielle non négative (NMF).
• Reconnaissance d’entités nommées (Named Entity Recognition, NER) : La NER extrait les informations pertinentes à partir des données non structurées en identifiant et en classant les entités nommées (comme les noms de personnes, les organisations, les lieux et les dates) dans le texte. Elle automatise également des tâches telles que l’extraction d’informations et la catégorisation de contenu.
• Classification de texte : Utile pour des tâches telles que la classification des sentiments, le filtrage antispam et la classification thématique, la classification de texte consiste à classer des documents dans des classes ou catégories prédéfinies. Les algorithmes de machine learning comme l’algorithme Naïve Bayes et les SVM (machines à vecteurs de support), ainsi que les modèles d’apprentissage profond tels que les réseaux neuronaux convolutifs (CNN) sont fréquemment utilisés pour la classification de texte.
• Recherche des règles d’association : La recherche de règles d’association permet de découvrir des relations et des schémas entre les mots et les expressions au sein des données des réseaux sociaux, révélant des associations qui ne sont pas forcément évidentes à première vue. Cette approche permet d’identifier les connexions cachées et les schémas de cooccurrence qui pourront guider la prise de décision métier à des étapes ultérieures.

Étape 5. Analyse et interprétation des données

L’étape suivante consiste à examiner les schémas, les tendances et les informations extraits pour élaborer des conclusions pertinentes. Les techniques de visualisation de données telles que les nuages de mots, les graphiques à barres et les diagrammes de réseau peuvent vous aider à présenter les résultats de manière concise et visuellement attrayante.

Étape 6. Validation et itération

Il est essentiel de vous assurer que les résultats de vos fouilles sont précis et fiables, c’est pourquoi vous devez les valider lors de l’avant-dernière étape. Évaluez les performances des modèles de fouille de textes à l’aide d’indicateurs d’évaluation pertinents et comparez vos résultats avec la vérité terrain et/ou le jugement d’experts. Si nécessaire, apportez des ajustements aux étapes de prétraitement, de représentation et/ou de modélisation pour améliorer les résultats. Vous devrez peut-être répéter ce processus jusqu’à ce que les résultats soient satisfaisants.

Étape 7. Informations et prise de décision

La dernière étape du workflow de fouille de textes consiste à transformer les informations obtenues en stratégies exploitables qui aideront votre entreprise à optimiser les données et l’utilisation des réseaux sociaux. Les connaissances obtenues peuvent guider des processus tels que l’amélioration des produits, les campagnes marketing, l’amélioration du support client et les stratégies d’atténuation des risques, le tout à partir du contenu déjà existant sur les réseaux sociaux.

La fouille de textes permet aux entreprises de tirer parti de l’omniprésence du contenu et des plateformes de réseaux sociaux pour améliorer leurs produits, services, processus et stratégies. Voici quelques-uns des cas d’utilisation les plus intéressants de la fouille de textes sur les réseaux sociaux :

