Dengan hampir 5 miliar pengguna di seluruh dunia—lebih dari 60% populasi global—platform media sosial telah menjadi sumber data yang luas yang dapat dimanfaatkan oleh bisnis untuk meningkatkan kepuasan pelanggan, strategi pemasaran yang lebih baik, dan pertumbuhan bisnis yang lebih cepat secara keseluruhan. Namun, memproses data secara manual pada skala tersebut dapat terbukti sangat mahal dan memakan waktu. Salah satu cara terbaik untuk memanfaatkan data media sosial adalah dengan menerapkan program penambangan teks yang merampingkan prosesnya.

Penambangan teks—disebut juga penambangan data teks—adalah disiplin lanjutan dalam ilmu data yang menggunakan pemrosesan bahasa alami (NLP), kecerdasan buatan (AI) dan model machine learning, serta teknik penambangan data untuk mendapatkan informasi kualitatif terkait dari data teks yang tidak terstruktur. Analisis teks melangkah lebih jauh dengan berfokus pada identifikasi pola di seluruh kumpulan data besar, yang menghasilkan hasil yang lebih kuantitatif.

Terkait dengan data media sosial, algoritme penambangan teks (dan lebih jauh lagi, analisis teks) memungkinkan bisnis untuk mengekstrak, menganalisis, dan menginterpretasikan data linguistik dari komentar, postingan, ulasan pelanggan, dan teks lainnya di platform media sosial dan memanfaatkan sumber data tersebut untuk meningkatkan produk, layanan, dan proses.

Ketika digunakan secara strategis, alat penambangan teks dapat mengubah data mentah menjadi intelijen bisnis nyata, sehingga memberikan keunggulan kompetitif bagi perusahaan.

Memahami alur kerja penambangan teks sangat penting untuk memanfaatkan potensi penuh dari metodologi tersebut. Di sini, kami akan menjelaskan proses penambangan teks, menyoroti setiap langkah dan signifikansinya terhadap hasil keseluruhan.

Langkah 1. Pengambilan informasi

Langkah awal dalam alur kerja penambangan teks adalah pengambilan informasi, yang mengharuskan ilmuwan data mengumpulkan data tekstual yang relevan dari berbagai sumber (misalnya, situs web, platform media sosial, survei pelanggan, ulasan online, email, dan/atau basis data internal). Proses pengumpulan data harus disesuaikan dengan tujuan spesifik analisis. Dalam kasus penambangan teks media sosial, itu berarti fokus pada komentar, postingan, iklan, transkrip audio, dll.

Langkah 2. Prapemrosesan data

Setelah Anda mengumpulkan data yang diperlukan, Anda akan melakukan prapemrosesan untuk persiapan analisis. Prapemrosesan akan mencakup beberapa sub-langkah, termasuk yang berikut ini:

• Pembersihan teks: Pembersihan teks adalah proses menghapus karakter, tanda baca, simbol khusus, dan angka yang tidak relevan dari kumpulan data. Ini juga termasuk mengubah teks menjadi huruf kecil untuk memastikan konsistensi dalam tahap analisis. Proses ini sangat penting terutama ketika menambang postingan dan komentar media sosial, yang sering kali penuh dengan simbol, emoji, dan pola kapitalisasi yang tidak konvensional.
• Tokenisasi: Tokenisasi memecah teks menjadi unit-unit individual (yaitu kata dan/atau frasa) yang dikenal sebagai token. Langkah ini memberikan blok bangunan dasar untuk analisis selanjutnya.
• Penghapusan kata henti: Kata henti adalah kata umum yang tidak memiliki arti penting dalam frasa atau kalimat (misalnya, 'yang', 'adalah', 'dan', dan lain-lain). Menghapus kata-kata henti membantu mengurangi kebisingan dalam data dan meningkatkan akurasi pada tahap analisis.
• Stemming dan lemmatization: Teknik stemming dan lemmatization menormalkan kata ke bentuk dasarnya. Stemming mengurangi kata menjadi bentuk dasarnya dengan menghapus awalan atau akhiran, sementara lemmatization memetakan kata ke bentuk kamus. Teknik-teknik ini membantu mengkonsolidasikan variasi kata, mengurangi redundansi dan membatasi ukuran file pengindeksan.
• Penandaan bagian dari ucapan (POS): Penandaan POS memfasilitasi analisis semantik dengan memberikan tanda tata bahasa pada kata-kata (misalnya, kata benda, kata kerja, kata sifat, dll.), yang sangat berguna untuk analisis sentimen dan pengenalan entitas.
• Penguraian sintaksis: Penguraian melibatkan analisis struktur kalimat dan frasa untuk menentukan peran kata yang berbeda dalam teks. Misalnya, model penguraian dapat mengidentifikasi subjek, kata kerja, dan objek dari kalimat lengkap.

