Angenommen, Sie möchten einen neuen Film streamen. Sie lesen eine Inhaltsangabe: „Der Herrscher der Zukunft sagt den besten Freunden Bill und Ted, dass sie ein neues Lied komponieren müssen, um das Leben zu retten, wie wir es kennen. Aber anstatt es zu schreiben, beschließen sie, durch die Zeit zu reisen, um es ihrem älteren Ich zu stehlen.“ Das hört sich zwar an allerbeste , lesen Sie auch einige Zuschauerkommentare. "Viel Spaß." „Der perfekte Film für unser Volk.“ "Sehr enttäuscht von der schwachen Handlung." "Bitte nicht mehr." Und so weiter. Sie wägen die positiven Kommentare gegen die negativen ab und entscheiden sich, zuzuschauen Bill und Ted stellen sich der Musik . (Wie viele ungesehene Inhalte haben Sie zu diesem Zeitpunkt wirklich auf Netflix übrig?)
In Situationen wie dieser lesen wir Zuschauerkommentare, weil sie uns über die Meinungen, Einstellungen oder Gefühle von Menschen erzählen – Dinge, die allgemein als . bezeichnet werden Gefühl – oft in relativ wenigen Worten. Nur ein einzelnes Wort oder eine Phrase wie Spaß , perfekter Film oder außergewöhnlich arm kann sehr effektiv Stimmungen vermitteln, und es kann sehr wichtig sein, die Stimmung der Menschen zu kennen. Gefällt den Kunden unser neues Produkt? Was denkt das Twitterverse über die neuesten Nachrichten? Welche Bestimmungen des neuen Gesetzes sind am beliebtesten oder am wenigsten beliebt? Das Gefühl ist der Kern der Antwort, und die Sprache hilft uns, es einzuschätzen.
Das einfache Lesen eines Textes ist der beste Weg, um die Stimmung einzuschätzen. Aber was passiert, wenn Hunderte, Tausende oder gar Millionen von Texten zu lesen sind? Dafür brauchen wir Computer. Computer können Sprache nicht wie Menschen verstehen, aber sie können nach Wörtern oder Ausdrücken suchen, von denen wir glauben, dass sie Gefühle vermitteln, Texte basierend auf diesen Gefühlswörtern bewerten und uns die Bewertungen dann auf hilfreiche Weise präsentieren. Dies kann uns ein groß angelegtes Bild der Stimmung vermitteln, das wir sonst nicht erhalten könnten.
Das ist die Essenz von Stimmungsanalyse , eine Textanalysetechnik in JMP Pro 16. Mal sehen, wie es funktioniert.
Mögen Sie Kaffeepads?
Wir ersparen Ihnen einen tieferen Einblick in den neuesten Film von Bill und Ted zugunsten eines vielleicht alltäglicheren Beispiels: Kaffeepads, diese kleinen Kapseln, die in Einzelportions-Kaffeemaschinen verwendet werden, die manchmal in Pausenräumen, beim kontinentalen Frühstück oder bei manchen Leuten zu finden sind Küchen. Was halten Verbraucher von Kaffeepads?
Wir werden 9.133 Kaffeepad-Bewertungen auf Amazon analysieren, die aus einem größeren Datensatz gefundener Amazon-Bewertungen stammen hier . Um Kontroversen zu vermeiden, analysieren wir gemeinsam die Bewertungen der Pods vieler verschiedener Marken und heben keine bestimmten Produkte hervor. In der Praxis möchten wir jedoch die Domain unserer Analyse genau zu betrachten, vielleicht die Bewertungen nur eines unserer eigenen Produkte oder eines unserer Mitbewerber zu analysieren, was informativer wäre, als sich alle Kaffeepads anzusehen. Wir würden auch Bewertungen zu verwandten Dingen wie Kaffeemaschinen oder Zubehör oder Bewertungen ausschließen, die sich auf sekundäre Aspekte wie Verpackung oder Lieferservice konzentrieren, denn was eine positive Stimmung in einer Domäne ausdrückt ( Lieferung war billig ) möglicherweise nicht in einem anderen ( der kaffee hat geschmeckt billig ).
Bevor wir fortfahren, höre ich einige Leser fragen: „Warum schauen Sie sich nicht einfach die Star-Rezensionen an?“ Natürlich könnten und würden wir uns in der Praxis die Star-Rezensionen ansehen, aber (a) ist Text eine viel reichhaltigere Informationsquelle und (b) in vielen Situationen (z. B. Beiträge in öffentlichen Foren) ist Text die nur Informationen zur Verfügung. Wir ignorieren die Sternebewertungen vorerst, um den Fokus auf die Stimmungsanalyse zu legen.
