في عالم اليوم، حيث تتعامل مع الكثير من البيانات النصية، من المهم للشركات مثل شركتك أن تفهم كيف يشعر الناس. وهنا يأتي دور درجة المشاعر.
إنه مفتاح رقمي لفك رموز المشاعر والآراء المخبأة في الكلمات والعبارات. يمكنك اعتباره بمثابة أداتك لفك شفرة المشاعر المخفية في الكلمات. فهو يساعدك على فهم رضا العملاء، ومراقبة سمعة العلامة التجارية، وتحليل الرأي العام.
في هذه المدونة، سنناقش في هذه المدونة درجات المشاعر لجعلها مفهومة. وسنرشدك أيضًا إلى كيفية حسابها بدقة.
ما هي درجة المشاعر؟
درجة المشاعر وتسمى أيضًا درجة تحليل المشاعر أو درجة قطبية المشاعر، وهي بمثابة رقم يخبرنا كيف تجعل الكلمات في النص الناس يشعرون. يمكن أن يكون هذا النص قصيراً مثل جملة أو طويلاً مثل مستند كامل.
يساعدك تحليل المشاعر، وهو جزء من معالجة اللغة الطبيعية، على فهم مشاعر النص المكتوب. وهو يُستخدم عادةً في مجالات مثل تتبع وسائل التواصل الاجتماعي، وتقييم ملاحظات العملاء، وأبحاث السوق.
تستخدم برامج الكمبيوتر التعلم الآلي أو الأساليب القائمة على القواعد لحساب درجات تحليل المشاعر. فهي تفحص كلمات النص وعباراته وسياقه لتحديد ما إذا كان إيجابياً أو سلبياً أو محايداً.
ما هي درجة الشعور الجيد؟
يمكن أن تختلف درجة المشاعر الجيدة اعتمادًا على السياق المحدد وأهداف تحليل المشاعر. في تحليل المشاعر، يتم استخدام تصنيف المشاعر لقياس النبرة العاطفية أو المشاعر المعبر عنها في جزء من النص، مثل التعليق أو التعليق أو التغريدة.
إن تفسير تصنيف المشاعر أمر نسبي، ويعتمد ما يعتبر “جيدًا” على عدة عوامل:
- مقياس المشاعر: غالبًا ما يتم تمثيل تقييمات المشاعر على مقياس، يتراوح عادةً من -1 إلى 1 أو من حيث الفئات مثل “إيجابي” و”محايد” و”سلبي”. يعتمد ما يعتبر جيدًا أو سيئًا على المقياس المحدد المستخدم.
- السياق: سياق التحليل مهم. في استبيان آراء العملاء، تعتبر درجة المعنويات أعلى من 0.5 على مقياس من -1 إلى 1 علامة على وجود تعليقات “جيدة” لأنها تظهر إيجابية. ولكن في مراجعات الأفلام، إذا كانت النتيجة أقل من -0.5، فقد يشير ذلك إلى مراجعة سلبية “جيدة” لأنها تعكس شعورًا سلبيًا قويًا.
- المجال أو الصناعة: يمكن أن تختلف درجة المشاعر الجيدة باختلاف المجال أو الصناعة. حتى المشاعر السلبية قليلاً قد تكون مدعاة للقلق في بعض المجالات، بينما قد تكون طبيعية في مجالات أخرى.
- الذاتية والتخصيص: يمكنك ضبط نماذج تحليل المشاعر لتكون أكثر أو أقل حساسية من الناحية العاطفية. فقط تذكر أن النماذج أو الأساليب المختلفة قد تعطي درجات مختلفة قليلاً. التخصيص مهم لمواءمة درجة المشاعر مع احتياجاتك الخاصة.
- المقارنة: غالبًا ما تكون مقارنة تقييمات المشاعر داخل مجموعة البيانات نفسها أو بمرور الوقت أكثر جدوى. على سبيل المثال، يمكن أن توفر مقارنة اتجاهات المشاعر أو المنتجات المختلفة بناءً على درجاتها رؤى أكثر قيمة من مجرد النظر إلى الدرجات الفردية. فهي تساعدك على رؤية الصورة الأكبر واتخاذ قرارات أكثر استنارة.
بشكل عام، عند التعامل مع درجة المشاعر:
- وعادةً ما يُنظر إلى الدرجة القريبة من 1 (على مقياس -1 إلى 1) أو تصنيف المشاعر “الإيجابية” الواضحة على أنها “جيدة” وتشير إلى شعور إيجابي.
- وعادةً ما تُعتبر الدرجة القريبة من -1 أو تصنيف المشاعر “السلبية” الواضحة “سيئة” وتشير إلى شعور سلبي.
