O que é sentiment analysis?

Uma sentiment analysis, em português análise de sentimento, é um procedimento de processamento de linguagem natural que visa reconhecer a emoção ou atitude em textos. É utilizada para avaliar automaticamente opiniões em redes sociais, avaliações de clientes ou pesquisas.

Por que usar sentiment analysis

Para o sucesso ou fracasso de uma marca, não são apenas as vendas diretas que são cruciais, pois estas podem mudar no curto prazo, mas as opiniões dos clientes são também relevantes.. O foco é sobretudo em como os potenciais clientes falam sobre a marca, independentemente de já terem comprado o produto ou não.

• Uma marca está alinhada com as tendências atuais?
• A marca é percebida de forma positiva ou negativa pelo público-alvo desejado?
• A marca é completamente ignorada?
• Como a marca é recebida por influenciadores?

Essas são questões importantes que uma empresa deve esclarecer regularmente por meio da observação direcionada de canais de mídia social. As análises de sentimento também são realizadas por especialistas da bolsa para estimar o curso das ações com base no comportamento de compra e no sentimento geral dos investidores de ações.

Como funciona sentiment analysis

A análise de sentimento, também conhecida como “reconhecimento de humor”, baseia-se na avaliação automatizada de comentários de usuários para determinar se um texto é predominantemente positivo ou negativo. Para isso, são utilizadas técnicas de “Text Mining” (veja também Data-Mining, ou seja, a análise automática de textos escritos em linguagem natural.

Entre os maiores desafios dessa técnica estão os seguintes:

• A linguagem natural não consiste em listas de positivo e negativo, seu significado muda conforme o contexto
• Métodos de análise, que buscam palavras com significado positivo ou negativo de acordo com um dicionário previamente criado adequado ao tema, permitem apenas uma visão muito geral
• A frequência de palavras consideradas positivas ou negativas em relação à avaliação subjetiva de um produto não é indicativa
• Em redes sociais, as opiniões nem sempre são formuladas segundo as regras da gramática alemã
• Dependendo do público-alvo, encontram-se tendências no uso da linguagem, como a linguagem dos jovens

Essas dificuldades podem ser ilustradas com duas avaliações de clientes diferentes:

Para uma análise de sentimento bem-sucedida, ferramentas de inteligência artificial são cada vez mais utilizadas. Métodos de machine learning ajudam a treinar ferramentas que conhecem bem o público-alvo e o contexto do produto a ser analisado. A longo prazo, a qualidade dos resultados será melhorada.

Objetivos de uma análise de sentimento

A tarefa mais importante de uma análise de sentimento é determinar um panorama geral de opiniões sobre um produto ou marca dentro de um público-alvo definido. Para isso, é recomendável pesquisar, além de avaliações de produtos no próprio site ou em grandes lojas on-line, postagens tematicamente relevantes no Facebook, Twitter e outras redes sociais.

Análises de sentimento devem reconhecer as emoções por trás do texto escrito e também captar o que a autora ou o autor do texto realmente quis dizer.

A análise de sentimento, no entanto, não é uma ferramenta para responder a opiniões individuais ou avaliações de produtos. Nesses casos, é melhor que uma pessoa escreva uma resposta pessoal.

Vantagens da análise de sentimento

Uma análise de sentimento oferece às empresas inúmeros benefícios nas áreas de marketing, atendimento ao cliente e percepção de marca. A avaliação automatizada de grandes volumes de texto permite analisar e utilizar de forma direcionada as opiniões, atitudes e emoções de clientes.

✓ Reconhecimento precoce do sentimento negativo dos clientes: análises de texto profissionais permitem captar rapidamente o humor de um público-alvo. Assim, as empresas podem reagir precocemente e contrabalançar com medidas adequadas, como comunicação ajustada ou campanhas direcionadas.

✓ Marketing mais direcionado: por meio da análise de comentários de clientes, é possível identificar experiências positivas. Essas informações podem ser usadas para oferecer publicidade personalizada ou ações de bônus de forma direcionada, idealmente onde o público-alvo está ativo.

✓ Fortalecimento da fidelidade do cliente: quem entende melhor seus clientes pode criar ofertas mais personalizadas e atender suas necessidades. Isso fortalece a fidelização do cliente e aumenta a satisfação a longo prazo.

✓ Gestão da reputação: a análise de sentimento ajuda a monitorar a percepção pública da marca. Assim, é possível reconhecer crises precocemente e minimizar os riscos à reputação.

Quando a análise de sentimento é utilizada?

A análise de sentimento é aplicada em muitos campos onde opiniões, avaliações ou sentimentos são relevantes. Empresas, em particular, a utilizam para obter insights sobre o comportamento do cliente e reagir mais rapidamente a tendências. Os seguintes campos de aplicação são especialmente populares:

• Campanhas publicitárias em redes sociais: os potenciais clientes reagem imediatamente às declarações da empresa e, em alguns casos, até comunicam entre si, frequentemente de maneira bem mais sincera do que o fariam diretamente com a empresa.

