감정 분석 데이터 파이프 라인 : 개념, 설명, 원리

감정 분석을 이해하고 왜 그것이 중요한지 이해합니다. 실제 사례와 함께 다양한 유형의 감정 분석에 대해 알아봅니다.

 

감정 분석 데이터 파이프 라인 : 개념, 설명, 원리

 

 

감정 분석이란

불과 4년 안에 전 세계 인구의 절반에 해당하는 60억 명의 사용자가 소셜 미디어에서 활동할 것입니다. 그리고 소셜 미디어에서 보내는 시간이 궁금하다면, 그것은 하루에 147분이라는 놀라운 시간입니다.

사람들이 하루 중 그렇게 많은 시간을 보내는 장소는 비즈니스 관점에서 중요합니다. 많은 기업이 이를 깨닫고 소셜 미디어의 데이터를 분석하는 데 많은 투자를 합니다. 대부분의 경우, 기업들은 자신들의 브랜드에 대한 소셜 미디어의 정서에 대해 우려하고 있습니다. 그것은 소셜 미디어 사용자들이 자신의 브랜드에 대해 가지고 있는 감정의 종류에 대한 통찰력을 얻는 데 도움이 됩니다.

 

감정 분석 유형

감정 분석은 텍스트의 극성(긍정적, 부정적, 중립적)에 초점을 맞추지만, 극성을 넘어 특정 감정과 감정(분노, 행복, 슬픔 등), 긴급성(급하지 않고 급하지 않음), 심지어 의도(관심 대 관심 없음)도 감지합니다.

고객 피드백 및 쿼리를 해석하는 방법에 따라 감정 분석 요구에 맞게 범주를 정의하고 조정할 수 있습니다. 한편, 가장 인기 있는 감정 분석 유형은 다음과 같습니다:

 

등급 감정 분석

극성 정밀도가 비즈니스에 중요한 경우 극성 범주를 다양한 수준의 양과 음으로 확장하는 것을 고려할 수 있습니다:

- 매우 긍정적인

- 긍정적인

- 중립

- 부정적인

- 매우 부정적인

 

이를 일반적으로 등급별 또는 세분화된 감정 분석이라고 하며, 검토에서 5성 등급을 해석하는 데 사용할 수 있습니다. 예를 들어, 다음과 같습니다:

매우 긍정적 = 별 5개

매우 부정적 = 별 1개

 

 

감정 감지

감정 감지 감정 분석을 사용하면 극성을 넘어 행복, 좌절, 분노, 슬픔과 같은 감정을 감지할 수 있습니다.

많은 감정 감지 시스템은 어휘(즉, 단어 목록 및 전달하는 감정) 또는 복잡한 기계 학습 알고리듬을 사용합니다.

어휘 사용의 단점 중 하나는 사람들이 다른 방식으로 감정을 표현한다는 것입니다. 일반적으로 "나쁜" 또는 "살인"와 같이 분노를 표현하는 일부 단어도 행복을 표현할 수 있습니다.

 

 

측면 기반 감성 분석

일반적으로 텍스트의 정서를 분석할 때 사람들이 긍정적, 중립적 또는 부정적인 방식으로 언급하는 특정 측면이나 특징을 알고 싶을 것입니다.

여기서 측면 기반 감정 분석이 도움이 될 수 있습니다. 예를 들어, 이 제품 리뷰: "이 카메라의 배터리 수명이 너무 짧습니다." 측면 기반 분류기는 문장이 해당 제품의 배터리 수명에 대해 부정적인 의견을 나타낸다고 판단할 수 있습니다.

 

 

다국어 감정 분석

다국어 감정 분석은 어려울 수 있습니다. 그것은 많은 전처리와 자원을 포함합니다. 이러한 리소스의 대부분은 온라인(예: 감정 사전)에서 사용할 수 있는 반면, 다른 리소스(예: 번역된 말뭉치 또는 소음 감지 알고리즘)는 생성해야 하지만, 이를 사용하는 방법을 알아야 합니다.

또는 언어 분류기를 사용하여 텍스트의 언어를 자동으로 탐지한 다음 사용자 지정 감정 분석 모델을 교육하여 원하는 언어로 텍스트를 분류할 수 있습니다.

 

 

감정 분석이 중요한 이유

인간은 그 어느 때보다 자신의 생각과 감정을 공개적으로 표현하기 때문에 감정 분석은 모든 유형의 데이터에서 감정을 모니터링하고 이해하는 필수적인 도구가 되고 있습니다.

설문조사 응답 및 소셜 미디어 대화의 의견과 같은 고객 피드백을 자동으로 분석하면 브랜드는 고객을 기쁘게 하는 것과 좌절하게 하는 것이 무엇인지 알 수 있으므로 고객의 요구에 맞게 제품과 서비스를 조정할 수 있습니다.

