مع وجود ما يقرب من 5 مليارات مستخدم حول العالم — أي أكثر من 60٪ من سكان العالم — أصبحت منصات التواصل الاجتماعي مصدرًا ضخمًا للبيانات التي يمكن أن تستفيد منها الشركات لتحسين رضا العملاء، وتطوير استراتيجيات التسويق، وتسريع نمو الأعمال بشكل عام. ومع ذلك، فإن معالجة البيانات يدويًا على بهذا الكم يمكن أن تكون مكلفة للغاية وتستغرق وقتًا طويلاً. إحدى أفضل الطرق للاستفادة من بيانات وسائل التواصل الاجتماعي هي تطبيق برامج التنقيب في النصوص التي تُبسّط عملية تحليل هذه البيانات.
يعد التنقيب في النص- ويسمى أيضا التنقيب عن البيانات في النص - تخصصًا متقدمًا في علم البيانات يستخدم معالجة اللغة الطبيعية (NLP) والذكاء الاصطناعي (الذكاء الاصطناعي) ونماذج التعلم الآلي وتقنيات التنقيب عن البيانات لاشتقاق المعلومات النوعية ذات الصلة من البيانات النصية غير المنظمة. يذهب تحليل النص إلى أبعد من ذلك من خلال التركيز على تحديد الأنماط عبر مجموعات البيانات الكبيرة، مما يحقق مزيدًا من النتائج الكمية.
أما فيما يتعلق ببيانات وسائل التواصل الاجتماعي، فإن خوارزميات التنقيب في النصوص (وبالتالي تحليل النصوص) تسمح للشركات باستخراج البيانات اللغوية وتحليلها وتفسيرها من التعليقات والمنشورات ومراجعات العملاء وغيرها من النصوص على منصات التواصل الاجتماعي والاستفادة من مصادر البيانات هذه لتحسين المنتجات والخدمات والعمليات.
عند استخدام أدوات التنقيب في النصوص بشكل استراتيجي، فيمكنها تحويل البيانات غير المنسقة إلى معلومات استخباراتية تجارية حقيقية، مما يمنح الشركات ميزة تنافسية.
يعد فهم سير عمل التنقيب في النص أمرًا حيويًا لإطلاق الإمكانات الكاملة للمنهجية. سنوضح هنا عملية التنقيب في النص، ونسلط الضوء على كل خطوة وأهميتها للنتيجة النهائية.
تتمثل الخطوة الأولى في سير عمل التنقيب في النصوص في استرجاع المعلومات، وهو ما يتطلب من علماء البيانات جمع البيانات النصية ذات الصلة من مصادر مختلفة (مثل المواقع الإلكترونية ومنصات التواصل الاجتماعي واستطلاعات رأي العملاء والمراجعات عبر الإنترنت ورسائل البريد الإلكتروني و/أو قواعد البيانات الداخلية). وينبغي أن تكون عملية جمع البيانات مصممة وفقًا للأهداف المحددة للتحليل. في حالة التنقيب في نصوص وسائل التواصل الاجتماعي، فهذا يعني التركيز على التعليقات والمشاركات والإعلانات والنصوص الصوتية وما إلى ذلك.
بمجرد جمع البيانات اللازمة، ستقوم بمعالجتها مسبقًا استعدادًا للتحليل. ستشمل المعالجة المسبقة عدة خطوات فرعية، بما في ذلك ما يلي:
في هذه المرحلة، ستقوم بتعيين القيم العددية للبيانات بحيث يمكن معالجتها بواسطة خوارزميات التعلم الآلي (ML)، والتي ستنشئ نموذجًا تنبؤيًا من مدخلات التدريب. هاتان طريقتان شائعتان لتمثيل النص:
بعد تعيين قيم رقمية، ستطبق تقنية أو أكثر للتنقيب في النصوص عن البيانات المنظمة لاستخراج الإحصاءات من بيانات الوسائط الاجتماعية. تتضمن بعض التقنيات الشائعة ما يلي:
الخطوة التالية هي فحص الأنماط والاتجاهات والمعارف المستخرجة لتطوير استنتاجات ذات مغزى. يمكن أن تساعدك تقنيات تصور البيانات مثل سحب الكلمات والمخططات الشريطية والرسوم البيانية للشبكة في تقديم النتائج بطريقة موجزة وجذابة بصريًا.