• Ajuste de campanhas: caso uma percepção negativa se forme ou uma impressão errada sobre os produtos anunciados surja, as campanhas correspondentes podem ser ajustadas em curto prazo e reavaliadas posteriormente.

• Reação a ajustes de produto ou marca: mesmo após uma nova edição, possivelmente melhorada, de um produto conhecido ou de mudanças visuais na marca, as análises de sentimento são úteis para avaliar como o realinhamento afeta a satisfação do cliente e possivelmente o comportamento de novos clientes.

• Encontrar conteúdos relevantes: além de filtrar spam, trata-se também de encontrar e excluir da análise textos que tenham apenas ligação indireta com o próprio produto.

• Classificação do feedback: os comentários relevantes sobre a própria marca devem ser subdivididos ou filtrados por outros critérios, por exemplo, se realmente são resenhas de um produto ou se a crítica se dirige mais ao atendimento ao cliente ou à embalagem, contendo, assim, muitos termos negativos.

• Medir o sucesso: com uma análise de sentimento, é possível medir o sucesso de campanhas de marketing se, por exemplo, termos ou frases da publicidade atual aparecerem frequentemente junto a palavras positivas nos comentários.

Exemplo de uma simples análise de sentimento

A API de linguagem natural do Google é uma interface de programação que, entre outras, domina métodos simples de análise de sentimento e pode ser integrada a programas próprios. O Google permite que qualquer pessoa, não apenas desenvolvedores de software, teste essa API. Basta copiar um texto no campo de entrada da Google Natural Language API para obter várias opções de análise de texto, incluindo a seleção “Sentiment”.

Cada frase é avaliada individualmente e recebe uma pontuação entre -1 e +1, onde -1 indica “muito negativo” e +1 representa “ótimo”. Com base nas avaliações das frases individuais e em uma escala de valores predefinida, obtém-se um resultado geral para o texto.

No exemplo a seguir, utilizamos a resenha fictícia de uma chaleira elétrica. O resultado mostra onde estão as fraquezas de uma análise de texto automatizada. A frase que recebeu a pior avaliação contém a expressão negativa “não faço ideia”. No entanto, ao ler o texto no contexto geral, fica claro que o usuário ou a usuária está, na verdade, elogiando.

Como tais formulações e ironias em avaliações são exceções, mesmo uma análise de sentimento simples é adequada para obter, pelo menos, uma noção geral do sentimento em grandes volumes de texto.

Ferramentas para análise de sentimento

Além da API de linguagem natural do Google, existem outras ferramentas de análise profissional que podem avaliar grandes volumes de texto. Ao escolher, deve-se garantir que a ferramenta domine a língua do texto e possua listas de palavras e bancos de dados desenvolvidos por falantes nativos, com formulações típicas em contextos semânticos. Cada idioma tem, especialmente quando se considera a linguagem coloquial, suas próprias sutilezas que um tradutor automático não consegue representar sem distorcer o sentimento de um texto.

Hootsuite

A análise de sentimento baseada em AI no Hootsuite avalia automaticamente todos os canais importantes de mídias sociais, portais de notícias, blogs conhecidos e fóruns para determinar a opinião geral dos usuários da Internet sobre uma marca de produto. Os comentários utilizados na análise podem ser filtrados por diferentes palavras-chave e grupos típicos de pessoas.

Além da análise de sentimento, a ferramenta inclui outros recursos úteis para empresas. Entre eles, oferece suporte de IA na criação de conteúdos e sugere os melhores horários para postagens. Planos estão disponíveis a partir de US$ 99 por usuário ao mês.

IBM Watson Natural Language Understanding

IBM Watson Natural Language Understanding é uma poderosa ferramenta de IA para análise de texto, capaz de reconhecer, entre outros, o sentimento, emoções, palavras-chave e temas. Ela permite uma avaliação detalhada de conteúdos em vários idiomas. A API pode ser integrada de forma flexível em sistemas existentes, proporcionando insights detalhados sobre o sentimento e a intenção dos textos. Você pode experimentar a versão de teste gratuita para conhecer a ferramenta da IBM.

Clickworker

Clickworker adota uma abordagem diferente. Aqui, uma grande rede de usuários trabalha com microtarefas nos textos. Assim, obtém-se uma visão do sentimento por meio de perguntas simples direcionadas, em vez de uma análise de texto automática.

A vantagem dessa abordagem é evidente: a inteligência humana pode investigar o sentimento em textos de forma abrangente, sem depender da conotação de palavras individuais. Graças a três a cinco Clickworkers por texto e à avaliação pelo princípio da maioria, você pode confiar muito nos resultados.