Análise de sentimento

Marketing Analytics para Negócios

Sarah DeAtley

Principal Data Scientist

Noções básicas de análise de sentimento

 

imagem mostrando rostos feliz, neutro e triste com caixas de seleção

  • Marcas anunciam em redes sociais como Twitter, Instagram e Facebook
  • Uma forma de acompanhar a saúde nas redes é com análise de sentimento

 

Análise de sentimento: técnica para determinar se os dados são positivos, negativos ou neutros

1 athree23 do Pixabay
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Complexidade do sentimento

  • Sentimento é subjetivo! Marcas querem monitorar em tempo real
  • Contexto é essencial:
    • "Well done" em esportes tem outro sentido que em restaurantes
  • Pode ir além de positivo, negativo ou neutro:
    • Bravo, feliz ou triste
    • Urgente ou não urgente
  • Considere também emojis e sarcasmo

imagem de um bife à esquerda e golfistas à direita com o texto "well done"

vários emojis com rótulo "reactions"

1 Denis Cherkashin no Unsplash
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Tipos de modelos de sentimento

  • Manual: analista aplica regras aos dados
  • Automática: NLP determina o sentimento
  • Avalie complexidade e tamanho dos dados:
    • Automática para grandes conjuntos e vários idiomas
    • Manual para interpretação mais fácil em dados menores
  • Regras manuais podem treinar modelos automáticos de NLP (abordagem híbrida)

 

homem coçando a cabeça olhando para papel com rostos feliz, neutro e sorridente

1 mohamed Hassan do Pixabay
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Opções de modelos de NLP

 

vários gráficos em um dashboard

  • Opções de modelos de NLP:

    • Modelo pronto com sentimento em NLP
    • Construir e manter modelo de sentimento NLP interno

  • Começando em NLP? Use um modelo pronto

  • Tem experiência treinando modelos de NLP? Interno dá mais flexibilidade
  • Considere as necessidades de relatório de longo prazo em ambas!
1 Carlos Muza no Unsplash
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Vamos praticar!

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