Angenommen, Sie denken darüber nach, einen neuen Film zu streamen. Sie lesen eine Zusammenfassung: „Der Herrscher der Zukunft sagt den besten Freunden Bill und Ted, dass sie ein neues Lied komponieren müssen, um das Leben, wie wir es kennen, zu retten.“ 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 , Sie haben auch einige Zuschauerkommentare gelesen. "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 derzeit wirklich noch auf Netflix?)
Wir lesen Zuschauerkommentare in solchen Situationen, weil sie uns etwas über die Meinungen, Einstellungen oder Gefühle von Menschen verraten – Dinge, die gemeinhin so genannt werden Gefühl – oft in relativ wenigen Worten. Nur ein einzelnes Wort oder eine Phrase wie Spaß , perfekter Film oder außergewöhnlich schlecht kann Gefühle sehr effektiv vermitteln, und es kann sehr wichtig sein, die Gefühle 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, sie einzuschätzen.
Das einfache Lesen eines Textes ist der beste Weg, die Stimmung einzuschätzen. Aber was passiert, wenn es Hunderte, Tausende oder sogar Millionen von Texten zu lesen gibt? Dafür brauchen wir Computer. Computer können Sprache nicht wie Menschen verstehen, aber sie können nach Wörtern oder Phrasen suchen, von denen wir glauben, dass sie Gefühle vermitteln, Texte auf der Grundlage dieser Gefühlswörter bewerten und uns die Ergebnisse dann auf hilfreiche Weise präsentieren. Dies kann uns ein umfassendes Stimmungsbild vermitteln, das wir sonst nicht hätten erfassen können.
Das ist die Essenz von Stimmungsanalyse , eine Textanalysetechnik in JMP Pro 16. Mal sehen, wie es funktioniert.
Mögen Sie Kaffeepads?
Wir ersparen Ihnen einen tiefen Einblick in den neuesten Film von Bill und Ted und greifen stattdessen auf ein vielleicht alltäglicheres Beispiel zurück: Kaffeepads, diese kleinen Kapseln, die in Einzelportionskaffeemaschinen verwendet werden, die man manchmal in Pausenräumen, beim kontinentalen Frühstück oder bei manchen Leuten findet Küchen. Was denken Verbraucher über Kaffeepads?
Wir analysieren 9.133 Kaffeepad-Rezensionen auf Amazon, die aus einem größeren Datensatz gefundener Amazon-Rezensionen stammen Hier . Um Kontroversen zu vermeiden, analysieren wir gemeinsam die Bewertungen der Pods vieler verschiedener Marken und greifen keine bestimmten Produkte heraus. In der Praxis möchten wir dies jedoch einschränken Domain Gehen Sie unsere Analyse genau durch und analysieren Sie vielleicht die Bewertungen nur eines unserer eigenen Produkte oder eines unserer Mitbewerber, was informativer wäre, als sich alle Kaffeepads anzusehen. Wir würden auch Rezensionen zu verwandten Dingen wie Kaffeemaschinen oder Zubehör sowie Rezensionen, die sich auf zweitrangige Themen wie die Verpackung oder den Lieferservice konzentrieren, unbedingt ausschließen, denn was drückt eine positive Stimmung in einem Bereich aus ( 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 Sternebewertungen an?“ Natürlich könnten und würden wir uns in der Praxis die Sternebewertungen ansehen, aber (a) ist Text eine viel reichhaltigere Informationsquelle und (b) in vielen Situationen (z. B. bei Beiträgen in öffentlichen Foren) ist Text die beste nur Informationen verfügbar. Wir ignorieren die Sternebewertungen vorerst, um uns weiterhin auf die Stimmungsanalyse zu konzentrieren.
Die Stimmungsanalyse kommt 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 verschiedene Ausgaben, damit wir die Analyse verfeinern und die Ergebnisse untersuchen können.
Launching Sentiment AnalysisLaunching Sentiment AnalysisLaunching Sentiment AnalysisLaunching Sentiment AnalysisStimmungsanalyse starten
Feinabstimmung der Analyse
Werfen wir einen genaueren Blick auf dieses Ergebnis und beginnen wir mit einigen Einzelbewertungen, um zu sehen, wie Sentiment-Scores berechnet werden und, was noch wichtiger ist, warum und wie wir unsere Analyse verfeinern.
