تقنيات تحليل المشاعر (Sentiment Analysis) وتطبيقاتها
في عصر التحول الرقمي وقاعدة البيانات الضخمة، يعد تحليل المشاعر ضرورياً لتقييم مدى إيجابية وسلبية المحتوى مهما كان نوعه، وذلك ابتداءً من منشورات السوشيال ميديا ووصولاً إلى مراجعات المنتجات والمقالات الإخبارية. تستند عملية بناء النماذج المتقدمة هنا إلى تقنيات التعلم الآلي وتحليل البيانات بهدف التعرف على الأشكال اللغوية المتنوعة والمرتبطة بمختلف الأحاسيس.
وانطلاقاً من أهمية هذا النوع التحليلي المتخصص في معالجة اللغة الطبيعية NLP، تتطرق مقالتنا إلى جوهر المصطلح وأنواعه الأربعة وآلية عمله، بالإضافة إلى توضيح التقنيات المستخدمة وأهم تطبيقاته في الأعمال.
جدول المحتويات
ما هو تحليل المشاعر؟
تحليل المشاعر هو الطريقة الشائعة لمعرفة آراء الجمهور حول منتج أو خدمة أو فكرة ما، بالتالي هذا النهج مخصص لمعالجة اللغة الطبيعية (NLP) وتحديد المشاعر المختبئة وراء النصوص. يُطلق عليه باللغة الإنجليزية Sentiment Analysis، ويمكن تصنيفه إلى عدة أنواع، هي: [1]
- الكشف عن المشاعر: هو النوع الذي يستطيع تحديد الإحساس مثل الفرح والحزن والأمل والخيبة وغيرها، وهو الأكثر تعقيداً.
- تحليل قائم على النية: هو النوع الذي يهدف إلى تحليل النص للكشف عن الدوافع الكامنة وراء كتابته، ويستخدم في أبحاث السوق غالباً.
- تحليل العناصر: يهتم بفحص مشاعر العميل لعنصر محدد، هكذا يستطيع نظام التحليل كشف سبب المشاعر الحقيقي.
- فحص المشاعر الدقيقة: يتبنى هذا النوع تصنيف المشاعر إلى الفئات الدقيقة مثل إيجابية للغاية وإيجابية ومحايدة وسلبية وسلبية للغاية.
أما كيفية قياس تحليل المشاعر فهو بحاجة إلى اتباع خطوات عديدة، ويمكن توضيح الخطة الكاملة للعملية وفق الترتيب التالي: [1]
- جمع البيانات: يتم فيها جمع البيانات النصية المستهدفة بعملية التحليل.
- معالجة البيانات: يقصد بها تحديد الكلمات الرئيسية التي تدل على المعنى الأساسي للنص، تشتمل هذه المعالجة على مراحل، هي: تجزئة الجمل، ثم إزالة الأجزاء غير المهمة، وأخيراً تحويل الكلمات الرئيسية إلى شكلها الجذري.
- تحليل الكلمات الرئيسية: يستخدم بهذه المرحلة بعض تقنيات التعلم الآلي Machine Learning، بالإضافة إلى معالجة اللغة الطبيعية NLP.
- تقييم النص: تقوم الأداة المستخدمة لتحليل المشاعر بتقييم النص، إذ تستند في عملية التقييم إلى قواعد محددة مسبقاً، ويتم هنا اختيار نموذج التحليل العاطفي المستخدم للفحص.
- تصنيف المشاعر: هي المرحلة النهائية التي يقصد بها تصنيف المشاعر إلى إيجابية أو سلبية أو محايدة.
كيف يعمل تحليل المشاعر؟
تلجأ آلاف الشركات التجارية والمؤسسات الخدمية إلى تحليل المشاعر لفهم الجمهور المستهدف بشكل أفضل. وفي الحقيقة، تتوزع آلية العمل في اتجاهَين: الأول هو التقنيات المستخدمة، والثاني هو التطبيقات في الأعمال.
التقنيات المستخدمة في تحليل المشاعر
يحتاج Sentiment Analysis في أثناء فحص النصوص إلى الاستعانة بأهم تقنيات وأدوات الذكاء الاصطناعي، ويمكننا تلخيصها ب 4 تقنيات فعالة للاستعمال في تطبيقات متنوعة، وهي: [2]
- التقنية القائمة على المعجم: تعتمد على قائمة كلمات محددة بشكل مسبق، حيث ترتبط كل كلمة بمشاعر معينة، ويتم هنا تحديد المشاعر العامة للنص بالاستناد إلى المشاعر التراكمية للكلمات.
- تقنيات التعلم الآلي: تقوم على خوارزميات تدريب لمجموعة بيانات تحتوي على نص مزودة بمشاعر مُسمَّاة مسبقاً. هكذا تصبح عملية تحليل المشاعر أكثر فعالية ودقة. ومن التقنيات: آلات الدعم المتجهة (SVM) والشبكات العصبية.
- تقنيات التعلم العميق: هي الأكثر تقدماً من التقنيات السابقة، لأن بمقدورها أولاً فهم السياق مع إدراك تأثير ترتيب الكلمات على المشاعر. تستعمل شبكات عصبية معقدة لالتقاط الفروق الدقيقة في البيانات.
- الأساليب الهجينة: هي الطريقة التي تمزج فعلياً بين نوعين من التقنيات، على سبيل المثال تجمع أحياناً بين الأساليب القائمة على المعجم وتقنيات التعلم الآلي ML.
تطبيقات تحليل المشاعر في الأعمال
سواء كان تحليل المشاعر ينهل من تكنولوجيا اللغة الطبيعية أو التعلم العميق أو يعتمد الأساليب الهجينة، فإن استخدامه ضمن عالم الأعمال له فوائد عظيمة. يمكن تلخيص الاستعمالات فيما يلي: [3] [4]
- التسويق: يعتمده فريق التسويق بهدف مراقبة سمعة العلامة التجارية وردود أفعال العملاء على المنتجات، وذلك على منصات التواصل الاجتماعي ومواقع المراجعات. وهذا ما يعود بالنفع على تطوير استراتيجيات المشروع التجاري بكل اتجاهاتها.
- التمويل: يستخدم في سوق الأوراق المالية للتنبؤ بالاتجاهات الحالية، حيث يعمل التحليل العاطفي المستخدم للفحص على تتبع الأخبار الجديدة والتقارير ومواقع التواصل الاجتماعي. فمثلاً يكفي ظهور خبر سلبي واحد عن شركة ما حتى تهبط أسعار منتجاتها.
- السياسة: تستعمل لقياس آراء الشعوب في الانتخابات الرئاسية والمجالس المحلية وغيرها. وتتركز عملية فحص المشاعر على المقالات الإخبارية وتعليقات مستخدمي السوشيال ميديا.
في الختام يمكننا القول: إن تحليل المشاعر من أنجح وأهم الطرق لفهم ما تخفيه النصوص المكتوبة من أحاسيس، وتختلف الأهداف الكامنة وراء التحليل فقد تكون بغرض تطوير التطبيقات التجارية أو تحسين الخدمات والمنتجات أو التنبؤ بالآراء السياسية وغير ذلك الكثير من الأغراض الأخرى.
