Analiza sentymentu

Analiza sentymentu (ang. sentiment analysis) to technika z zakresu przetwarzania języka naturalnego (NLP), która służy do automatycznego rozpoznawania emocjonalnego tonu wypowiedzi użytkowników – np. w komentarzach, recenzjach, opiniach, wpisach w mediach społecznościowych czy ankietach. Jej celem jest określenie, czy dana treść ma charakter pozytywny, negatywny czy neutralny, a także zrozumienie nastrojów towarzyszących marce, produktowi lub wydarzeniu.

Jak działa analiza sentymentu?

Systemy analizujące sentyment opierają się na algorytmach uczenia maszynowego, regułach lingwistycznych lub ich połączeniu. Treść tekstowa jest przetwarzana i rozbijana na mniejsze fragmenty – zdania, frazy, słowa – które są oceniane pod względem emocjonalnym. Analiza może być binarna (pozytywna/negatywna), wielopoziomowa (np. 5-stopniowa skala emocji) lub szczegółowa – rozpoznająca m.in. ironię, frustrację, entuzjazm czy sceptycyzm.

Zaawansowane narzędzia analizy sentymentu uwzględniają również kontekst, zależności gramatyczne i znaczenie emotikonów. Wyniki przedstawiane są zazwyczaj w formie wskaźników procentowych, wykresów lub klasyfikacji opinii – co pozwala marketerom i analitykom szybko ocenić, jak postrzegana jest marka lub kampania.

Zastosowanie analizy sentymentu

Analiza sentymentu znajduje zastosowanie m.in. w monitoringu mediów, obsłudze klienta, zarządzaniu reputacją, badaniach rynku oraz kampaniach wizerunkowych. Umożliwia szybkie reagowanie na kryzysy, wykrywanie trendów, ocenę skuteczności działań marketingowych i dostosowanie komunikacji do emocji odbiorców. Jest szczególnie przydatna przy analizie dużych wolumenów danych, gdzie ręczne przetwarzanie byłoby nieefektywne.