Ανάλυση Συναισθήματος Κοινωνικών Δικτύων

Επεξεργασία Γλώσσας - Υπολογιστές που Διαβάζουν και Ερμηνεύουν

Τα κοινωνικά δίκτυα έχουν γίνει αναπόσπαστο μέρος του τρόπου με τον οποίο οι άνθρωποι αλληλεπιδρούν και επικοινωνούν. Δισεκατομμύρια μηνύματα μεταδίδονται καθημερινά σε πολλαπλές πλατφόρμες, είτε μέσω δημόσιων αναρτήσεων είτε μέσω άμεσης ανταλλαγής μηνυμάτων. Δημόσια πρόσωπα, οργανισμοί και άλλες οντότητες έχουν μοιραστεί δηλώσεις και απόψεις σχετικά με διάφορα θέματα και κατευθύνουν τον δημόσιο λόγο μεταξύ του ευρύτερου κοινού. Δεδομένου του τεράστιου όγκου σχολίων και μηνυμάτων που κατευθύνονται προς λογαριασμούς κοινωνικών δικτύων, είναι δυνατός ο εντοπισμός του συνολικού συναισθήματος.

Υπάρχει η ευκαιρία να μετρηθεί το συναίσθημα που εκφράζεται σε μακροεπίπεδο μέσω των κοινωνικών δικτύων. Αυτό το άρθρο θα εξερευνήσει την τεχνητή νοημοσύνη και την εφαρμογή της στα κοινωνικά δίκτυα και σε άλλες πηγές textual πληροφοριών που έχουν υποτόνους συναισθηματικότητας μέσα τους και πώς να την υλοποιήσετε στον οργανισμό σας.

Επίλυση του Προβλήματος μέσω Τεχνητής Νοημοσύνης

Τα συστήματα ανάλυσης συναισθήματος συνήθως παράγουν τις εξής τυπικές έξοδοι όταν τρέφονται με κειμενικές εισόδους που παρέχουν μια κατηγορική ερμηνεία του υποκείμενου κειμένου:

  • Θετικό - Το περιεχόμενο κειμένου έχει θετικό υπόβαθρο και συναισθηματικότητα
  • Ουδέτερο - Το περιεχόμενο κειμένου έχει αρνητική χροιά και συναισθηματικότητα
  • Αρνητικό - Το γραπτό περιεχόμενο έχει αρνητικό υπόβαθρο και συναισθηματικότητα

Είναι σημαντικό να σημειωθεί ότι άνθρωποι έχουν επιμεληθεί τα λεξικά επί πολλά χρόνια, τονίζοντας ότι απαιτούνται δεδομένα υψηλής ποιότητας για να λειτουργούν καλά τα συστήματα τεχνητής νοημοσύνης και να επιτύχουν τους επιθυμητούς στόχους.

Επισκόπηση της Οργανωτικής Πρόκλησης

Δεδομένων πολλαπλών σημείων τερματισμού επικοινωνίας και του μεγέθους της λειτουργίας των οργανισμών, είναι δύσκολο να παρακολουθείται το συναισθηματικό φορτίο σε έναν οργανισμό. Οι εργαζόμενοι και οι πελάτες ενδέχεται να είναι κατανεμημένοι σε διαφορετικές περιοχές, τομείς ή τμήματα, όπου τα ενδιαφερόμενα μέρη και οι πελάτες εκφράζουν ένα θετικό συναισθηματικό φορτίο ενώ άλλοι εκπροσωπούν ένα αρνητικό συναισθηματικό φορτίο. Επομένως, ο προσδιορισμός του συναισθηματικού φορτίου σε ολόκληρο το φάσμα λειτουργίας ενός οργανισμού είναι δύσκολος.

Είναι απαραίτητο να γίνει κατανοητή η γενική οργανωτική αντίληψη τόσο εσωτερικά όσο και εξωτερικά. Παραδοσιακά, οι έρευνες έχουν εκτελέσει αυτή τη λειτουργία, αν και αυτές μπορεί να είναι μεροληπτικές με βάση τα άτομα που έχουν κίνητρο να τις συμπληρώσουν. Η χρήση των μέσων κοινωνικής δικτύωσης και άλλων πηγών δεδομένων μπορεί να συμβάλει στην κατανόηση του οργανωτικού συναισθήματος. Ως παράδειγμα, μια πολυεθνική και ευρέως αναγνωρίσιμη μάρκα ενδυμάτων όπως η Adidas, με παρουσία σε πολλές χώρες, που κάνει επιχειρήσεις σε διάφορες γλώσσες σε πολλά διαφορετικά πολιτισμικά υπόβαθρα. Πιθανότατα θα παρατηρηθούν διαφορετικά επίπεδα συναισθήματος σε διάφορες περιοχές. Η αναγνώριση του αρνητικού συναισθήματος είναι ένας καλός τρόπος αντιμετώπισης των αιτιών του, με αποτέλεσμα περισσότερες πωλήσεις και, συνεπώς, συμβολή στα καθαρά κέρδη.