Die Stimmungsanalyse kommt herein JMP Pro 'S Text-Explorer Plattform, und es ist ziemlich einfach auszuführen. Wählen Sie einfach die Option Stimmungsanalyse aus, und JMP findet automatisch Stimmungswörter, bewertet jede Bewertung und erstellt eine Vielzahl von Ausgaben, damit wir die Analyse verfeinern und die Ergebnisse untersuchen können.
Starten der Stimmungsanalyse
Feinabstimmung der Analyse
Sehen wir uns diese Ausgabe genauer an, beginnend mit ein paar Einzelbewertungen, um zu sehen, wie Stimmungsbewertungen berechnet werden und vor allem warum und wie wir unsere Analyse verfeinern.
Review #4297 ist relativ positiv und sagt Dinge wie Ausgezeichnet , komfortabel und zufrieden und Gesamtpunktzahl +60 (auf einer Skala von -100 bis 100, wobei Null eine neutrale Stimmung ist). Wie hat JMP Pro diese Punktzahl berechnet? Es konsultierte eine eingebaute Liste von Stimmungswörtern und zugehörigen Punktzahlen (eine Stimmung Wörterbuch ) und die Werte der drei Stimmungswörter zusammen gemittelt. Ziemlich einfach. (Wenn gewünscht, berechnet eine Min-Max-Bewertungsoption die Gesamtpunktzahl als Differenz zwischen den positivsten und den negativsten Wörtern im Kommentar.)
Review #4297 ist relativ positiv
Der Algorithmus, der den Text analysiert, verarbeitet automatisch Negatoren (z. Nein ) und Verstärker (z. B. sehr ). Review #6034 ist ein schönes Beispiel. Das Wort gut erhält standardmäßig einen Grundwert von +60, und dieser Wert erhöht sich auf +84, wenn der Verstärker vorausgeht Ja wirklich wird aber -60, wenn negiert von nicht .
JMP Pro passt die Punktzahlen von Stimmungswörtern in Gegenwart von Negatoren oder Verstärkern an
Das integrierte Stimmungswörterbuch von JMP Pro ist vollständig anpassbar und es ist ratsam, es an Ihre Domäne anzupassen. Sehen Sie sich die Bewertung #910 unten an. Schön und gut sind offensichtliche Gefühlswörter, aber was ist mit zu stark , was im Bereich der Kaffeepads eindeutig negativ ist? Erkennen, dass die Stimmungen vieler Wörter domänenspezifisch sind (z. felsenfest kann für ein Auto positiv sein, aber für eine Matratze negativ sein), macht das integrierte Wörterbuch von JMP Pro relativ wenige Annahmen, sodass Sie das Wörterbuch hinzufügen, davon subtrahieren und ändern können, um die Analyse an Ihre Domäne anzupassen.
Sie können die Analyse so anpassen, dass sie domänenspezifische Stimmungswörter oder Ausdrücke wie "zu stark" enthält.
Das Anpassen des Wörterbuchs ist einfach. Hinzufügen zu stark Als negative Phrase markieren wir einfach die Phrase und klicken auf eine Schaltfläche, um ihr eine Punktzahl zuzuweisen, hier -30. Die vollständige Analyse wird automatisch aktualisiert und findet jede Instanz von zu stark und entsprechend zu bewerten. Dadurch wurde die Punktzahl von Review #910 von +43 auf +18 gesenkt, was eine Verbesserung zu sein scheint.
Das Hinzufügen einer neuen Stimmungsphrase ist ziemlich schmerzlos
Es gibt eine Vielzahl zusätzlicher Tools zum Anpassen der Analyse, einschließlich einer Liste potenzieller Stimmungswörter, die Sie möglicherweise zum Wörterbuch hinzufügen möchten (hier werden automatisch Wörter wie stark , schwach , bitter , teuer ), die Möglichkeit, Wortbewertungen nach Belieben zu ändern, die Anpassung von Negatoren und Verstärkern und mehr. Die Stimmungsanalyse sollte immer auf den jeweiligen Anwendungskontext zugeschnitten sein. Wenn Sie also JMP Pro 16 für die Stimmungsanalyse verwenden, sollten Sie sich mit diesen Tools vertraut machen.