• Informations sur les clients et analyse des sentiments : La fouille de textes sur les réseaux sociaux permet aux entreprises d’obtenir des informations approfondies sur les préférences, les opinions et les sentiments des clients. En utilisant des langages de programmation comme Python avec des plateformes de haute technologie comme NLTK et SpaCy, les entreprises peuvent analyser le contenu généré par les utilisateurs (par exemple, les publications, les commentaires et les avis sur les produits) pour comprendre comment les clients perçoivent leurs produits ou services. Ces informations précieuses aident les décideurs à affiner leurs stratégies marketing, à améliorer leurs offres de produits et à offrir une expérience client plus personnalisée.
• Amélioration du support client : Lorsqu’ils sont utilisés avec un logiciel d’analyse de texte, les systèmes de commentaires (comme les chatbots), le Net Promoter Score (NPS), les tickets d’assistance, les enquêtes client et les profils de réseaux sociaux fournissent des données qui aident les entreprises à améliorer l’expérience client. La fouille de textes et l’analyse des sentiments fournissent également un cadre qui aide les entreprises à résoudre rapidement les problèmes majeurs et à améliorer la satisfaction globale des clients.
• Amélioration des études de marché et de la veille concurrentielle : La fouille de textes sur les réseaux sociaux offre aux entreprises un moyen rentable de réaliser des études de marché et de comprendre le comportement des consommateurs. En suivant les mots-clés, les hashtags et les mentions liés à leur secteur, les entreprises peuvent obtenir des informations en temps réel sur les préférences, les opinions et les habitudes d’achat des consommateurs. En outre, les entreprises peuvent surveiller l’activité de leurs concurrents sur les réseaux sociaux et utiliser la fouille de textes pour identifier les lacunes sur le marché et élaborer des stratégies leur permettant d’obtenir un avantage concurrentiel.
• Gestion efficace de la réputation de la marque : Les plateformes de réseaux sociaux sont de puissants canaux qui permettent aux clients d’exprimer leurs opinions en masse. Avec la fouille de textes, les entreprises peuvent surveiller de manière proactive les mentions de la marque et les commentaires des clients et y répondre en temps réel. En répondant rapidement aux commentaires négatifs et aux préoccupations des clients, les entreprises peuvent atténuer les crises potentielles liées à leur réputation. L’analyse de la perception de la marque permet également aux organisations de mieux comprendre leurs forces et leurs faiblesses, et d’identifier des opportunités d’amélioration.
• Marketing ciblé et marketing personnalisé : La fouille de textes sur les réseaux sociaux facilite la segmentation granulaire du public en fonction de ses centres d’intérêt, de ses comportements et de ses préférences. En analysant les données des réseaux sociaux, les entreprises peuvent identifier les segments de clientèle clés et adapter les campagnes marketing en conséquence, garantissant la pertinence des efforts marketing et leur capacité à capter l’attention et à stimuler efficacement les taux de conversion. Une approche ciblée optimise l’expérience utilisateur et améliore le retour sur investissement des organisations.
• Identification d’influenceurs et marketing d’influence : La fouille de textes permet aux organisations d’identifier les influenceurs et les leaders d’opinion dans des secteurs spécifiques. En analysant l’engagement, les sentiments et le nombre d’abonnés, les entreprises peuvent identifier les influenceurs appropriés pour des collaborations et des campagnes marketing. Cette démarche leur permet d’amplifier le message de leur marque, d’atteindre de nouveaux publics, de renforcer la fidélité à la marque et d’établir des relations authentiques. 
• Gestion des crises et des risques : La fouille de textes est un outil précieux pour identifier les crises potentielles et gérer les risques. La surveillance des réseaux sociaux peut aider les entreprises à détecter les signes avant-coureurs de crises imminentes, à traiter les plaintes des clients et à empêcher les incidents négatifs de s’aggraver. Cette approche proactive minimise les atteintes à la réputation, renforce la confiance des consommateurs et améliore les stratégies globales de gestion des crises. 
• Développement de produits et innovation : Les entreprises ont toujours intérêt à améliorer leur communication avec leurs clients. La fouille de textes crée une ligne de communication directe avec les clients, aidant ainsi les entreprises à recueillir de précieux retours et à découvrir des opportunités d’innovation. En adoptant une approche centrée sur le client, les entreprises peuvent affiner les produits existants, développer de nouvelles offres et rester à la pointe de l’évolution des besoins et des attentes des clients.

Les plateformes de réseaux sociaux sont devenues une mine d’or d’informations, offrant aux entreprises une occasion sans précédent d’exploiter la puissance du contenu généré par les utilisateurs. Et avec des logiciels avancés comme IBM watsonx Assistant, les données des réseaux sociaux ont plus de pouvoir que jamais.

IBM watsonx Assistant est un produit d’IA conversationnelle leader sur le marché, conçu pour vous aider à dynamiser votre entreprise. S’appuyant sur des modèles d’apprentissage profond, de machine learning et de traitement automatique du langage naturel, watsonx Assistant permet d’extraire des informations précises, fournit des informations granulaires tirées de documents et améliore la précision des réponses. Watson s’appuie également sur la classification d’intentions et la reconnaissance d’entités pour aider les entreprises à mieux comprendre les besoins et les perceptions des clients.

À l’ère du big data, les entreprises sont toujours à la recherche d’outils et de techniques avancés pour extraire des informations des réserves de données. En exploitant les informations tirées de la fouille de textes effectuée sur le contenu des réseaux sociaux avec watsonx Assistant, votre entreprise peut maximiser la valeur des flux interminables de données que les utilisateurs des réseaux sociaux créent chaque jour et, en fin de compte, améliorer à la fois les relations avec les consommateurs et leurs résultats.