भाषा प्रक्रिया - वाचणारे आणि अर्थ लावणारे संगणक
सोशल मीडिया हा लोक कसे संवाद साधतात आणि संवाद करतात याचा एक अविभाज्य घटक बनला आहे. सार्वजनिकरित्या पोस्ट करत असो किंवा थेट संदेश पाठवत असो, अनेक प्लॅटफॉर्मवर दररोज अब्जावधी संदेश पाठवले जातात. प्रसिद्ध व्यक्ती, संस्था आणि इतर घटकांनी विविध विषयांशी संबंधित विधाने आणि मते सामायिक केली आहेत आणि सामान्य जनतेमध्ये थेट सार्वजनिक संवाद साधला आहे. सोशल मीडिया खात्यांकडे निर्देशित केलेल्या टिप्पण्या आणि संदेशांच्या प्रचंड प्रमाणामुळे, एकंदरीत भावना शोधणे शक्य आहे.
सोशल मीडियाद्वारे मॅक्रो स्तरावर व्यक्त केलेली भावना मोजण्याची संधी आहे. हा लेख कृत्रिम बुद्धिमत्ता आणि सोशल मीडिया आणि मजकूर माहितीच्या इतर स्रोतांचा शोध घेईल ज्यामध्ये भावनांचे संकेत असतात आणि ते तुमच्या संस्थेमध्ये कसे लागू करावे.
कृत्रिम बुद्धिमत्तेद्वारे समस्येचे निराकरण
भावना विश्लेषण प्रणाली सामान्यतः मजकूर इनपुट दिल्यावर खालील विशिष्ट आउटपुट तयार करतात जे अंतर्निहित मजकुराचे श्रेणीबद्ध अर्थ लावतात:
- सकारात्मक - मजकूराची सामग्री सकारात्मक स्वर आणि भावनात्मकतेची आहे
- तटस्थ - मजकूरात नकारात्मक स्वर आणि भावनाशीलता आहे
- नकारात्मक - मजकूरात नकारात्मक स्वर आणि भावनाशीलता आहे
हे लक्षात घेणे महत्त्वाचे आहे की लोकांनी अनेक वर्षांमध्ये शब्दकोशांचे संकलन केले आहे, हे जोर देत की कृत्रिम बुद्धिमत्ता प्रणालींनी चांगले काम करण्यासाठी आणि इच्छित उद्दिष्ट्ये साध्य करण्यासाठी उच्च-गुणवत्तेचा डेटा आवश्यक आहे.
संस्थात्मक आव्हानाचे विहंगावलोकन
एकाधिक संवाद एंडपॉइंट आणि संस्था ज्या प्रमाणात काम करतात ते दिल्यास, संपूर्ण संस्थेतील भावना ट्रॅक करणे कठीण आहे. कर्मचारी आणि ग्राहक विविध प्रदेश, क्षेत्र किंवा विभागांमध्ये पसरलेले असू शकतात जिथे हितधारक आणि ग्राहक सकारात्मक भावना व्यक्त करतात तर इतर नकारात्मक भावना दर्शवतात. अशाप्रकारे, संस्था काम करत असलेल्या संपूर्ण स्पेक्ट्रमवर भावना निर्धारित करणे कठीण आहे.
अंतर्गत आणि बाह्य दोन्ही सामान्य संस्थात्मक धारणा समजून घेणे आवश्यक आहे. पारंपारिकदृष्ट्या, सर्वेक्षणांनी हे कार्य केले आहे, जरी त्यांना भरणाऱ्या व्यक्तींवर आधारित पक्षपाती असू शकते. सोशल मीडिया आणि इतर डेटा स्रोतांचा वापर संस्थात्मक भावनांची समज साधण्यात योगदान देऊ शकतो. उदाहरणार्थ, अडिडाससारखा बहुराष्ट्रीय आणि विख्यात कपडे ब्रँड, जो अनेक देशांमध्ये विविध भाषांमध्ये व्यवसाय करतो आणि अनेक वेगवेगळ्या सांस्कृतिक पार्श्वभूमीवर उपस्थित आहे. विविध प्रदेशांमध्ये भावनांच्या विविध स्तरांचे निरीक्षण केले जाईल. नकारात्मक भावना ओळखणे हे त्याच्या कारणांना संबोधित करण्याचा एक चांगला मार्ग आहे, ज्यामुळे अधिक विक्री होते आणि त्यामुळे तळाशी योगदान मिळते.
AI इनपुट म्हणून उपलब्ध संस्थात्मक डेटा
भावना विश्लेषणाचे माध्यम म्हणून वापरल्या जाऊ शकणाऱ्या संभाव्य डेटा स्रोतांच्या याद्या खालीलप्रमाणे आहेत:
- Facebook, Twitter, Instagram, TikTok सहित सोशल मीडिया प्लॅटफॉर्म
- Salesforce, Microsoft CRM सह ग्राहक संबंध व्यवस्थापन प्रणाली
- कर्मचारी आणि ग्राहकांदरम्यान पाठवलेले संस्थात्मक ईमेल आणि पत्रे
- सिस्को आणि गूगल व्हॉईससारख्या कॉल सेंटर प्रणाली संभाषणांचे प्रतिलेखन प्रदान करण्यास सक्षम आहेत
- Google आणि Facebook समीक्षांसारखे समीक्षा अग्रगण्य जे सूचीबद्ध व्यवसायांना 1-5 तारे दरम्यान क्रमांक देतात
एकाधिक स्रोतांमधून माहिती एकत्रित करताना काही डेटा समस्या उद्भवतात. एक स्पष्ट समस्या म्हणजे विविध डेटासेटमध्ये ग्राहकांचे अचूक जोडणे कसे करावे. या केस स्टडीमध्ये, आम्ही त्यांना स्वतंत्र घटक मानण्याचा सुचार करतो जेणेकरून संपूर्ण संस्थेमधील समग्र भावना शोधता येईल आणि वैयक्तिक पातळीवर लक्ष्यित केले जाणार नाही. मजकूर इनपुटच्या लांबीचा विचार करता, डेटाबेस स्कीमा आणि डेटा प्रक्रिया करण्यासाठी वापरल्या जाणाऱ्या विविध स्क्रिप्ट्समध्ये डेटा संरचनांची काळजीपूर्वक निवड केली पाहिजे.
