Анализ на пазарното настроение

от Администрация и управление
Направо към: навигация, търсене
Emocionalni vyzpriqtiq na potrebitelite.
Емоционални „възприятия” на потребителите.

Анализът на пазарното настроение е способ, използван в социалните медии, реалната и интернет пазарна среда.

Същност

Този метод помага на марката (за обувки, дрехи, автомобили и т.н) да определи мненията, оценките и настроенията на потребителите относно продукцията на съответната. Търговците притежават алтернативен и качествен подход за измерване на ефективността си в реално време – чрез проследяване на клиентите и как те се чувстват и колко и какво говорят за марката. Всички усилия за брандинг, цветови схеми и съобщения намират общото си събирателно в лицето на метода.

Анализът на пазарното настроение (на английски: (sentiment analysis)) или още събирането на мнения (на английски: (opinion mining)) се осъществява чрез обработката на естествен език, компютърната лингвистика, както и анализи на текст, с цел да се идентифицира и извлече субективна информация от определени изходни материали.

Анализът на пазарното настроение има за цел да се определи отношението на говорещия или пишещия по някаква тема или по цялостно представен контекстов документ. Отношението може да бъде неговата преценка или оценка, емоционално състояние, или възможната емоционална комуникация (т.е., емоционален ефект който автора желае да има от страна на читателя).

Приложение

Основна задача в анализа на пазарното настроение е класифициране на полярността на даден текст в документ, изречение, или функция. Изразеното мнение от субекта/обекта към определения аспект е с положителна, отрицателна или неутрална нагласа. Съществуват понятия, които са разширени и "отвъд полярността" и представляват настроения и емоционални състояния, като например "весел", "нещастен", "отчаян".

Друга посока за изследване е субективност / обективност на идентификацията. Тази задача често, се определя като класифициране на даден текст (обикновено едно изречение) в един от двата класа: обективни или субективни. Този проблем понякога може да бъде по-трудно дефиниран, отколкото полярността: субективността от думи и фрази може да зависи от техния контекст и дори обективен документ може да съдържа субективни детайли новинарска статия, цитирайки мнението на хората).

При наличието на по-специфичен, по фин анализ моделът се наименува като функция/аспект, базирани на анализа на настроенията. Те се отнасят до определяне на мнения или настроения, изразени по различни характеристики или аспекти от лица, чрез например мобилен телефон, цифров фотоапарат, или по банков път. Отличителна черта е един атрибут или компонент на даден артикул, например екрана на мобилен телефон, или качеството на картината на камерата. Този проблем е свързан с няколко под-проблеми, например, откриване на съответните лица, извличане на техните характеристики, както и определянето на това дали становището, изразено на всяка функция е положително, отрицателно или неутрално. По-подробни дискусии за това ниво на анализа на настроения могат да бъдат намерени в наръчника, написан от Бинг Лиу, " Анализ и субективност".

Предимства

История

Първите трудове по отношение на анализирането на пазарните настроения разработва Питър Д. Търни. Статията на Търни от декември 2002 представлява алгоритъм за обучение, при който резултатите се класифицират в зависимост от крайните коментари на обучаващите се. Смисълът е подобен на теорията на игрите като положително настроените участници вдигнали палците си нагоре, респективно, тези които сметнали обучението за неефективно обръщали палците се надолу (по подобие на жеста с ръка на сенаторите по време на игрите в древен Рим). В книгата на Търни за семантичната ориентация е даден пример за използването на алгоритъма, при който се гледа какъв е резултата на ориентацията спрямо събраните мнения (положителни и отрицателни). При класифициране на прегледа се наблюдава средна точност от 74 % и включени 410 мнения в извадката от 4 различни области (прегледи на автомобили, банки, филми и туристически дестинации).

През 2008 год. в избора на президент на САЩ е обусловено използването на социалната мрежа Туитър съвместно с анализа на настроенията. Чрез тях кандидатите по-лесно могат съпоставят избирателите и с голяма точност да разкрият намеренията им по отношение на гласуването им.

Няколко проучвания изследват ефективността на Туитър съвместно с анализа на настроенията. През 2010 проучване, проведено в Техническия университет в Мюнхен, представя Туитър като инструмент, предвиждащ крайните резултати на те избори за национален парламент (27 септември, 2009 год.) с голяма точност. Изследването се позовава на 3 основни въпроса към избирателите, на които резултатите са следните:

Вижте още

Източници

  • Fauscette, M., “Twitter, politics and Sentiment analysis”, 23 February 2012.
  • Prabowo, R., and Thelwall, M., “Sentiment Analysis: A Combined approach”, School of Computing and Information Technology, University of Wolverhampton, Wulfuna street. Wright, A., “Mining the Web for Feelings, Not Facts”,23 August, 2009.
  • Turney, P., "Thumbs Up or Thumbs Down ? Semantic Orientation Applied to Unsupervised Classification of Reviews". Proceedings of the Association for Computational Linguistics - http://arxiv.org/abs/cs.LG/0212032 , 11 December 2002, Canada
  • Wright, A., “Mining the Web for Feelings, Not Facts”,23 August, 2009.
  • Yred, P., “Why sentiment analysis is the future of ad optimization” ,20 March, 2011.

Външни препратки