Suponga que está pensando en transmitir una nueva película. Lees una sinopsis: “El gobernante del futuro les dice a sus mejores amigos Bill y Ted que deben componer una nueva canción para salvar la vida tal como la conocemos. Pero en lugar de escribirlo, deciden viajar en el tiempo para robárselo a sus seres mayores ". Mientras eso suena el mas excelente , también leíste algunos comentarios de los espectadores. "Mucha diversión." "La película perfecta para donde estamos como personas". "Muy decepcionado con la trama débil". "Por favor no mas." Etcétera. Sopesas los comentarios positivos con los negativos y decides mirar Bill y Ted se enfrentan a la música . (¿Cuánto contenido sin ver realmente te queda en Netflix en este momento?)
Leemos los comentarios de los espectadores en situaciones como esta porque nos hablan de las opiniones, actitudes o sentimientos de las personas, cosas comúnmente llamadas sentimiento - a menudo en relativamente pocas palabras. Solo una palabra o frase como divertida , película perfecta o excepcionalmente pobre puede transmitir sentimientos de manera bastante eficaz, y conocer los sentimientos de las personas puede ser muy importante. ¿A los clientes les gusta nuestro nuevo producto? ¿Qué opina Twitterverse sobre las últimas noticias? ¿Qué disposiciones de la nueva ley son más o menos populares? El sentimiento es el núcleo de la respuesta y el lenguaje nos ayuda a evaluarlo.
Simplemente leer un texto es la mejor manera de medir el sentimiento. Pero, ¿qué sucede cuando hay cientos, miles o incluso millones de textos para leer? Necesitamos computadoras para eso. Las computadoras no pueden comprender el lenguaje como lo hacen los humanos, pero pueden buscar palabras o frases que creemos que transmiten sentimientos, calificar textos basados en esas palabras de sentimiento y luego presentarnos los puntajes de manera útil. Esto puede darnos una imagen a gran escala del sentimiento que no podríamos obtener de otra manera.
Esta es la esencia de Análisis de los sentimientos , una técnica de análisis de texto en JMP Pro 16. Vamos a ver cómo funciona.
¿Te gustan las cápsulas de café?
Le ahorraremos una inmersión profunda en la última película de Bill y Ted a favor de un ejemplo quizás más cotidiano: las cápsulas de café, esas pequeñas cápsulas que se usan en las máquinas de café de una sola porción que a veces se encuentran en las salas de descanso, en los desayunos continentales o en algunas personas. cocinas. ¿Qué piensan los consumidores de las monodosis de café?
Analizaremos 9.133 reseñas de cápsulas de café en Amazon tomadas de un conjunto de datos más grande de reseñas de Amazon encontradas aquí . Para evitar controversias, analizaremos colectivamente las revisiones de los pods de muchas marcas diferentes y no destacaremos ningún producto específico. En la práctica, sin embargo, querríamos restringir la dominio de nuestro análisis de manera rigurosa, tal vez analizando reseñas de solo uno de nuestros propios productos o uno de nuestros competidores, lo que sería más informativo que mirar todas las cápsulas de café. También nos aseguraremos de excluir reseñas de cosas relacionadas como máquinas de café o accesorios, o reseñas enfocadas en temas secundarios como el empaque o el servicio de entrega, porque lo que expresa un sentimiento positivo en un dominio ( la entrega fue barato ) puede que no en otro ( el café probó barato ).
Ahora, antes de continuar, escucho a algunos lectores preguntar: "¿Por qué no mirar las reseñas de las estrellas?". Por supuesto, podríamos y, en la práctica, miraríamos las reseñas de estrellas, pero (a) el texto es una fuente de información mucho más rica y (b) en muchas situaciones (por ejemplo, publicaciones en foros públicos) el texto es el solamente información disponible. Ignoraremos las reseñas de estrellas por ahora para mantener el enfoque en el Análisis de opinión.
El análisis de sentimiento está llegando JMP Pro 's Explorador de texto plataforma, y es bastante fácil de ejecutar. Simplemente seleccione la opción Análisis de opinión y JMP busca automáticamente palabras de opinión, puntúa cada revisión y produce una variedad de resultados para que podamos ajustar el análisis y explorar los resultados.
Lanzamiento del análisis de sentimiento
Ajuste del análisis
Echemos un vistazo más de cerca a ese resultado, comenzando con algunas revisiones individuales para ver cómo se calculan las puntuaciones de sentimiento y, lo que es más importante, por qué y cómo ajustamos nuestro análisis.
La revisión n. ° 4297 es relativamente positiva y dice cosas como excelente , conveniente y satisfecho y una puntuación de +60 en general (en una escala de -100 a 100, donde cero es sentimiento neutral). ¿Cómo calculó JMP Pro esta puntuación? Consultó una lista incorporada de palabras de sentimiento y puntuaciones asociadas (un sentimiento diccionario ) y promedió las puntuaciones de las tres palabras de sentimiento juntas. Muy claro. (Si lo prefiere, una opción de puntuación mínima-máxima calcula la puntuación general como la diferencia entre las palabras más positivas y más negativas en el comentario).
La revisión n. ° 4297 es relativamente positiva
El algoritmo que analiza el texto maneja automáticamente los negativos (p. Ej., No ) e intensificadores (p. ej., muy ). La revisión n. ° 6034 es un buen ejemplo. La palabra bien obtiene una puntuación de referencia de +60 de forma predeterminada, y esa puntuación aumenta a +84 cuando está precedida por el intensificador De Verdad pero se convierte en -60 cuando lo niega no .
