Подумайте о том, что вы поделились с друзьями на Facebook сегодня. Было ли это чувство «стресса» или «неудачи», или, возможно, «радости», «любви» или «возбуждения»? Каждый раз, когда мы публикуем в социальных сетях, мы оставляем следы нашего настроения.

Наши эмоции - ценные товары, и многие компании разрабатывают автоматизированные инструменты для их распознавания в процессе, известном как анализ настроений.

Недавно просочился отчет показал, что Facebook может определить, когда молодые люди чувствуют себя уязвимыми, хотя у компании есть настаивал, что он не использовал анализ ориентировать пользователей на рекламу. facebook также извинился в 2014 для эксперимент на «эмоциональном заражении», в котором сообщения с «положительным» или «негативным» настроем отфильтровывались из каналов пользователей.

Ясно, что способность обнаруживать эмоции из текста представляет большой интерес для компаний в социальных сетях, а также для рекламодателей. Но как работает анализ настроений, почему он полезен и каковы опасности?

Как работает анализ настроений?

Хотя детали собственного алгоритма Facebook не являются общеизвестными, большинство методов анализа настроений делятся на две категории: контролируемые или неконтролируемые.

Контролируемые методы основаны на помеченных данных. Другими словами, это должности, которые классифицируются вручную как содержащие положительные или отрицательные настроения.

Статистические методы затем используются для обучения моделей для классификации новых должностей автоматически на основе наличия заранее определенных слов или фраз, например «подчеркнутых» или «расслабленных».

Неподдерживаемые методы, с другой стороны, часто полагаются на построение словаря баллов для разных слов. Один такой словарь разработанный моими сотрудниками, попросил людей дать оценку 1 для 9 для разных слов, а затем усреднил результаты: «радуги», например, забили 8.06, а «бесполезно» получает 2.52.

Общее настроение фразы можно оценить, просмотрев все слова в сообщении. Например, средний балл за сообщение «Моя мама всегда говорила, что« жизнь похожа на коробку конфет »- это выше среднего 6.02 в соответствии с этим словарем, предполагая, что это выражает положительное чувство.

Для чего используется анализ настроений?

Анализ настроений все чаще используется маркетологами для изучить тенденции и разработать рекомендации по продуктам.

Представьте, что новый мобильный телефон выпущен; анализ настроений по сообщениям в социальных сетях по телефону может дать компании ценную информацию о том, как она работает в режиме реального времени.

Существуют более широкие возможности анализа настроений. Исследователи недавно отследил щебетание Дональда Трампа за первые 100 дни его президентства и встроенные боты для размещения рыночных сделок когда он чирит положительно или отрицательно о конкретных компаниях.

Ученые могут отслеживать эмоциональные тенденции и в других текстах. Например, мы использовали анализ настроений для изучения эмоциональных дуг более чем фильмов 1,000 через их сценарии. Ниже показана дуга 2013 Disney film Frozen.

Эмоциональная дуга для фильма Frozen.

Во многих фильмах показаны похожие шаблоны: регулярные пики и впадины напряженности и освобождения, за которыми следует особенно большой прогиб 80% от пути фильма (вся надежда потеряна!), До окончательного разрешения и счастливого финала. Применяя аналогичный анализ к романам, мы показали, что большинство историй следует одной из шести основных сюжетных дуг.

Мы все еще не так хороши в анализе настроений

Учитывая, что анализ настроений часто основывается на сообщениях по социальным сетям в горнодобывающей отрасли, он вызывает серьезные этические проблемы и эта дискуссия только начинается, Однако сложная природа языка и смысла делает его склонным к ошибке.

Возьмите фразу «Да будет сила с тобой», которая оценивает 5.35 с помощью анализа нашего словаря. Для любого поклонника «Звездных войн» это, конечно, чрезвычайно позитивная фраза, но она скромно оценивалась в нашем тесте, потому что слово «сила» оценивается ниже среднего 4.0.

Это понятно, если оценивать это слово изолированно, но в контексте он имеет меньшее значение.

Поэтому необходим некоторый скептицизм применимости возможностей анализа настроений Facebook. Совершенно очевидно, что описание чего-то как «полностью больного» на Facebook, фразы разговорного одобрения, может привести к тому, что эмоциональное состояние индивидуума ошибочно классифицируется.

Чтобы понять, когда анализ настроений выполняется и не работает, важно изучить слова, которые приводят к определенным результатам.

Для этого мы используем "сдвиг слова«Диаграммы, как показано ниже для Frozen. Это показывает, какие слова сделали кульминацию сценария печальнее, чем его счастливый конец: больше ссылок на «грусть» и «страх», но странно, более «красиво».

Сюжет, сравнивающий кульминацию Frozen с его счастливым концом. Синие полосы в верхней части диаграммы показывают верхние вкладные слова в разницу в баллах.

Обещание и предупреждение

Анализ настроений - это мощный инструмент, но это только молодая наука, и ее следует использовать с осторожностью.

Ученые должны разработать инструменты, которые позволят нам заглянуть «под капот» и понять, почему определенные алгоритмы дают результаты, которые они делают. Это единственный способ диагностировать проблемы с помощью разных методов и, что более важно, информировать общественность о возможностях и ограничениях поля.

Исследования по анализу настроений в основном были построены на больших публичных наборах данных, особенно из социальных сетей. Важно, чтобы те из нас, кто невольно предоставляли данные, понимали, что они могут и не могут использовать, и как это сделать.

Об авторе

Льюис Митчелл, преподаватель прикладной математики, Университет Аделаиды. Мишель Эдвардс внесла свой вклад в эту статью.

Эта статья изначально была опубликована в Беседа, Прочтите оригинал статьи.

Похожие книги:

at Внутренний рынок самовыражения и Amazon