Sapere cosa pensano le persone in merito a un brand o una persona è molto importante per poter implementare corrette strategie di marketing. È questo che fa la sentiment analysis
La sentiment analysis o analisi del sentiment è un campo dell’elaborazione del linguaggio naturale che si occupa di costruire sistemi con cui identificare ed estrarre opinioni da un testo, sia esso su una pagina di un quotidiano o un post su un social media.
Si basa sui principali metodi di linguistica computazionale e di analisi testuale. L’analisi del sentiment è utilizzata in innumerevoli settori: politica, mercati azionari, comunicazione e marketing, specialmente per conoscere le preferenze del consumatore o di un elettore.
A cosa serve la sentiment analysis
L’analisi del sentiment è molto importante in quanto consente di conoscere il sentimento, ossia il pensiero, delle persone o, più nello specifico, di un proprio cliente target.
Con l’avvento di internet studiare il pensiero delle persone online è diventato fondamentale poiché consente di sfruttare questa conoscenza a proprio vantaggio, ad esempio per le campagne di comunicazione o elettorali.
In pratica, attraverso il sentiment è possibile per una grande azienda capire se un prodotto o un servizio può intercettare una necessità di un cliente, oppure se questo è percepito in maniera sgradevole.
Più nel dettaglio, grazie all’analisi del sentiment è possibile offrire alla propria clientela una migliore customer experience, oggi considerata fondamentale per riuscire a imporsi sul mercato. Ciò avviene perché grazie ad essa è possibile intercettare nuove tendenze ed esigenze dei clienti.
Allo stesso modo, la sentiment analysis è analizzata dagli analisti politici durante le campagne elettorali, poiché consente dapprima di realizzare delle previsioni, e successivamente consente di capire come una persona è percepita dal pubblico.
Metodi e piattaforme per la sentiment analysis
Ci sono numerosi metodi utilizzati per analizzare il sentiment delle persone online. Il primo è sicuramente quello di cercare delle parole chiave che siano indicative di certe emozioni. Ad esempio l’uso di parole come “gioioso” o “rabbioso” sono indicative di un preciso sentimento.
La sentiment analysis è possibile grazie a degli algoritmi che assegnano un valore alle parole, questo può essere positivo (+1) se la parola è positiva a sua volta, o negativo (-1), se la parola è negativa. In un primo momento, l’algoritmo analizza le parole di un testo, attribuendo loro un valore positivo o negativo.
Ottenuto il numero delle parole positive e negative, sarà necessario dividere il numero delle parole totale con il numero delle parole positive e negative.
Sottraendo infine il valore del coefficiente delle parole positive da quello delle parole negative, si otterrà un numero che, se positivo, dimostrerà che anche il sentiment di quel testo - e di conseguenza di chi lo ha scritto - è positivo.
È poi anche possibile analizzare il sentiment attraverso l’affinità lessicale: questa non analizza soltanto le singole parole con l’obiettivo di estrarne un significato e un’emozione, bensì cerca in maniera arbitraria di trovare un significato anche ai gruppi di parole.
Per quanto riguarda gli strumenti per analizzare il sentiment, questi sono fondamentali poiché sono in grado di avvertire quando un cliente o un elettore è insoddisfatto, arrabbiato o felice.
Un esempio di uno strumento molto popolare per l’analisi del sentiment è MonkeyLearn, ossia una piattaforma di apprendimento automatico di facile utilizzo per l’analisi del testo che è possibile testare anche in modalità gratuita.
Grazie alle sue API, è possibile utilizzare MonkeyLearn con software come Excel o Fogli di Google permettendo così agli utenti di integrare il suo strumento di analisi dei sentimenti con qualsiasi software utilizzato regolarmente.
Un’altra piattaforma utilizzata molto spesso e considerata molto utile è Quick Search. Questa è principalmente utilizzata per analizzare il sentiment sui social media, così da permettere all’utente di capire qual è il pensiero delle persone riguardo un particolare argomento.
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