Analisis Sentimen : Pendahuluan
Sebuah catatan sederhana untuk Mata Kuliah Information Retrieval, Data Science, Machine Learning, Text Mining, dll
Apa Itu Analisis Sentimen?
Analisis sentimen adalah proses untuk mendeteksi sentimen positif atau negatif dalam teks. Proses ini sering digunakan oleh bisnis untuk mengidentifikasi sentimen dalam data sosial, mengukur reputasi merek, dan memahami pelanggan.
Jenis-jenis Analisis Sentimen
Analisis sentimen berfokus pada polaritas teks (positif, negatif, netral), namun juga melampaui polaritas untuk mendeteksi perasaan dan emosi tertentu (marah, bahagia, sedih, dll), urgensi (urgent, tidak urgent), dan bahkan niat (tertarik vs tidak tertarik).
Tergantung pada bagaimana Anda ingin menginterpretasi umpan balik dan pertanyaan pelanggan, Anda dapat mendefinisikan dan menyesuaikan kategori Anda untuk memenuhi kebutuhan analisis sentimen Anda. Sementara itu, berikut beberapa jenis analisis sentimen paling populer: Analisis Sentimen Bertingkat
Jika presisi polaritas penting bagi bisnis Anda, Anda mungkin perlu memperluas kategori polaritas Anda untuk mencakup berbagai tingkatan positif dan negatif:
- Sangat positif
- Positif
- Netral
- Negatif
- Sangat negatif
Ini biasanya disebut sebagai analisis sentimen bertingkat atau halus, dan dapat digunakan untuk menginterpretasi peringkat bintang 5 dalam ulasan, misalnya:
- Sangat Positif = 5 bintang
- Sangat Negatif = 1 bintang
Deteksi Emosi
Analisis sentimen deteksi emosi memungkinkan Anda melampaui polaritas untuk mendeteksi emosi, seperti kebahagiaan, frustrasi, kemarahan, dan kesedihan.
Banyak sistem deteksi emosi menggunakan leksikon (yaitu daftar kata-kata dan emosi yang mereka sampaikan) atau algoritma pembelajaran mesin (Machine Learning) yang kompleks.
Salah satu kekurangan penggunaan leksikon adalah bahwa orang mengekspresikan emosi dengan cara yang berbeda. Beberapa kata yang biasanya mengungkapkan kemarahan, seperti buruk atau membunuh (misalnya produk Anda sangat buruk atau dukungan pelanggan Anda membunuh saya) mungkin juga mengungkapkan kebahagiaan (misalnya ini sangat keren atau Anda luar biasa).
Analisis Sentimen Berdasarkan Aspek (Aspect Based Sentiment Analysis)
Biasanya, saat menganalisis sentimen teks, Anda ingin tahu aspek atau fitur khusus apa yang dibicarakan orang dengan cara positif, netral, atau negatif.
Di sinilah analisis sentimen berdasarkan aspek dapat membantu, misalnya dalam ulasan produk ini: “Umur baterai kamera ini terlalu pendek”, klasifikasi berdasarkan aspek akan mampu menentukan bahwa kalimat tersebut mengungkapkan pendapat negatif tentang umur baterai produk yang sedang dibahas.
Analisis Sentimen Multibahasa
Analisis sentimen multibahasa biasanya lebih sulit karena ini melibatkan banyak tahap pra-pemrosesan dan sumber daya. Sebagian besar sumber daya ini tersedia secara online (misalnya leksikon sentimen), sementara yang lain perlu dibuat (misalnya korpora terjemahan atau algoritma deteksi noise), tetapi Anda perlu tahu cara coding untuk menggunakannya.
Atau, Anda bisa mendeteksi bahasa dalam teks secara otomatis dengan klasifikasi bahasa, kemudian melatih model analisis sentimen khusus untuk mengklasifikasikan teks dalam bahasa pilihan Anda.
Mengapa Sentiment Analysis Penting?
Karena manusia semakin terbuka dalam mengungkapkan pikiran dan perasaan mereka, analisis sentimen dengan cepat menjadi alat penting untuk memantau dan memahami sentimen dalam berbagai jenis data.
Dengan secara otomatis menganalisis umpan balik pelanggan, seperti pendapat dalam tanggapan survei dan percakapan media sosial, merek dapat memahami apa yang membuat pelanggan senang atau frustrasi, sehingga mereka dapat menyesuaikan produk dan layanan untuk memenuhi kebutuhan pelanggan mereka.
Sebagai contoh, menggunakan analisis sentimen untuk secara otomatis menganalisis lebih dari 4.000 tanggapan terbuka dalam survei kepuasan pelanggan Anda dapat membantu Anda menemukan alasan mengapa pelanggan merasa senang atau tidak puas pada setiap tahap perjalanan pelanggan.
Mungkin Anda ingin melacak sentimen merek sehingga Anda dapat segera mendeteksi pelanggan yang tidak puas dan merespons sesegera mungkin. Mungkin Anda ingin membandingkan sentimen dari satu kuartal ke kuartal berikutnya untuk melihat apakah Anda perlu mengambil tindakan. Kemudian Anda bisa lebih mendalam ke dalam data kualitatif Anda untuk melihat mengapa sentimen menurun atau meningkat.
Manfaat keseluruhan dari analisis sentimen termasuk:
1. Mengurutkan Data secara Skala
Dapatkah Anda membayangkan secara manual mengurutkan ribuan tweet, percakapan dukungan pelanggan, atau survei? Data bisnis yang harus diproses secara manual terlalu banyak. Analisis sentimen membantu bisnis memproses jumlah data tak terstruktur dalam cara yang efisien dan hemat biaya.
2. Analisis Real-Time
Analisis sentimen dapat mengidentifikasi masalah penting secara real-time, misalnya apakah krisis PR di media sosial semakin meningkat? Apakah pelanggan marah siap untuk beralih? Model analisis sentimen dapat membantu Anda segera mengidentifikasi jenis situasi ini, sehingga Anda dapat segera mengambil tindakan.
3. Kriteria yang Konsisten
Diperkirakan bahwa orang hanya sepakat sekitar 60–65% saat menentukan sentimen dari teks tertentu. Memberi tag pada teks berdasarkan sentimen sangatlah subjektif, dipengaruhi oleh pengalaman pribadi, pemikiran, dan keyakinan.
Dengan menggunakan sistem analisis sentimen terpusat, perusahaan dapat menerapkan kriteria yang sama pada semua data mereka, membantu mereka meningkatkan akurasi dan mendapatkan wawasan yang lebih baik.
Penerapan analisis sentimen sangatlah luas. Jadi, untuk membantu Anda memahami bagaimana analisis sentimen bisa bermanfaat bagi bisnis Anda, mari kita lihat beberapa contoh teks yang dapat Anda analisis menggunakan analisis sentimen.
Kemudian, kita akan beralih ke contoh dunia nyata tentang bagaimana Chewy, perusahaan perlengkapan hewan peliharaan, dapat memahami ulasan mereka dengan lebih nuansa (dan bermanfaat!) melalui penerapan analisis sentimen.
