Dil İşleme - Okuyan ve Yorumlayan Bilgisayarlar

Sosyal medya, insanların etkileşim kurma ve iletişim şeklinin ayrılmaz bir parçası haline gelmiştir. İster herkese açık olarak gönderiliyor ister doğrudan mesajlaşılıyor olsun, birden fazla platformda günlük milyarlarca mesaj iletilmektedir. Kamuoyu figürleri, kuruluşlar ve diğer varlıklar, çeşitli konularla ilgili beyanlar ve görüşler paylaşmış ve genel kamuoyu arasında doğrudan kamu söylemini yönlendirmişlerdir. Sosyal medya hesaplarına yöneltilen yorum ve mesajların geniş miktarı göz önüne alındığında, genel duyguyu tespit etmek mümkündür.

Sosyal medya aracılığıyla makro düzeyde ifade edilen duyguyu ölçmek için bir fırsat vardır. Bu makale, yapay zekayı ve sosyal medyaya ve içlerinde duygusallık alt tonları bulunan diğer metinsel bilgi kaynaklarına uygulanmasını ve kuruluşunuz içinde nasıl uygulanacağını inceleyecektir.

Sorunu Yapay Zeka ile Çözme

Günlük olarak üretilen ve depolanan devasa miktardaki bilgi göz önüne alındığında, bazı veri noktaları kapsamlı içgörüler içerir. Bunları tek bir kişinin veya hatta milyarlarca insanın okuması imkansız olacaktır. Mevcut bilişim teknolojisi, devasa miktarda bilgiyi depolamamızı, indekslememizi ve geri getirmemizi sağlar. Tarihsel olarak, verileri yorumlamak ve faydalı bilgi ve içgörüler elde etmek konusunda daha fazla zorluk yaşanmıştır.

Devasa miktarda bilgiyi işlemek ve bilgisayarların verileri tarayıp içgörüler sağlaması avantajlı olacaktır. Son yıllarda, metin analitiği alanında çoğu yapay zeka/makine öğrenimi kullanan çeşitli teknikler ortaya çıktı. Konuşmadaki duyguyu tespit etmek, metinsel girdinin bağlamını sağlayan altın standart sözlükler gerektirir.

Metinsel dil duygusunu belirlemek için bu tür yaklaşımlardan biri, bu tür sözlükleri denetimsiz bir öğrenme algoritmasına beslemektir; özellikle VADER (Valence Aware Dictionary and sEntiment Reasoner) böyle bir yaklaşım kullanır. VADER'ın avantajı neredeyse gerçek zamanlı çalışabilmesi olsa da, diğer birçok yöntem daha geleneksel makine öğrenimi tekniklerine dayanmaktadır.

Duygu analizi sistemleri genellikle, altta yatan metnin kategorik bir yorumunu veren metinsel girdilerle beslendiklerinde aşağıdaki tipik çıktıları üretir:

Pozitif - Metinsel içerik olumlu bir alt ton ve duygusallığa sahiptir
Nötr - Metinsel içerik negatif bir alt ton ve duygusallığa sahiptir
Negatif - Metinsel içerik negatif bir alt ton ve duygusallığa sahiptir

Sözlüklerin yıllar boyunca insanlar tarafından titizlikle hazırlanmış olduğunu unutmamak önemlidir; bu da yapay zeka sistemlerinin iyi performans göstermesi ve istenen hedeflere ulaşması için yüksek kaliteli veri gerektiğini vurgulamaktadır.

Kurumsal Zorluğa Genel Bakış

Birden fazla iletişim uç noktası ve kurumların operasyonlarının büyüklüğü göz önüne alındığında, bir kurum genelindeki duygusal durumu takip etmek zordur. Çalışanlar ve müşteriler farklı bölgelere, alanlara veya departmanlara yayılmış olabilir; burada paydaşlar ve müşteriler olumlu bir duygusal durumu ifade ederken, diğerleri olumsuz bir duygusal durumu temsil eder. Bu nedenle, bir kurumun operasyon ettiği tüm yelpaze genelinde duygusal durumu belirlemek zordur.

Hem dahili hem de harici genel kuruluş algılarını anlamak esastır. Geleneksel olarak anketler bu işlevi yerine getirmiştir, ancak bunlar onları doldurmaya motive olan kişilere dayalı olarak önyargılı olabilir. Sosyal medya ve diğer veri kaynaklarının kullanımı, kuruluşun duygusal durumunu anlamaya katkıda bulunabilir. Örnek olarak, birçok farklı kültürel arka plana sahip çeşitli dillerde iş yapan ve birçok ülkede varlık gösteren çok uluslu ve iyi tanınan Adidas gibi bir giyim markası. Çeşitli bölgelerde farklı duygusallık seviyeleri gözlemlenmesi muhtemeldir. Olumsuz duyguları tespit etmek, bunların nedenlerini ele almanın iyi bir yoludur ve bu da daha fazla satışla sonuçlanarak nihai kar'a katkıda bulunur.