Untersuchung der Ergebnisse
Was können wir in diesen Daten finden, wenn wir die Analyse angepasst haben? Erstens zeigt die Zusammenfassung, dass die Stimmung mit einem Durchschnittswert von +39,5 relativ positiv verzerrt ist. Es gibt 6.856 positive Nettobewertungen mit einem Mittelwert von +56,9; 1.277 netto negativ mit einem Mittelwert von -38,7. Es sieht so aus, als ob die Leute ihren Kaffeepads relativ positiv gegenüberstehen, und die durchschnittliche positive Bewertung ist positiver als die durchschnittliche negative Bewertung negativ. Wir werden zwar gleich eine Reihe von Tools sehen, um diese Bewertungen genauer zu untersuchen, es ist jedoch erwähnenswert, dass die Stimmungsbewertungen aller Bewertungen wieder in der Datentabelle gespeichert werden können, um sie für die Visualisierung und Analyse in anderen Tools zur Verfügung zu stellen.
Eine zusammenfassende Tabelle bietet eine aggregierte Ansicht der positiven und negativen Stimmung
Das begleitende Histogramm visualisiert die Verteilung der Sentimentwerte
Es gibt verschiedene Möglichkeiten, die Ergebnisse weiter zu vertiefen. Erstens, welche Stimmungsbegriffe tauchen am häufigsten auf? Wenn wir die Liste durchsehen, sehen wir, dass die häufigsten Wörter im Allgemeinen positiv sind, mit Wörtern wie Großartig , Fett gedruckt und stark einen hohen Rang ein. Wenn wir nach unten scrollen, finden wir die häufigsten negativen Wörter schwach und bitter . Wenn wir auf eine dieser Optionen klicken, können wir ihre Verwendung im Kontext sehen, um ein tieferes Verständnis der Beschwerden von Personen zu erhalten.
Kommentare durch häufige Sentiment-Wörter zu untersuchen kann sehr aufschlussreich sein
Nachdem wir die häufigsten Sentiment-Wörter untersucht haben, könnten wir an bestimmten interessiert sein Merkmale von Kaffeepads. Das heißt, anstatt Kaffeepads ganzheitlich zu betrachten, sollten wir uns auf etwas Bestimmtes wie den Geschmack konzentrieren. Wenn wir auf den Feature Finder schauen, JMP Pro stellt eine Liste von Wörtern bereit, die häufig zusammen mit Stimmungsbegriffen vorkommen, sodass wir die Stimmung in Bezug auf diese Wörter untersuchen können. Hier wählen wir Geschmack aus der Liste, um zu sehen, was die Leute dazu sagen. Wir können sogar auf Ausgewählte Funktionen bewerten klicken, um JMP Pro zu bitten, jeden Kommentar nur für die Geschmacksrichtung neu zu bewerten. Dies ist eine großartige Möglichkeit, einen Drilldown in eine Subdomain durchzuführen, die Sie am meisten interessiert.
Der Feature Finder geht tiefer in die Stimmungen ein, die sich auf bestimmte Merkmale wie Kaffeegeschmack beziehen
Stimmungsanalyse in JMP Pro 16
Die in JMP Pro 16 enthaltene Stimmungsanalyse ermöglicht es Ihnen, anhand ihrer schriftlichen Kommentare zu beurteilen, wie positiv oder negativ Menschen über etwas denken. Da die Analyse immer auf den jeweiligen Kontext zugeschnitten sein sollte, enthält das Tool eine Vielzahl von Funktionen, mit denen Sie das Stimmungswörterbuch und das Bewertungssystem beim Durchsuchen der Daten einfach anpassen können.
Sobald die Analyse vollständig zugeschnitten ist, ermöglichen Ihnen interaktive Tools, die Ergebnisse auf verschiedene Weise zu analysieren, um Ihre spezifischen Fragen zu beantworten. In unserem Fall sieht es so aus, als ob die Leute die Kaffeepads, die sie bei Amazon bekommen, überwiegend positiv sehen, und sie sind besonders Fans von Kaffee, der Fett gedruckt und stark lieber als schwach oder bitter .
Möchten Sie die Gefühle, Meinungen oder Einstellungen von Menschen aufdecken? Sammeln Sie einige Kommentare, lassen Sie die Stimmungsanalyse los und sehen Sie, welche Antworten Sie finden.
