كيف يعرف الإنترنت إذا كنت سعيدًا أو حزينًا

سعيد أو حزين 5 28

فكّر في ما شاركته مع أصدقائك على Facebook اليوم. هل كانت مشاعر "الإجهاد" أو "الفشل" أو ربما "الفرح" أو "الحب" أو "الإثارة"؟ في كل مرة ننشر فيها على الشبكات الاجتماعية ، نترك آثار مزاجنا. المحادثة

عواطفنا هي سلع ثمينة ، والعديد من الشركات تقوم بتطوير أدوات آلية للتعرف عليها في عملية تعرف باسم تحليل المشاعر.

في الآونة الأخيرة ، تسربت التقرير كشف يمكن أن يحددها فيس بوك عندما يشعر الشباب بالضعف ، على الرغم من أن الشركة لديها أصر على أنه لم يستخدم التحليل لاستهداف المستخدمين بالإعلانات. فيس بوك اعتذر أيضا في 2014 ل تجربة على "العدوى العاطفية" التي يتم فيها تصفية المشاركات ذات المشاعر "الإيجابية" أو "السلبية" من خلاصات المستخدمين.

من الواضح أن القدرة على اكتشاف العاطفة من النص تثير اهتمامًا كبيرًا لشركات الإعلام الاجتماعي ، وكذلك المعلنين. ولكن كيف يعمل تحليل المشاعر ، ولماذا هو مفيد وما هي المخاطر؟

كيف يعمل تحليل المشاعر؟

في حين أن تفاصيل خوارزمية الفيس بوك الخاصة ليست معروفة بشكل عام ، فإن معظم تقنيات تحليل المشاعر تنقسم إلى فئتين: مراقبين أو غير خاضعين للرقابة.

تعتمد الطرق الخاضعة للإشراف على البيانات المسمى. بمعنى آخر ، هذه هي الوظائف التي تم تصنيفها يدويًا على أنها تحتوي على شعور إيجابي أو سلبي.

ثم تُستخدم الأساليب الإحصائية لتدريب النماذج لتصنيف المشاركات الجديدة تلقائيًا استنادًا إلى وجود كلمات أو عبارات محددة مسبقًا ، على سبيل المثال "stress" أو "relaxed".


الحصول على أحدث من InnerSelf


في الغالب ، تعتمد الطرق غير الخاضعة للرقابة على بناء قاموس للنتائج لكلمات مختلفة. واحد من هذا القاموس وطُرح من قبل المتعاونين معي أشخاصًا لإعطاء درجة سعادة 1 إلى 9 إلى كلمات مختلفة ، ثم قاموا بعد ذلك بتوسيط النتائج: "rainbows" ، على سبيل المثال ، سجل 8.06 ، بينما "لا طائل من الصحة" يحصل على 2.52.

ويمكن بعد ذلك أن يتم تسجيل الشعور الكلي للعبارة بالنظر إلى جميع الكلمات في المشاركة. على سبيل المثال ، متوسط ​​درجة المشاركة "My momma always said 'life is like box of chocolates'" هو 6.02 أعلى من المتوسط ​​وفقًا لهذا القاموس ، مما يشير إلى أنه يعبر عن شعور إيجابي.

ما هو تحليل المشاعر المستخدمة؟

تحليل المشاعر يستخدم بشكل متزايد من قبل المسوقين اتجاهات الدراسة وتقديم توصيات المنتج.

تخيل إطلاق هاتف محمول جديد ؛ قد يعطي تحليل المشاعر لمشاركات وسائل الإعلام الاجتماعية حول الهاتف شركة قيمة ، في الوقت الحقيقي نظرة ثاقبة في كيفية أدائها.

هناك تطبيقات أوسع لتحليل المشاعر. الباحثون في الآونة الأخيرة تتبع معنويات دونالد ترامب على تويتر خلال أول أيام 100 من رئاسته . بنيت روبوت لوضع التجارة في السوق عندما يقوم بالتغريد بشكل إيجابي أو سلبي حول شركات محددة.

يمكن للعلماء تتبع الاتجاهات العاطفية في النصوص الأخرى كذلك. على سبيل المثال ، استخدمنا تحليل المشاعر لدراسة الأقواس العاطفية لأكثر من أفلام 1,000 من خلال سيناريوهاتهم. يظهر قوس فيلم 2013 Disney Frozen أدناه.