Langkah 3. Representasi teks

Pada tahap ini, Anda akan menetapkan nilai numerik data sehingga dapat diproses oleh algoritma machine learning (ML), yang akan membuat model prediktif dari input pelatihan. Ini adalah dua metode umum untuk representasi teks:

• Kumpulan kata (Bag-of-words, BoW): BoW merepresentasikan teks sebagai kumpulan kata-kata unik dalam dokumen teks. Setiap kata menjadi fitur, dan frekuensi kemunculannya mewakili nilainya. BoW tidak memperhitungkan urutan kata, melainkan berfokus secara eksklusif pada kehadiran kata.
• Frekuensi istilah-frekuensi dokumen terbalik (TF-IDF): TF-IDF menghitung pentingnya setiap kata dalam dokumen berdasarkan frekuensi atau kelangkaannya di seluruh kumpulan data. Ia menekankan kata-kata yang sering muncul dan lebih jarang muncul, tetapi lebih informatif.

Langkah 4. Ekstraksi data

Setelah Anda menetapkan nilai numerik, Anda akan menerapkan satu atau lebih teknik penambangan teks ke data terstruktur untuk mengekstrak insight dari data media sosial. Beberapa teknik umum termasuk yang berikut:

• Analisis sentimen: Analisis sentimen mengategorikan data berdasarkan sifat opini yang diungkapkan dalam konten media sosial (misalnya, positif, negatif, atau netral). Hal ini dapat berguna untuk memahami opini pelanggan dan persepsi merek, dan untuk mendeteksi tren sentimen.
• Pemodelan topik: Pemodelan topik bertujuan untuk menemukan tema dan/atau topik yang mendasari dalam kumpulan dokumen. Ini dapat membantu mengidentifikasi tren, mengekstrak konsep kunci dan memprediksi minat pelanggan. Algoritme yang populer untuk pemodelan topik termasuk Latent Dirichlet Allocation (LDA) dan faktorisasi matriks non-negatif (NMF).
• Named entity recognition (NER): NER mengekstrak informasi yang relevan dari data yang tidak terstruktur dengan mengidentifikasi dan mengklasifikasikan entitas bernama (seperti nama orang, organisasi, lokasi, dan tanggal) di dalam teks. Ini juga mengotomatiskan tugas-tugas seperti ekstraksi informasi dan kategorisasi konten.
• Klasifikasi teks: Berguna untuk tugas-tugas seperti klasifikasi sentimen, penyaringan spam, dan klasifikasi topik, klasifikasi teks melibatkan pengelompokan dokumen ke dalam kelas atau kategori yang telah ditentukan sebelumnya. Algoritme machine learning seperti Naïve Bayes dan mesin vektor dukungan (SVM), dan model pembelajaran mendalam seperti jaringan neural konvolusional (CNN) sering digunakan untuk klasifikasi teks.
• Penambangan aturan asosiasi: Penambangan aturan asosiasi dapat menemukan hubungan dan pola antara kata dan frasa dalam data media sosial, mengungkap asosiasi yang mungkin tidak terlihat jelas pada pandangan pertama. Pendekatan ini membantu mengidentifikasi hubungan tersembunyi dan pola kemunculan bersama yang dapat mendorong pengambilan keputusan bisnis di tahap selanjutnya.