Οργανωτικά Δεδομένα Διαθέσιμα ως Είσοδος AI

Ακολουθούν λίστες πιθανών πηγών δεδομένων που μπορούν να χρησιμοποιηθούν ως μέσο ανάλυσης συναισθήματος:

  • Πλατφόρμες κοινωνικών δικτύων συμπεριλαμβανομένων των Facebook, Twitter, Instagram, TikTok
  • Συστήματα διαχείρισης σχέσεων πελατών, συμπεριλαμβανομένων των Salesforce, Microsoft CRM
  • Οργανωτικά email και επιστολές που αποστέλλονται μεταξύ εργαζομένων και πελατών
  • Συστήματα κέντρων επικοινωνίας όπως τα Cisco και Google Voice είναι ικανά να παρέχουν μεταγραφές συνομιλιών
  • Συγκεντρωτές αξιολογήσεων όπως οι αξιολογήσεις Google και Facebook που κατατάσσουν τις αναφερόμενες επιχειρήσεις μεταξύ 1-5 αστέρων

Ορισμένα ζητήματα δεδομένων παρουσιάζονται κατά τον συνδυασμό πληροφοριών από πολλαπλές πηγές. Ένα προφανές πρόβλημα είναι το πώς να συνδεθούν οι πελάτες με ακρίβεια σε διάφορα σύνολα δεδομένων. Σε αυτή τη μελέτη περίπτωσης, προτείνουμε να αντιμετωπιστούν ως ανεξάρτητες οντότητες προκειμένου να ανακαλυφθεί το συνολικό συναίσθημα σε ολόκληρο έναν οργανισμό και όχι σε ατομικό επίπεδο. Δεδομένου του μήκους της κειμενικής εισόδου, οι δομές δεδομένων πρέπει να επιλέγονται προσεκτικά τόσο στο σχήμα της βάσης δεδομένων όσο και μέσα στα διάφορα σενάρια που χρησιμοποιούνται για την επεξεργασία των ίδιων των δεδομένων.

Μεθοδολογία Ενσωμάτωσης

Ακολουθεί μια επισκόπηση της διαδικασίας που θα εκτελέσουμε σε υψηλό επίπεδο για την ανάλυση κειμενικών πηγών εντός ενός οργανισμού:

  1. Εντοπίστε αναφορές κειμένου και τα συστήματα που τις καταγράφουν, καθορίστε ποιο κείμενο είναι κατάλληλο για ανάλυση
  2. Εξάγετε textual πηγές μέσω REST APIs και τροφοδοτήστε τις σε έναν πάροχο cloud-computing για ανάλυση σε πραγματικό χρόνο
  3. Δρομολογήστε τις ροές μέσω του Telemus AI™ και επιστρέψτε τις εμπλουτισμένες ροές βίντεο πίσω στο σύστημα παρακολούθησης ασφαλείας
  4. Ρύθμιση προσαρμοσμένων ειδοποιήσεων προς το προσωπικό ασφαλείας με βάση αυτό που ανιχνεύεται

Δεδομένου ότι το Telemus AI™ αναλαμβάνει το μεγαλύτερο μέρος της εργασίας, ο οργανισμός μπορεί να επικεντρωθεί στην επιχειρηματική λογική και την ερμηνεία των αποτελεσμάτων αντί για την τεχνική υλοποίηση.

Οργανωτικές Εφαρμογές

Ακολουθεί μια λίστα με άλλες πιθανές εφαρμογές για τον οργανισμό σας:

  • Σάρωση σημείων τερματισμού κοινωνικών μέσων δικτύωσης σε έναν οργανισμό και προσδιορισμός του συνολικού συναισθήματος.
  • Παρακολούθηση σημειώσεων πελατών σε συστήματα CRM όπως το Salesforce για τον προσδιορισμό του περιεχομένου των σημειώσεων.
  • Σάρωση email για την απόκτηση μιας συνολικής συγκεντρωτικής μετρικής του συναισθήματος σε έναν οργανισμό.
  • Αυτόματη επεξεργασία απομαγνητοφωνημένων συνομιλιών τηλεφώνου και αναγνώριση τόσο θετικών όσο και αρνητικών εμπειριών πελατών.
  • Σάρωση των σχολίων που αφήνονται σε ιστότοπους συγκέντρωσης κριτικών καθώς και της βαθμολογίας.
  • Αυτόματη ανίχνευση αντικοινωνικής συμπεριφοράς που ασκείται μέσω ψηφιακών μέσων και αντιμετώπισή της πριν κλιμακωθεί, οδηγώντας σε βελτιωμένη εμπειρία χρήστη.

Καθώς υπάρχουν πολλές πηγές δεδομένων στις οποίες οι οργανισμοί έχουν συνήθως πρόσβαση, συνιστούμε τη δρομολόγησή τους σε μια λίμνη δεδομένων πριν από τη σίτισή τους σε ένα σύστημα τεχνητής νοημοσύνης· αυτό θα βοηθήσει στη διασφάλιση της επαναληψιμότητας και της ακουστικότητας.

Δυνητικά και Πραγματοποιημένα Οφέλη

Μια πιο λεπτομερής κατανόηση των γενικών αντιλήψεων ενός οργανισμού, τόσο εσωτερικά όσο και στο εξωτερικό, παρέχει σημαντικά οφέλη στην προληπτική διαχείριση των σχέσεων. Η ερμηνεία και η ενεργοποίηση ανατροφοδότησης μπορεί να προσφέρει ένα καλύτερο προϊόν ή υπηρεσία στους μετόχους και τους πελάτες. Σε έναν ολοένα και πιο ψηφιακό κόσμο, οι οργανισμοί πρέπει να κατανοούν τι λέει το ψηφιακό τους αποτύπωμα για αυτούς. Μια περαιτέρω κατανόηση της δημογραφικής σύνθεσης των περιοχών από τις οποίες προέρχεται τέτοια ανατροφοδότηση μπορεί επίσης να βοηθήσει στη βελτίωση των εμπειριών για όλους.

Η Telemus AI™ είναι μια εταιρεία τεχνητής νοημοσύνης με έδρα την Αυστραλία που παρέχει προηγμένες λύσεις σε κυβερνήσεις και επιχειρήσεις. Επικοινωνήστε μαζί μας σήμερα για μια δωρεάν συμβουλευτική σχετικά με το πώς η Telemus AI™ μπορεί να ενσωματωθεί στον οργανισμό σας.

Εξερευνήστε Περισσότερα Μελέτες Περίπτωσης AI