예를 들어, 고객 만족도 설문 조사에서 감정 분석을 사용하여 4,000개 이상의 자유 응답을 자동으로 분석하면 고객이 고객 여정의 각 단계에서 행복하거나 불행한 이유를 발견할 수 있습니다.

아마도 당신은 불만을 품은 고객을 즉시 발견하고 가능한 한 빨리 대응할 수 있도록 브랜드 감정을 추적하고 싶을 것입니다. 조치가 필요한지 알아보기 위해 분기별로 감정을 비교해 보는 것이 좋습니다. 그런 다음 질적 데이터를 더 깊이 파고들어 감정이 하락하거나 상승하는 이유를 확인할 수 있습니다.

 감정 분석의 전반적인 이점은 다음과 같습니다:

 

시청자를 더 잘 이해하기

소셜 미디어 청취를 사용하여 브랜드 고객의 요구를 더 잘 파악할 수 있습니다.

예를 들어, 현재 고객이 제품을 얼마나 좋아하는지 트윗할 수 있습니다. 또는 제품 또는 서비스가 해결할 수 있는 문제에 대해 누군가가 이야기하는 것을 들을 수 있습니다.

이러한 통찰력을 활용하여 제품 및 고객 만족도를 높일 수 있습니다.

 

데이터 정렬

수천 개의 트윗, 고객 지원 대화 또는 설문 조사를 수동으로 정렬하는 것을 상상할 수 있습니까? 비즈니스 데이터가 너무 많아서 수동으로 처리할 수 없습니다. 감정 분석을 통해 기업은 막대한 양의 비정형 데이터를 효율적이고 비용 효율적인 방식으로 처리할 수 있습니다.

 

실시간 분석

감정 분석을 통해 중요한 문제를 실시간으로 파악할 수 있습니다. 예를 들어, 소셜 미디어의 홍보 위기가 고조되고 있습니까? 화가 난 고객이 곧 변할까요? 감정 분석 모델은 이러한 상황을 즉시 파악할 수 있도록 지원하므로 즉시 조치를 취할 수 있습니다.

 

일관된 기준

사람들은 특정 텍스트의 감정을 결정할 때 60-65% 정도만 동의하는 것으로 추정됩니다. 감정별로 텍스트를 태그하는 것은 개인적인 경험, 생각 및 신념에 영향을 받아 매우 주관적입니다.

기업은 중앙 집중식 감정 분석 시스템을 사용하여 모든 데이터에 동일한 기준을 적용하여 정확도를 높이고 더 나은 통찰력을 얻을 수 있습니다.

감정 분석의 응용은 끝이 없습니다. 이제 감정 분석이 비즈니스에 어떤 도움이 되는지 이해하기 위해 감정 분석을 사용하여 분석할 수 있는 텍스트의 몇 가지 예를 살펴보겠습니다.

 

감정 분석 예제

감정 분석의 목표와 과제를 이해하기 위해 다음은 몇 가지 예입니다:

 

정서 분석 데이터의 기본 예:

-  넷플릭스는 최고의 영화 선택권을 가지고 있습니다.

- 훌루는 UI가 아주 좋아요.

- 새로운 범죄 시리즈가 싫어요.

- 다음 시리즈가 나오기를 기다리는 것이 싫어요.

 

감정 분석의 더 어려운 예:

- 저는 공포영화를 싫어하지 않습니다. (부정이 있는 구문)

- 공포 영화를 싫어하는 것은 드문 일이 아닙니다. (부정, 역어순)

- 가끔 저는 그 쇼가 정말 싫어요. (부사는 감정을 수정합니다.)

- 다음 시리즈가 나올 때까지 두 달을 기다려야 하는 게 너무 좋아요

- 마지막 회는 마지막에 끔찍한 반전으로 놀라웠습니다. (부정적인 용어는 긍정적인 의미로 사용됨)

- 그 영화는 보기 쉬웠지만, 친구들에게는 추천하지 않을 것입니다. (분류할 수 없음)

- 저는 케이크 신의 마지막에 LOL'D. (새로운 용어를 이해하기 어려운 경우가 종종 있음)

 

마무리

감정 분석을 통해 귀사와 같은 기업은 경쟁에서 앞서고 데이터 중심의 의사 결정을 통해 수익을 개선할 수 있습니다. 그러나 이러한 업계 판도를 바꾸는 전략의 힘을 활용하려면 강력한 파이프라인을 구축할 수 있는 신뢰할 수 있는 데이터 엔지니어링 파트너가 필요합니다.