JMP Pro ajusta las puntuaciones de las palabras de sentimiento en presencia de negadores o intensificadores
El diccionario de sentimientos integrado de JMP Pro es completamente personalizable y es aconsejable adaptarlo a su dominio. Mire la Revisión n. ° 910 a continuación. agradable y bien son palabras de sentimiento obvias, pero ¿qué pasa con muy fuerte , ¿cuál es claramente negativo en el dominio de las monodosis de café? Reconocer que los sentimientos de muchas palabras son específicos del dominio (p. Ej., Roca sólida puede ser positivo para un automóvil pero negativo para un colchón), el diccionario integrado de JMP Pro hace relativamente pocas suposiciones, lo que le permite agregar, restar y modificar el diccionario para adaptar el análisis a su dominio.
Puede adaptar el análisis para incluir palabras o frases de opinión específicas del dominio, como "demasiado fuerte".
Personalizar el diccionario es sencillo. Para agregar muy fuerte como frase negativa, simplemente resaltamos la frase y hacemos clic en un botón para asignarle una puntuación, aquí -30. El análisis completo se actualiza automáticamente, encontrando cada instancia de muy fuerte y puntuarlo en consecuencia. Esto redujo la puntuación de la Revisión n. ° 910 de +43 a +18, lo que parece una mejora.
Agregar una nueva frase de sentimiento es bastante sencillo
Existe una variedad de herramientas adicionales para personalizar el análisis, incluida una lista de posibles palabras de sentimiento que quizás desee agregar al diccionario (aquí, automáticamente marca palabras como fuerte , débil , amargo , caro ), la capacidad de modificar las puntuaciones de las palabras como desee, la personalización de negadores e intensificadores, y más. El análisis de sentimiento debe siempre adaptarse al contexto particular en el que se aplica, por lo que si termina utilizando JMP Pro 16 para el análisis de opinión, querrá familiarizarse con estas herramientas.
Explorando los resultados
¿Qué podemos encontrar en estos datos una vez que hayamos terminado de adaptar el análisis? Primero, el resumen muestra que los sentimientos son relativamente positivos, con una puntuación media de +39,5. Hay 6856 opiniones positivas netas con una puntuación media de +56,9; 1.277 netos negativos con una puntuación media de -38,7. Parece que la gente es relativamente positiva acerca de sus monodosis de café, y la reseña positiva promedio es más positiva que la reseña negativa promedio es negativa. Si bien estamos a punto de ver una serie de herramientas para profundizar en estos puntajes con más detalle, vale la pena señalar que los puntajes de opinión de todas las reseñas se pueden guardar en la tabla de datos, lo que los hace disponibles para visualización y análisis en otras herramientas.
Una tabla de resumen proporciona una vista agregada del sentimiento positivo y negativo
El histograma adjunto visualiza la distribución de las puntuaciones de sentimiento.
Hay algunas formas diferentes en las que podríamos querer profundizar más en los resultados. Primero, ¿qué términos de opinión aparecen con más frecuencia? Mirando hacia abajo en la lista, vemos que las palabras más frecuentes son generalmente positivas, con palabras como genial , audaz y fuerte clasificación alta. Si nos desplazamos hacia abajo, encontramos que las palabras negativas más frecuentes son débil y amargo . Si hacemos clic en uno de estos, podemos ver su uso en contexto para obtener una comprensión más profunda de las quejas de las personas.
Explorar los comentarios mediante palabras de sentimiento frecuentes puede ser muy informativo
Después de explorar por las palabras de sentimiento más frecuentes, podríamos estar interesados en específicos características de monodosis de café. Es decir, en lugar de mirar las cápsulas de café de manera integral, centrémonos en algo específico como el sabor. Si miramos al buscador de funciones, JMP Pro proporciona una lista de palabras que a menudo coexisten con términos de sentimiento, para que podamos explorar el sentimiento relacionado solo con esas palabras. Aquí seleccionamos sabor de la lista para ver qué dice la gente al respecto. Incluso podemos hacer clic en Score Selected Features para pedirle a JMP Pro que vuelva a puntuar cada comentario específico solo para el sabor. Esta es una excelente manera de profundizar en un subdominio que le interese más.
El Buscador de características profundiza en los sentimientos relacionados con características específicas como el sabor del café.
Análisis de sentimiento en JMP Pro 16
El análisis de sentimientos, que viene en JMP Pro 16, le permite medir qué tan positiva o negativamente se sienten las personas acerca de algo, en función de sus comentarios escritos. Debido a que el análisis siempre debe adaptarse al contexto específico, la herramienta incluye una variedad de funciones para personalizar fácilmente el diccionario de opiniones y el sistema de puntuación a medida que explora los datos.
Una vez que el análisis está completamente adaptado, las herramientas interactivas le permiten profundizar en los resultados en una variedad de formas para responder cualquier pregunta específica que tenga. En nuestro caso, parece que la gente es mayoritariamente positiva acerca de las cápsulas de café que obtienen en Amazon, y son particularmente fanáticos del café que es audaz y fuerte en vez de débil o amargo .
¿Quiere descubrir los sentimientos, opiniones o actitudes de las personas? Reúna algunos comentarios, libérelos del Análisis de sentimiento y vea qué respuestas encuentra.