Rezension Nr. 4297 ist relativ positiv und sagt Dinge aus wie exzellent , komfortabel Und befriedigt und insgesamt +60 Punkte (auf einer Skala von -100 bis 100, wobei Null eine neutrale Stimmung bedeutet). Wie hat JMP Pro diese Punktzahl berechnet? Es wurde eine integrierte Liste von Sentimentwörtern und zugehörigen Bewertungen (ein Sentiment) herangezogen Wörterbuch ) und ermittelte den Durchschnitt der drei Sentimentwörter. Ziemlich einfach. (Falls gewünscht, berechnet eine Min-Max-Bewertungsoption die Gesamtpunktzahl als Differenz zwischen den positivsten und negativsten Wörtern im Kommentar.)
Review #4297 is relatively positiveReview #4297 is relatively positiveReview #4297 is relatively positiveReview #4297 is relatively positiveRezension Nr. 4297 ist relativ positiv
Der Algorithmus, der den Text analysiert, verarbeitet automatisch Negatoren (z. B. NEIN ) und Verstärker (z. B. sehr ). Rezension Nr. 6034 ist ein schönes Beispiel. Das Wort Gut erhält standardmäßig einen Basiswert von +60, und dieser Wert erhöht sich auf +84, wenn der Verstärker vorangestellt wird Wirklich wird aber zu -60, wenn es durch negiert wird nicht .
JMP Pro adjusts sentiment words' scores in the presence of negators or intensifiersJMP Pro adjusts sentiment words' scores in the presence of negators or intensifiersJMP Pro adjusts sentiment words' scores in the presence of negators or intensifiersJMP Pro adjusts sentiment words' scores in the presence of negators or intensifiersJMP Pro passt die Bewertungen von Stimmungswörtern an, wenn Negatoren oder Verstärker vorhanden sind
Das integrierte Sentiment-Wörterbuch von JMP Pro ist vollständig anpassbar und es ist ratsam, es an Ihre Domain anzupassen. Schauen Sie sich die Rezension Nr. 910 unten an. Hübsch Und Gut sind offensichtlich sentimentale Worte, aber was ist damit? zu stark , was im Bereich Kaffeepads eindeutig negativ ist? Erkennen, dass die Stimmungen vieler Wörter domänenspezifisch sind (z. B. felsenfest (z. B. positiv für ein Auto, aber negativ für eine Matratze). Das integrierte Wörterbuch von JMP Pro geht von relativ wenigen Annahmen aus und ermöglicht es Ihnen, das Wörterbuch zu ergänzen, davon zu subtrahieren und zu ändern, um die Analyse an Ihre Domäne anzupassen.
You can tailor the analysis to include domain-specific sentiment words or phrases like "too strong"You can tailor the analysis to include domain-specific sentiment words or phrases like "too strong"You can tailor the analysis to include domain-specific sentiment words or phrases like "too strong"You can tailor the analysis to include domain-specific sentiment words or phrases like "too strong"Sie können die Analyse so anpassen, dass sie domänenspezifische Stimmungswörter oder -phrasen wie „zu stark“ einbezieht.
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 Bewertung zuzuweisen, hier -30. Die vollständige Analyse wird automatisch aktualisiert und findet jede Instanz von zu stark und entsprechend bewerten. Dadurch sank die Punktzahl von Rezension Nr. 910 von +43 auf +18, was eine Verbesserung zu sein scheint.
Adding a new sentiment phrase is pretty painlessAdding a new sentiment phrase is pretty painlessAdding a new sentiment phrase is pretty painlessAdding a new sentiment phrase is pretty painlessDas Hinzufügen einer neuen Sentimentphrase 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 markiert). stark , schwach , bitter , teuer ), die Möglichkeit, die Wortbewertung nach Belieben zu ändern, die Anpassung von Negatoren und Verstärkern und mehr. Die Stimmungsanalyse sollte stets auf den jeweiligen Anwendungskontext zugeschnitten sein. Wenn Sie also letztendlich JMP Pro 16 für die Stimmungsanalyse verwenden, sollten Sie sich mit diesen Tools vertraut machen.
Die Ergebnisse erkunden
Was können wir in diesen Daten finden, wenn wir mit der Anpassung der Analyse fertig sind? Erstens zeigt die Zusammenfassung, dass die Stimmung mit einem Durchschnittswert von +39,5 relativ positiv ist. Es gibt 6.856 positive Nettobewertungen mit einem Durchschnittswert von +56,9; 1.277 netto negativ mit einem Durchschnittswert 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. Während wir gleich eine Reihe von Tools sehen werden, mit denen wir uns detaillierter mit diesen Bewertungen befassen können, ist es erwähnenswert, dass die Stimmungsbewertungen aller Bewertungen wieder in der Datentabelle gespeichert werden können, sodass sie für die Visualisierung und Analyse in anderen Tools verfügbar sind.
