Apa Itu Sentiment Analysis?

3. Aspect-based Sentiment Anayisis

Biasanya, saat menganalisis sentimen teks, katakanlah ulasan produk, Anda perlu mengetahui aspek atau fitur tertentu yang disebutkan orang dengan cara yang positif, netral, atau negatif. Di situlah aspect-based sentiment analysis dapat membantu Anda, misalnya dalam teks ini: "Masa pakai baterai kamera ini terlalu pendek", pengklasifikasi berbasis aspek akan dapat menentukan bahwa kalimat tersebut mengungkapkan pendapat negatif tentang masa pakai baterai tersebut.

4. Multilingual Sentiment Analysis

Multilingual sentiment analysis bisa menjadi cara yang sulit. Ini melibatkan banyak pre-processing dan sumber daya. Sebagian besar sumber daya ini tersedia secara online (misalnya sentiment lexicon), sementara yang lain perlu dibuat sendiri (misalnya translated corpora atau noise detection algoritma), tetapi Anda harus tahu cara membuat kode untuk dapat menggunakannya.

Atau, Anda dapat mendeteksi bahasa dalam teks secara otomatis dengan alat bantu pengklasifikasi bahasa seperti MonkeyLearn, kemudian melatih model analisis ini untuk dapat mengklasifikasikan teks dalam bahasa pilihan Anda.

Mengapa Sentiment Analysis Itu Penting?

Sentiment analysis itu sangat penting karena dapat membantu bisnis untuk memahami sentimen pelanggan mereka terhadap brand tersebut. Sebuah bisnis dapat membuat keputusan yang lebih baik dan lebih tepat secara otomatis menyortir sentimen di balik percakapan di media sosial, ulasan, dan lainnya.

Diperkirakan terdapat 90% data di dunia yang tidak terstruktur, dengan kata lain tidak terorganisir. Volume besar dari data bisnis yang tidak terstruktur dibuat setiap harinya seperti: email, support ticket, obrolan, percakapan media sosial, survei, artikel, dokumen, dan lainnya). Tetapi sulit untuk menganalisis sentimen ini secara tepat waktu dan efisien.

Jadi, manfaat keseluruhan dari sentiment analysis meliputi:

1. Mampu Menyortir Data Sesuai Skala

Bisakah Anda bayangkan menyortir ribuan tweet, percakapan dukungan pelanggan, atau survei secara manual? Terlalu banyak data bisnis untuk diproses secara manual. Sentiment analysis mampu membantu bisnis memproses data dalam jumlah besar dengan cara yang efisien dan hemat biaya.

2. Analisis Secara Real Time

Sentiment analysis dapat mengidentifikasi isu-isu kritis secara real-time, misalnya apakah krisis PR di media sosial sedang meningkat? Apakah pelanggan yang marah akan melakukan churn? Model sentiment analysis dapat membantu Anda segera mengidentifikasi situasi semacam ini, sehingga Anda dapat segera mengambil tindakan.

3. Kriteria yang konsisten

Diperkirakan terdapat sekitar 60-65% orang yang setuju ketika menentukan sentimen dari teks tertentu. Memberi tag pada teks berdasarkan sentimen sangat subjektif, dipengaruhi oleh pengalaman, pemikiran, dan keyakinan pribadi. Dengan menggunakan sistem sentiment analysis yang terpusat, perusahaan dapat menerapkan kriteria yang sama untuk semua data mereka, sehingga membantu mereka meningkatkan akurasi dan mendapatkan wawasan yang lebih baik.