एकत्रीकरण पद्धती
संस्थेअंतर्गत मजकूर स्रोतांचे विश्लेषण करण्यासाठी आम्ही उच्च स्तरावर करू शकू अशा प्रक्रियेचे थोडक्यात वर्णन खालीलप्रमाणे आहे:
- मजकूरातील संदर्भ आणि ते कॅप्चर करणाऱ्या प्रणाली ओळखा, कोणता मजकूर विश्लेषणासाठी योग्य उमेदवार आहे हे ठरवा
- REST APIs द्वारे मजकूर स्रोत काढा आणि ते रिअल-टाइम विश्लेषणासाठी क्लाउड-कंप्युटिंग प्रदात्याला द्या
- फीड्स Telemus AI™ मधून चालवा आणि सुधारित व्हिडिओ फीड्स परत सुरक्षा निरीक्षण प्रणालीमध्ये पाठवा
- शोधल्या गेलेल्या गोष्टींवर आधारित सुरक्षा कर्मचाऱ्यांना सानुकूलित सूचना सेट करा
Telemus AI™ बहुतांश काम सांभाळत असल्याने, संस्था तांत्रिक अंमलबजावणीऐवजी व्यवसाय तर्कशास्त्र आणि परिणामांचा अर्थ लावण्यावर लक्ष केंद्रित करू शकते.
संस्थात्मक अनुप्रयोग
आपल्या संस्थेसाठी इतर संभाव्य अनुप्रयोगांच्या याद्या खालीलप्रमाणे आहेत:
- एखाद्या संस्थेतील ऑनलाइन सोशल मीडिया एंडपॉइंट स्कॅन करा आणि एकूण भावना ठरवा.
- नोट्सची सामग्री निर्धारित करण्यासाठी Salesforce सारख्या CRM सिस्टमवरील ग्राहक नोट्सचे निरीक्षण करा.
- संस्थेतील एकूण भावनांचे एकत्रित मेट्रिक मिळवण्यासाठी ईमेल स्कॅनिंग करणे.
- दूरध्वनी संभाषण प्रतिलेख आपोआप प्रक्रिया करा आणि सकारात्मक आणि नकारात्मक ग्राहक अनुभव दोन्ही ओळखा.
- समीक्षा अग्रगण्य वेबसाइट्सवर सोडलेल्या अभिप्रायाचे तसेच रेटिंगचे स्कॅनिंग करणे.
- डिजिटल माध्यमांद्वारे केलेले असामाजिक वर्तन आपोआप शोधून काढणे आणि ते वाढण्यापूर्वी त्याला आळा घालणे, ज्यामुळे वापरकर्ता अनुभवात सुधारणा होते.
संस्थांकडे सामान्यतः अनेक डेटा स्रोत ऍक्सेस करण्यासाठी असतात, त्यामुळे आम्ही त्यांना कृत्रिम बुद्धिमत्ता सिस्टममध्ये फीड करण्यापूर्वी डेटा लेकमध्ये पाठवण्याची शिफारस करतो; हे रिपीटेबिलिटी आणि ऑडिबिलिटी सुनिश्चित करण्यास मदत करेल.
संभाव्य आणि साक्षात फायदे
संस्थेच्या आतील आणि बाहेरील सामान्य धारणांची अधिक तपशीलवार समज मिळवणे हे संबंधांचे सक्रियपणे व्यवस्थापन करण्यात लक्षणीय फायदे देते. अभिप्रायाचे अर्थ लावणे आणि त्यावर कार्य करणे हे स्टेकहोल्डर्स आणि ग्राहकांना उत्तम उत्पादन किंवा सेवा प्रदान करू शकते. वाढत्या डिजिटल जगात, संस्थांना समजून घेणे आवश्यक आहे की त्यांचा डिजिटल फूटप्रिंट त्यांच्याबद्दल काय बोलतो. असा अभिप्राय कोठून येत आहे याच्या लोकसंख्याशास्त्रीय रचनेची अधिक समज हे सर्वांसाठी अनुभव सुधारण्यास मदत करू शकते.
Telemus AI™ ही ऑस्ट्रेलियात आधारित कृत्रिम बुद्धिमत्ता कंपनी आहे जी सरकार आणि उद्योगांना प्रगत उपाययोजना प्रदान करते. Telemus AI™ ला तुमच्या संस्थेत कसे एम्बेड केले जाऊ शकते यावरील विनामूल्य सल्ल्यासाठी आजच आमच्याशी संपर्क साधा.
