La scrittrice inglese Virginia Woolf una volta disse: “Ogni segreto dell’anima di uno scrittore, ogni esperienza della sua vita, ogni qualità della sua mente è scritta in grande nelle sue opere”. 

La sentiment analysis ha uno scopo simile, aiutare a comprendere le parole scritte di un autore su un argomento identificando ed estraendo informazioni soggettive dai dati testuali.

Secondo Brand 24, la sentiment analysis è: “… il processo di analisi di testi online che determinano il tono emotivo, se sono positivi, negativi, o neutrali. In parole semplici, la sentiment analysis serve a scoprire l’atteggiamento dell’autore rispetto ad un tema.”

La sentiment analysis è simile ad altri strumenti di Emotion AI come il riconoscimento delle emozioni – software che misura le espressioni facciali per determinare le emozioni e condividere obiettivi e sfide simili.

Gli algoritmi di sentiment analysis usano una combinazione di tecniche di natural language processing (NLP) e algoritmi di machine learning. 

Le tecniche di NLP estraggono e analizzano delle parti testuali mentre gli algoritmi di machine learning allenano il modello a riconoscere e classificare le diverse emozioni che derivano dai dati testuali analizzati.

I ricercatori potrebbero utilizzare uno dei quattro diversi tipi di metodi di analisi del sentiment (TechTarget):

1. Sentiment analysis a grana fine: simile a una scala a 5 stelle da positivo a negativo
2. Rilevamento delle emozioni: suddivide ulteriormente il feedback in emozioni specifiche come la felicità o la tristezza
3. Analisi basata sugli intenti: esamina le opportunità orientate all’azione, come chiedere a un rappresentante dell’hotel di contattare un cliente che ha lasciato un commento negativo sul proprio soggiorno
4. Analisi basata sugli aspetti: cerca la caratteristica specifica dietro un commento positivo o negativo, come un malfunzionamento in una particolare parte di un prodotto

La Sentiment Analysis funziona utilizzando due metodi di apprendimento automatico:

• Apprendimento automatico supervisionato: si allena su un ampio set di dati di testo etichettati. L’algoritmo impara a rilevare diversi modelli e caratteristiche associati a diverse emozioni. L’algoritmo addestrato viene quindi utilizzato per classificare il sentimento di nuovi dati di testo.
• Apprendimento automatico non supervisionato: non si allena su dati etichettati ma impara a identificare e classificare le emozioni da solo. Funziona meglio con una grande quantità di dati senza etichetta in modo che l’algoritmo possa apprendere e adattarsi a nuovi dati con un addestramento esplicito.

La Sentiment Analysis e l’Emotion AI combinati forniscono un potente strumento per i ricercatori che cercano di comprendere meglio il proprio pubblico. Proprio come con qualsiasi strumento basato sulle emozioni hanno dei limiti in quanto esse non sono sempre le stesse e variano da persona a persona, è questa la grande sfida nel tentativo di identificarle.

Un’ulteriore sfida della Sentiment Analysis può essere che basandosi su sul linguaggio umano – il quale varia a seconda dei colloquialismi (o slang), dalla varietà di espressioni e così via – può rendere difficile la loro decifrazione da parte degli algoritmi che, ovviamente, non rilevano ancora tutte le caratteristiche proprie del linguaggio naturale. Tuttavia, è qui che entra in scena la combinazione di Emotion AI e sentiment analysis. 

L’Emotion AI si basa su anni di ricerca che mostrano l’universalità delle emozioni nelle espressioni facciali. Ne parleremo più in dettaglio nel nostro Glossario di Emotion AI. Ma in breve, la sentiment analysis fornisce un ulteriore livello di approfondimento per comprendere le emozioni dietro un pubblico e aiuta a confermare i risultati a seguito di un’analisi con software di Emotion AI (come EmPower). 

La Sentiment Analysis è utile in diversi casi dal monitoraggio dei social media, all’analisi del feedback dei clienti, alla traduzione linguistica. Inoltre, la sentiment analysis aiuta i ricercatori a comprendere meglio il pubblico e di conseguenza a prendere decisioni informate che portano a risultati migliori.

La Sentiment Analysis è importante perché migliora la nostra capacità di comprendere e interpretare il contenuto emotivo dei dati testuali. E, come accennato in precedenza, se combinato con altri strumenti di Emotion AI può diventare molto potente.

L’Emotion AI offre numerosi vantaggi sia che si tratti di condurre ricerche di mercato che di migliorare le interazioni uomo-robot. Scopri di più su come l’analisi del sentiment e l’Emotion AI possono lavorare insieme per fornire informazioni approfondite. 

Lo strumento Emotion AI di Emotiva, EmPower, può aiutare anche nella sentiment analysis. Pianifica una demo oggi per saperne di più.