AI Girdisi Olarak Kullanılabilen Kurumsal Veriler

Aşağıda duygu analizi aracı olarak kullanılabilecek potansiyel veri kaynakları listelenmektedir:

Facebook, Twitter, Instagram, TikTok dahil sosyal medya platformları
Salesforce, Microsoft CRM dahil müşteri ilişkileri yönetim sistemleri
Çalışanlar ve müşteriler arasında gönderilen kurumsal e-postalar ve mektuplar
Cisco ve Google Voice gibi çağrı merkezi sistemleri, görüşmelerin dökümlerini sağlayabilir
Listelenen işletmeleri 1-5 yıldız arasında derecelendiren Google ve Facebook yorumları gibi yorum toplayıcıları

Birden fazla kaynaktan gelen bilgileri birleştirirken bazı veri sorunları ortaya çıkar. Bariz bir sorun, müşterileri çeşitli veri kümeleri arasında doğru bir şekilde nasıl bağlayacağınızdır. Bu vaka çalışmasında, bunları bağımsız varlıklar olarak ele almayı ve tüm bir kuruluş genelinde toplam duyguyu keşfetmeyi, birey düzeyinde hedeflememeyi öneriyoruz. Metinsel girdinin uzunluğu göz önüne alındığında, hem veritabanı şemasında hem de verileri işlemek için kullanılan çeşitli komut dosyalarında veri yapıları dikkatlice seçilmelidir.

Entegrasyon Metodolojisi

Aşağıdakiler, bir kuruluş içindeki metinsel kaynakları yüksek seviyede analiz etmek için gerçekleştireceğimiz sürece dair bir genel bakıştır:

Metinsel referansları ve bunları yakalayan sistemleri tanımlayın, hangi metnin analiz için uygun bir aday olduğunu belirleyin
Metinsel kaynakları REST API'leri aracılığıyla çıkarın ve gerçek zamanlı analiz için bir bulut bilişim sağlayıcısına besleyin
Beslemeleri Telemus AI™ üzerinden çalıştırın ve artırılmış video beslemelerini güvenlik izleme sistemine geri gönderin
Tespit edilenlere dayalı olarak güvenlik personeline özelleştirilmiş uyarılar ayarlayın

Telemus AI™ işin büyük kısmını üstlendiğinden, kurum teknik uygulamaya değil iş mantığına ve sonuçları yorumlamaya odaklanabilir.

Kurumsal Uygulamalar

Aşağıda kuruluşunuz için diğer potansiyel uygulamalar listelenmektedir:

Bir organizasyon genelindeki çevrimiçi sosyal medya uç noktalarını tarayın ve genel duyguyu belirleyin.
Notların içeriğini belirlemek için Salesforce gibi CRM sistemlerindeki müşteri notlarını izleyin.
Bir organizasyon genelindeki duygunun genel toplam ölçütünü elde etmek için e-postaları taramak.
Telefon görüşmesi dökümlerini otomatik olarak işleyerek hem olumlu hem de olumsuz müşteri deneyimlerini tanımlayın.
Yorum toplayıcı web sitelerinde bırakılan geri bildirimlerin yanı sıra derecelendirmeyi taramak.
Dijital ortamlarda gerçekleştirilen antisosyal davranışları otomatik olarak tespit ederek tırmanmadan önce önlem almak ve böylece geliştirilmiş kullanıcı deneyimi sağlamak.

Kurumların genellikle erişimi olan birçok veri kaynağı olduğundan, bunları bir yapay zeka sistemine beslemeden önce bir veri gölüne aktarmalarını öneririz; bu, tekrarlanabilirliği ve denetlenebilirliği sağlamaya yardımcı olacaktır.

Potansiyel ve Gerçekleşen Faydalar

Bir kuruluşun hem içeride hem de yurt dışındaki genel algıları hakkında daha ayrıntılı bir anlayış, ilişkileri proaktif olarak yönetmede önemli faydalar sağlar. Geri bildirimleri yorumlamak ve harekete geçirmek, hissedarlara ve müşterilere daha iyi bir ürün veya hizmet sunabilir. giderek artan bir şekilde dijitalleşen bir dünyada, kuruluşların dijital ayak izlerinin kendileri hakkında ne söylediğini anlamaları gerekir. Bu tür geri bildirimlerin nereden geldiğinin demografik yapısının daha da iyi anlaşılması, herkes için deneyimleri iyileştirmeye yardımcı olabilir.

Telemus AI™, hükümet ve kurumsal işletmelere gelişmiş çözümler sunan Avustralya merkezli bir yapay zeka şirketidir. Telemus AI™'nin kurumunuza nasıl entegre edilebileceği hakkında ücretsiz bir danışmanlık için bugün bizimle iletişime geçin.

Etiketler

Sosyal Medya Duygu Analizi