A summary table provides an aggregated view of positive and negative sentimentA summary table provides an aggregated view of positive and negative sentimentA summary table provides an aggregated view of positive and negative sentimentA summary table provides an aggregated view of positive and negative sentimentEine Übersichtstabelle bietet eine aggregierte Ansicht der positiven und negativen Stimmung
The accompaying histogram visualizes the distribution of sentiment scoresThe accompaying histogram visualizes the distribution of sentiment scoresThe accompaying histogram visualizes the distribution of sentiment scoresThe accompaying histogram visualizes the distribution of sentiment scoresDas zugehörige Histogramm visualisiert die Verteilung der Stimmungswerte
Es gibt verschiedene Möglichkeiten, die Ergebnisse weiter zu vertiefen. Erstens: Welche Stimmungsbegriffe kommen am häufigsten vor? Wenn wir die Liste durchgehen, sehen wir, dass die häufigsten Wörter im Allgemeinen positiv sind, mit Wörtern wie Großartig , deutlich Und stark hohes Ranking. Wenn wir nach unten scrollen, finden wir die häufigsten negativen Wörter schwach Und bitter . Wenn wir auf eine davon klicken, können wir ihre Verwendung im Kontext sehen, um ein tieferes Verständnis für die Beschwerden der Menschen zu erhalten.
Exploring comments by frequent sentiment words can be highly informativeExploring comments by frequent sentiment words can be highly informativeExploring comments by frequent sentiment words can be highly informativeExploring comments by frequent sentiment words can be highly informativeDas Untersuchen von Kommentaren anhand häufiger Sentimentwörter kann sehr aufschlussreich sein
Nachdem wir die häufigsten Sentimentwörter untersucht haben, könnten wir an bestimmten Wörtern interessiert sein Merkmale von Kaffeepads. Das heißt, anstatt Kaffeepads ganzheitlich zu betrachten, konzentrieren wir uns auf etwas Bestimmtes wie den Geschmack. Wenn wir uns den Feature Finder ansehen, JMP Pro stellt eine Liste von Wörtern bereit, die häufig zusammen mit Sentiment-Begriffen vorkommen, sodass wir die Sentimentalität untersuchen können, die sich nur auf diese Wörter bezieht. Hier wählen wir aus 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 geschmacksspezifisch neu zu bewerten. Dies ist eine großartige Möglichkeit, einen Drilldown zu einer Subdomain durchzuführen, die Sie am meisten interessiert.
The Feature Finder drills down into sentiments related to specific features like coffee flavorThe Feature Finder drills down into sentiments related to specific features like coffee flavorThe Feature Finder drills down into sentiments related to specific features like coffee flavorThe Feature Finder drills down into sentiments related to specific features like coffee flavorDer Feature Finder zeigt die Stimmungen im Zusammenhang mit bestimmten Merkmalen wie dem Kaffeegeschmack genauer an
Stimmungsanalyse in JMP Pro 16
Mit der Stimmungsanalyse, die in JMP Pro 16 enthalten ist, können Sie anhand ihrer schriftlichen Kommentare beurteilen, wie positiv oder negativ Menschen über etwas denken. Da die Analyse immer auf den spezifischen Kontext zugeschnitten sein sollte, umfasst das Tool eine Vielzahl von Funktionen, mit denen Sie das Stimmungswörterbuch und das Bewertungssystem beim Erkunden der Daten einfach anpassen können.
Sobald die Analyse vollständig maßgeschneidert ist, können Sie mit interaktiven Tools die Ergebnisse auf verschiedene Weise genauer untersuchen, um Ihre spezifischen Fragen zu beantworten. In unserem Fall sieht es so aus, als ob die Leute den Kaffeepads, die sie bei Amazon bekommen, überwiegend positiv gegenüberstehen, und sie sind ganz besonders Fans von Kaffee deutlich Und stark statt schwach oder bitter .
Möchten Sie die Gefühle, Meinungen oder Einstellungen der Menschen aufdecken? Sammeln Sie einige Kommentare, nutzen Sie die Stimmungsanalyse und sehen Sie, welche Antworten Sie finden.
