تحليل المشاعر (Sentiment Analysis)

تحليل المشاعر تقنية في معالجة اللغات الطبيعية تقيّم النصوص، مثل التعليقات والرسائل الخاصة والمراجعات أو الإشارات إلى العلامة، على أنها إيجابية أو سلبية أو محايدة، وأحياناً مع تصنيفات عاطفية أدق. وهي موجودة لأن الحسابات كبيرة الحجم تتلقى من التعليقات والرسائل أكثر مما يستطيع أي فريق بشري قراءته واحدة تلو الأخرى.

وأهميتها القصوى كنظام إنذار مبكر: مشكلة شحن أو دفعة سيئة من منتج تظهر عادةً أولاً كمجموعة تعليقات سلبية عبر المنشورات، واكتشاف النمط مبكراً أرخص من اكتشافه بعد أن يصبح سلسلة شكاوى علنية. كما تفصل الإشارة الحقيقية عن الضجيج، فيستطيع فريق الدعم فرز الرسائل السلبية أولاً بدلاً من قراءة كل شيء بترتيب الوصول.

استخدمها لتحديد الأولويات لا لأتمتة الرد الكامل على عملاء منزعجين. لا يلتقط أي نموذج مشاعر السخرية أو العامية المحلية أو السياق بدقة تامة، خاصة خارج عدد قليل من اللغات المدرَّبة جيداً، لذا راقب خط الاتجاه بمرور الوقت بدلاً من الوثوق بأي درجة منفردة. يقيّم صندوق الوارد الموحد في Brandlix التعليقات والرسائل الواردة بحسب المشاعر عبر كل منصة متصلة لهذا النوع من الفرز تحديداً.