Zašto nam treba tekstualna analitika emocija? Takva analitika ključna je za razumijevanje ljudskih emocija radi poboljšanja komunikacije i donošenja odluke na temelju dostupnih podataka. U posljednje vrijeme tekstualna analiza emocija može se vidjeti na primjer u nekim tvrtkama koje nastoje poboljšati svoje usluge na temelju reakcija klijenata. A reakcije se mogu iščitati analizom emocija, dakle dubinskim promatranjem. Nije više u suvremenim komunikacijama dostatno baciti oko na elektroničku poštu ili pismo žalbe, za što treba puno vremena i dodatnih resursa. Sve te tekstove treba analizirati.
Ozbiljnije tvrtke kontinuirano prate raspoloženje kupaca i klijenata na društvenim mrežama, u raznim komentiranjima i sl. I prema tim analitikama prilagođava se strategija ponude i općenito poslovanja.
Obrada prirodnog jezika
Najnoviji alati za analitiku emocija u pisanju i govorenju mogu otkriti emocionalni stres u porukama ili govoru, što je korisno radi rane intervencije.
Može se analizirati povratna informacija vlastitih zaposlenika ili kandidata za posao. Tu se iščitava ili strah od izazova ili nezadovoljstvo statusom itd. Ukratko bi se moglo zaključiti da emocionalna analitika premošćuje jaz između ljudskih emocija i donošenja odluka vođenih umjetnom inteligencijom.
Kako to sve funkcionira? Algoritam prepoznaje emocije i stavove iz govora ili pisma pomoću tehnika obrade prirodnog jezika (NLP). Obrada prirodnog jezika (Natural language processing) kombinira računalnu lingvistiku, strojno učenje i modele dubokog učenja za obradu ljudskog jezika.
Emocionalna analiza teksta ili govora oslanja se na polaritet osjećaja (pozitivan, negativan, neutralan), kategorije emocija (radost, ljutnja, tuga itd.), ton (formalni, ležeran, sarkastičan), intenzitet (blage naspram jakih emocija) i kontekst (značenje riječi na temelju okolnog teksta).
Evo dva primjera analize emocija u tekstu i kako to algoritam tumači:
Pozitivna emocija
Primjer 1: Pozitivna emocija (radost): “Upravo sam dobio unaprjeđenje na poslu! Tako sam uzbuđen i ponosan na sebe!”
Analiza: Riječi “unaprjeđenje”, “uzbuđen” i “ponosan” snažni su pokazatelji pozitivnih emocija. NLP tehnike, poput analize osjećaja i ugrađivanja riječi, spajaju te riječi s izrazima povezanima sa srećom u unaprijed obučenim modelima. Algoritam klasificira ovaj tekst kao izraz radosti ili uzbuđenja na temelju polariteta osjećaja i konteksta.
Bijes i – uskličnik
Primjer 2: Negativna emocija (bijes): “Ne mogu vjerovati da su opet zabrljali moju narudžbu! Ovo je tako frustrirajuće!”
Analiza: Riječi poput “zabrljalo” i “frustrirajuće” sugeriraju nezadovoljstvo. Upotreba uskličnika pojačava pojačano emocionalno stanje. Algoritam pomoću otkrivanja osjećaja temeljenog na pravilima dubokog učenja prepoznaje to kao ljutnju ili frustraciju na temelju jezičnih obrazaca i tonskih oznaka.
I na koncu, što je poanta. Stvar je u tomu da poslodavci, trgovci i svi koji komuniciraju sa zaposlenicima ili s klijentima, kupcima itd. mogu lako vidjeti njihov stav i raspoloženje ako zabilježe srce ili palac gore, ili kakvu drugu kratku reakciju. Međutim, kako u nedostatku vremena otkrivati i istraživati njihovo istinsko raspoloženje u elaboratima po društvenim mrežama, dugačkim dopisima, nečitkim i polupismenim mailovima, novinskim člancima itd? Tomu služi tekstualna analitika emocionalnih stanja…
Emocije u “oblaku riječi”
E sa, sve te rezultate dobro je i korisno vizualizirati. A to se najbolje radi s tzv. oblacima riječi. Oblak riječi vizualni je prikaz učestalosti riječi, a u našem slučaju učestalosti određenih emocija iz teksta ili govora. Što se pojam češće pojavljuje u tekstu koji se analizira, to se riječ pojavljuje veća na generiranoj slici. To je tehnika vizualizacije podataka koja se koristi za predstavljanje tekstualnih podataka u kojima veličina svake riječi označava njezinu učestalost ili važnost.
Istraživači sa Sveučilišta Berkeley identificirali su dvadesetak kategorija emocija. No najčešće emocije koje ćemo pronaći u vezi s poslovanjem jesu divljenje, obožavanje, estetsko uvažavanje, žudnja, nostalgija, oduševljenje i interes (kao pozitivne) te ljutnja, dosada, iznenađenje, gađenje i užas (kao negativne). I eto, za svaki projekt, uslugu ili proizvod na zid se može objesiti vizual (oblak riječi) s takvim ili onakvim izrazima. Kao podsjetnik da se nešto treba promijeniti…
Analitika • News 