خصوصية قوس عاطفي لفيلم Frozen.

تظهر العديد من الأفلام أنماطًا متشابهة: قمم عادية وأوجاع من التوتر والإفلات ، تليها نقطة 80٪ كبيرة خاصة من خلال الفيلم (كل الأمل ضائع!) ، قبل الحل النهائي والنهاية السعيدة. تطبيق تحليل مماثل للروايات ، أظهرنا ذلك معظم القصص تتبع واحدة من ستة أقواس القصة الأساسية.

ما زلنا غير جيدين في تحليل المشاعر

وبالنظر إلى أن تحليل المشاعر يعتمد في الغالب على مواقع التعدين الاجتماعي ، فإنه يثير مخاوف أخلاقية كبيرة ، و يبدأ هذا النقاش فقط. ومع ذلك ، فإن الطبيعة المعقدة للغة والمعنى تجعلها عرضة للخطأ.

لنأخذ عبارة "قد تكون القوة معك" ، والتي تسجل 5.35 باستخدام تحليل القاموس. بالنسبة لأي من مشجعي لعبة Star Wars ، فهي بالطبع عبارة إيجابية إلى حد كبير ، ولكنها سجلت بشكل متواضع في اختبارنا لأن كلمة "force" تُصنّف 4.0 أقل من المتوسط.

وهذا أمر مفهوم عند تصنيف هذه الكلمة بمعزل عن بعضها البعض ، ولكن في سياقها يصبح الأمر أقل منطقية.

لذلك هناك ما يبرر بعض التشكك في صلاحية قدرات تحليل المشاعر لدى Facebook. من المتصور تماماً أن وصف شيء ما بأنه "مريض تمامًا" على Facebook ، وهو عبارة من المصادقة العامية ، قد يؤدي إلى تصنيف حالة الفرد العاطفية بشكل خاطئ.

لفهم متى يعمل تحليل المشاعر ولا يعمل ، من المهم فحص الكلمات التي تدفع نتائج معينة.

للقيام بذلك ، نستخدم "تحول الكلمة"الرسوم البيانية ، مثل واحد أدناه للمجمد. هذا يبين الكلمات التي جعلت ذروتها من السيناريو أكثر حزنا من نهايتها السعيدة: المزيد من الإشارات إلى "الحزن" و "الخوف" ، ولكن الغريب ، أكثر "جميلة".

خصوصية مؤامرة مقارنة ذروة المجمدة لنهايتها سعيدة. تظهر الأشرطة الزرقاء باتجاه أعلى المخطط أهم الكلمات المساهمة في الاختلاف في النتيجة.

الوعد والتحذير

تحليل المشاعر هو أداة قوية ، لكنه مجرد علم شاب ويجب استخدامه بحذر.

يجب على العلماء تطوير الأدوات التي تسمح لنا بنظير "تحت غطاء المحرك" وفهم لماذا تنتج خوارزميات معينة النتائج التي يقومون بها. هذه هي الطريقة الوحيدة لتشخيص القضايا بطرق مختلفة ، والأهم من ذلك ، تثقيف الجمهور حول إمكانيات المجال والقيود.

لقد تم بناء بحوث تحليل المشاعر بشكل كبير على مجموعات بيانات عامة كبيرة ، خاصة من وسائل الإعلام الاجتماعية. من المهم أن نقدم لنا البيانات عن غير قصد فهم ما يمكن وما لا يمكن استخدامه ، وكيف.

نبذة عن الكاتب

لويس ميتشل ، محاضر في الرياضيات التطبيقية ، جامعة أدلايد. ميشيل ادواردز ساهمت في هذا المقال.

تم نشر هذه المقالة في الأصل المحادثة. إقرأ ال المقال الأصلي.

كتب ذات صلة:

{amazonWS: searchindex = Books؛ keywords = privacy online؛ maxresults = 3}

enafarزكية-CNzh-TWnltlfifrdehiiditjakomsnofaptruessvtrvi

اتبع InnerSelf على

الفيسبوك أيقونةتويتر أيقونةآر إس إس أيقونة

احصل على آخر عبر البريد الإلكتروني

{Emailcloak = إيقاف}

الأكثر قراءة