من الضروري التأكد من دقة وموثوقية نتائج التنقيب الخاصة بك، لذلك في المرحلة قبل الأخيرة، يجب عليك التحقق من صحة النتائج. قم بتقييم أداء نماذج التنقيب في النصوص باستخدام مقاييس التقييم ذات الصلة وقارن نتائجك بالحقيقة الأساسية و/أو حكم الخبراء. إذا لزم الأمر، فقم بإجراء تعديلات على خطوات المعالجة المسبقة والتمثيل و/أو النمذجة لتحسين النتائج. قد تحتاج إلى تكرار هذه العملية حتى تكون النتائج مرضية.
تتمثل الخطوة الأخيرة في سير عمل التنقيب عن النصوص في تحويل الرؤى المشتقة إلى إستراتيجيات قابلة للتنفيذ تساعد أعمالك على تحسين بيانات الوسائط الاجتماعية واستخدامها. كما يمكن للمعرفة المستخرجة توجيه عمليات مثل تحسينات المنتجات والحملات التسويقية وتحسينات دعم العملاء وإستراتيجيات تخفيف المخاطر - كل ذلك من محتوى الوسائط الاجتماعية الموجود بالفعل.
يساعد التنقيب في النصوص الشركات على الاستفادة من الوجود الكلي لمنصات/محتوى وسائل التواصل الاجتماعي لتحسين منتجات الأعمال وخدماتها وعملياتها واستراتيجياتها. تتضمن بعض حالات الاستخدام الأكثر إثارة للاهتمام للتنقيب في نصوص وسائل التواصل الاجتماعي ما يلي:
أصبحت منصات التواصل الاجتماعي منجم ذهب للمعلومات، مما يوفر للشركات فرصة غير مسبوقة لتسخير قوة المحتوى الذي ينشئه المستخدمون. ومع وجود برامج متقدمة مثل IBM watsonx Assistant، أصبحت بيانات وسائل التواصل الاجتماعي أقوى من أي وقت مضى.
يُعد IBM watsonx Assistant منتجًا رائدًا في سوق الذكاء الاصطناعي الحواري، صُمم لمساعدتك على تعزيز أداء أعمالك بشكل فعّال. وبالاعتماد على نماذج التعلم العميق والتعلم الآلي ومعالجة اللغة الطبيعية (NLP)، يتيح watsonx Assistant استخلاص المعلومات بدقة، وتقديم رؤى تفصيلية من المستندات، وزيادة دقة الاستجابات. كما يعتمد Watson على تصنيف النوايا والتعرّف على الكيانات لمساعدة المؤسسات على فهم احتياجات العملاء وتصوراتهم بشكل أفضل.
في عصر البيانات الضخمة، تبحث الشركات دائما عن أدوات وتقنيات متقدمة لاستخراج معارف من احتياطيات البيانات. من خلال الاستفادة من معارف التنقيب عن النصوص من محتوى وسائل التواصل الاجتماعي باستخدام Watsonx Assistant، يمكن لعملك زيادة قيمة التدفقات التي لا نهاية لها من البيانات التي ينشئها مستخدمو وسائل التواصل الاجتماعية كل يوم، وفي النهاية تحسين كل من علاقات المستهلكين وأرباحهم النهائية.
يمكنك بسهولة تصميم مساعدي ووكلاء الذكاء الاصطناعي القابلين للتوسع وأتمتة المهام المتكررة وتبسيط العمليات المعقدة باستخدام IBM watsonx Orchestrate.
تسريع قيمة الأعمال باستخدام مجموعة قوية ومرنة من مكتبات وخدمات وتطبيقات الذكاء الاصطناعي.
أعدّ ابتكار عمليات ومهام سير العمل الحساسة بإضافة الذكاء الاصطناعي لتعزيز التجارب وصنع القرارات في الوقت الفعلي والقيمة التجارية.