Langkah 5. Analisis dan interpretasi data

Langkah selanjutnya adalah memeriksa pola, tren, dan insight yang diekstraksi untuk mengembangkan kesimpulan yang berarti. Teknik visualisasi data seperti word cloud, diagram batang, dan grafik jaringan dapat membantu Anda menyajikan temuan dengan cara yang ringkas dan menarik secara visual.

Langkah 6. Validasi dan iterasi

Sangat penting untuk memastikan hasil penambangan Anda akurat dan dapat diandalkan, jadi pada tahap terakhir, Anda harus memvalidasi hasilnya. Evaluasi kinerja model penambangan teks menggunakan metrik evaluasi yang relevan dan membandingkan hasil Anda dengan kebenaran dasar dan/atau penilaian pakar. Jika perlu, buat penyesuaian pada langkah-langkah prapemrosesan, representasi dan/atau pemodelan untuk meningkatkan hasil. Anda mungkin perlu mengulangi proses ini sampai hasilnya memuaskan.

Langkah 7. Insight dan pengambilan keputusan

Langkah terakhir dari alur kerja penambangan teks adalah mengubah insight yang diperoleh menjadi strategi yang dapat ditindaklanjuti yang akan membantu bisnis Anda mengoptimalkan data dan penggunaan media sosial. Pengetahuan yang diperoleh dapat memandu proses seperti peningkatan produk, kampanye pemasaran, peningkatan dukungan pelanggan, dan strategi mitigasi risiko—semuanya dari konten media sosial yang sudah ada.

Penambangan teks membantu perusahaan memanfaatkan keberadaan platform/konten media sosial yang ada di mana-mana untuk meningkatkan produk, layanan, proses, dan strategi bisnis. Beberapa contoh penggunaan yang paling menarik untuk penambangan teks media sosial meliputi:

