感情分析

ビジネスのためのマーケティング分析

Sarah DeAtley

Principal Data Scientist

感情分析の基本

 

ハッピー・普通・悲しい顔とチェックボックスの画像

  • 企業はTwitter、Instagram、Facebookなどで広告を出します
  • ソーシャルの健全性監視には感情分析が有効

 

〈感情分析〉: データがポジティブ・ネガティブ・中立かを判定する手法

1 Pixabay の athree23
ビジネスのためのマーケティング分析

感情の複雑性

  • 感情は主観的。ブランドはリアルタイムで監視したい
  • 文脈が重要:
    • 「well done」はスポーツと飲食で意味が異なる
  • 感情は肯定・否定・中立以上になり得る:
    • 怒り、喜び、悲しみ
    • 緊急・非緊急
  • 絵文字や皮肉も考慮

左にステーキ、右にゴルファー。「well done」の文字

「reactions」と書かれた各種絵文字

1 Unsplash の Denis Cherkashin
ビジネスのためのマーケティング分析

感情モデルの種類

  • 〈手動〉: アナリストが規則をデータに適用
  • 〈自動〉: NLP が自動で感情を判定
  • 複雑さとデータ量を評価:
    • 多言語・大規模データは自動
    • 小規模で解釈しやすさ重視は手動
  • 手動ルールは自動NLPモデルの学習に活用可（ハイブリッド）

 

紙の上のハッピー・普通・スマイルの顔を見て頭をかく男性

1 Pixabay の mohamed Hassan
ビジネスのためのマーケティング分析

NLPモデルの選択肢

 

ダッシュボード上の各種チャート

  • 〈NLPモデルの選択肢〉

    • 既製の感情分析モデルを利用
    • 社内で感情分析モデルを構築・運用

  • NLPが初学なら既製モデルから

  • 学習経験があるなら社内モデルは柔軟
  • どちらも長期のレポート要件を考慮
1 Unsplash の Carlos Muza
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Ayo berlatih!

ビジネスのためのマーケティング分析

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