• Insight pelanggan dan analisis sentimen: Penambangan teks media sosial memungkinkan bisnis untuk mendapatkan insight yang mendalam seputar preferensi, opini, dan sentimen pelanggan. Menggunakan bahasa pemrograman seperti Python dengan platform berteknologi tinggi seperti NLTK dan SpaCy, perusahaan dapat menganalisis konten buatan pengguna (misalnya, postingan, komentar, dan ulasan produk) untuk memahami bagaimana pelanggan memandang produk atau layanan mereka. Informasi berharga ini membantu para pengambil keputusan untuk menyempurnakan strategi pemasaran, meningkatkan penawaran produk, dan memberikan pengalaman pelanggan yang lebih personal.
• Peningkatan dukungan pelanggan: Ketika digunakan bersama perangkat lunak analitik teks, sistem umpan balik (seperti chatbot), skor promotor bersih (NPS), tiket dukungan, survei pelanggan, dan profil media sosial menyediakan data yang membantu perusahaan meningkatkan pengalaman pelanggan. Penambangan teks dan analisis sentimen juga menyediakan kerangka kerja untuk membantu perusahaan mengatasi masalah akut dengan cepat dan meningkatkan kepuasan pelanggan secara keseluruhan.
• Riset pasar dan intelijen kompetitif yang lebih baik: Penambangan teks media sosial menyediakan cara yang hemat biaya bagi bisnis untuk melakukan riset pasar dan memahami perilaku konsumen. Dengan melacak kata kunci, tagar, dan sebutan yang terkait dengan industri mereka, perusahaan dapat memperoleh insight real-time tentang preferensi, opini, dan pola pembelian konsumen. Selain itu, bisnis dapat memantau aktivitas media sosial pesaing dan menggunakan penambangan teks untuk mengidentifikasi celah pasar dan menyusun strategi untuk mendapatkan keunggulan kompetitif.
• Manajemen reputasi merek yang efektif: Platform media sosial adalah saluran yang kuat di mana pelanggan mengekspresikan opini secara massal. Penambangan teks memungkinkan perusahaan untuk secara proaktif memantau dan merespons penyebutan merek dan masukan pelanggan secara real-time. Dengan segera mengatasi sentimen negatif dan kekhawatiran pelanggan, bisnis dapat mengurangi potensi krisis reputasi. Menganalisis persepsi merek juga memberikan insight kepada organisasi mengenai kekuatan, kelemahan, dan peluang untuk perbaikan.
• Pemasaran bertarget dan pemasaran yang dipersonalisasi: Penambangan teks media sosial memfasilitasi segmentasi audiens secara terperinci berdasarkan minat, perilaku, dan preferensi. Menganalisis data media sosial membantu bisnis mengidentifikasi segmen pelanggan utama dan menyesuaikan kampanye pemasaran yang sesuai, memastikan bahwa upaya pemasaran relevan, menarik, dan secara efektif dapat meningkatkan tingkat konversi. Pendekatan yang ditargetkan akan mengoptimalkan pengalaman pengguna dan meningkatkan ROI organisasi.
• Identifikasi dan pemasaran influencer: Penambangan teks membantu organisasi mengidentifikasi influencer dan pemimpin pemikiran dalam industri tertentu. Dengan menganalisis keterlibatan, sentimen, dan jumlah pengikut, perusahaan dapat mengidentifikasi influencer yang relevan untuk kolaborasi dan kampanye pemasaran, memungkinkan bisnis untuk memperkuat pesan merek mereka, menjangkau audiens baru, menumbuhkan loyalitas merek, dan membangun koneksi yang autentik. 
• Manajemen krisis dan manajemen risiko: Penambangan teks berfungsi sebagai alat yang sangat berharga untuk mengidentifikasi potensi krisis dan mengelola risiko. Memantau media sosial dapat membantu perusahaan mendeteksi tanda-tanda peringatan dini dari krisis yang akan datang, mengatasi keluhan pelanggan dan mencegah meningkatnya insiden negatif. Pendekatan proaktif ini meminimalkan kerusakan reputasi, membangun kepercayaan konsumen, dan meningkatkan strategi manajemen krisis secara keseluruhan. 
• Pengembangan dan inovasi produk: Bisnis selalu mendapatkan keuntungan dari komunikasi yang lebih baik dengan pelanggan. Penambangan teks menciptakan jalur komunikasi langsung dengan pelanggan, membantu perusahaan mengumpulkan masukan yang berharga dan menemukan peluang untuk inovasi. Pendekatan yang berpusat pada pelanggan memungkinkan perusahaan menyempurnakan produk yang sudah ada, mengembangkan penawaran baru, dan tetap terdepan dalam memenuhi kebutuhan dan ekspektasi pelanggan yang terus berkembang.

Platform media sosial telah menjadi tambang emas informasi, menawarkan peluang yang belum pernah ada sebelumnya bagi bisnis untuk memanfaatkan kekuatan konten yang dibuat oleh pengguna. Dan dengan perangkat lunak canggih seperti IBM watsonx Assistant, data media sosial lebih kuat dari sebelumnya.

IBM watsonx Assistant adalah platform AI percakapan terkemuka di pasar yang dirancang untuk membantu Anda meningkatkan bisnis Anda. Dibangun di atas model pembelajaran mendalam, machine learning, dan NLP, watsonx Assistant memungkinkan ekstraksi informasi yang akurat, memberikan insight terperinci dari dokumen, dan meningkatkan keakuratan respons. Watson juga mengandalkan klasifikasi niat dan pengenalan entitas untuk membantu bisnis lebih memahami kebutuhan dan persepsi pelanggan.

Di era big data, perusahaan selalu mencari alat dan teknik canggih untuk mengekstrak insight dari cadangan data. Dengan memanfaatkan insight penambangan teks dari konten media sosial menggunakan watsonx Assistant, bisnis Anda dapat memaksimalkan nilai aliran data yang tak ada habisnya yang dibuat pengguna media sosial setiap hari, dan pada akhirnya meningkatkan hubungan konsumen dan keuntungan mereka.