- تشير الدرجة حول الصفر أو تصنيف المشاعر “المحايدة” إلى أن المشاعر ليست إيجابية ولا سلبية.
في نهاية المطاف، يجب أن تتماشى درجة المشاعر الجيدة مع أهدافك المحددة والسياق الذي تجري فيه تحليل المشاعر. من الضروري تحديد معاييرك لتحليل المشاعر وتفسير الدرجات في هذا السياق.
ما هو تحليل المشاعر؟
تحليل المشاعر هي تقنية تساعد أجهزة الكمبيوتر على فهم المشاعر في النص المكتوب. وهي تحدد ما إذا كان النص يعبر عن مشاعر إيجابية أو سلبية أو محايدة.
يُستخدم في مجالات مختلفة مثل الأعمال التجارية، ووسائل التواصل الاجتماعي، والأخبار لقياس الرأي العام واتخاذ قرارات قائمة على البيانات. وهو يعمل من خلال تحليل وتصنيف النبرة العاطفية في النص، ولكنه قد يكون صعباً عند التعامل مع السخرية أو اللغة المعقدة. يعمل الباحثون دائمًا على تحسين دقتها.
كيف تحسب درجة المشاعر؟
بشكل عام، تشتمل عملية اشتقاق درجات المشاعر على الخطوات التالية:
- المعالجة المسبقة للبيانات النصية
قبل أن تتمكن من بدء التحليل، تخضع بياناتك النصية لعملية تنظيف شاملة. حيث نقوم بإزالة أي عناصر غير ذات صلة مثل علامات الترقيم والكلمات المتوقفة والرموز التعبيرية. يضمن هذا الإعداد أن يركز تحليلك على الكلمات والعبارات الأكثر أهمية.
- الترميز
الترميز هو المكان الذي تلعب فيه دورك. تقوم بتشريح النص الذي تم تنظيفه إلى وحدات مميزة تسمى الرموز. يمكن أن تكون هذه الرموز كلمات فردية أو عبارات أو حتى جمل كاملة. الترميز هو الأساس لتحليل أكثر تفصيلاً للغة والمشاعر.
- معاجم وقواميس المشاعر
تُعد معاجم وقواميس المشاعر بمثابة موارد قيمة لك. فهي أشبه بقوائم من الكلمات والعبارات التي تخبرنا ما إذا كانت سعيدة أو حزينة أو محايدة فقط.
على سبيل المثال، قد يتم تصنيف كلمة “مبهج” على أنها إيجابية، بينما يتم تصنيف كلمة “فظيع” على أنها سلبية. توفر هذه المعاجم أساسًا لتعيين درجات المشاعر للرموز في النص الخاص بك.
- نماذج التعلم الآلي وتحليل المشاعر
هنا يبدأ الجزء المثير. بمساعدتك، تنظر أنظمة التعلم الآلي أو الأنظمة القائمة على القواعد إلى الكلمات لتحديد ما إذا كانت إيجابية أو سلبية أو محايدة.
فهي لا تنظر إلى الكلمات فحسب، بل تنظر أيضاً إلى مدى قوة المشاعر ومدى توافقها مع بعضها البعض. وهذا يعطينا درجة أو علامة تُظهر مشاعر النص.
- تجميع الدرجات الرمزية
عادةً ما يتم دمج درجات المشاعر الخاصة بالرموز الفردية لتزويدك بدرجة مشاعر شاملة للنص بأكمله.
قد يتضمن ذلك حساب متوسط الدرجات، أو حساب عدد الكلمات أو الرموز الإيجابية والسلبية، أو استخدام خوارزميات تحليل المشاعر الأكثر تطورًا. الناتج النهائي هو درجة معنوية رقمية، غالبًا ما تكون على مقياس من -1 (سلبي جدًا) إلى 1 (إيجابي جدًا)، أو تسمية معنوية، مثل “إيجابي” أو “سلبي” أو “محايد”.
التحديات في تحليل المشاعر
تحليل المشاعر هو أداة مفيدة تساعدك على فهم المشاعر والأفكار في الكلمات المكتوبة. ومع ذلك، فإن هذا المجال لا يخلو من التحديات. فيما يلي بعض العقبات الرئيسية في تحليل المشاعر:
- السخرية
تواجه أجهزة الكمبيوتر في بعض الأحيان مشكلة في فهم عندما يكون الأشخاص ساخرين في جملهم. على سبيل المثال، إذا قال شخص ما، “نعم، عظيم. لقد استغرق وصول طلبي خمسة أسابيع”، فقد يعتقد الكمبيوتر أن هذا أمر جيد بينما هو في الواقع ليس كذلك. هذه الأنواع من الجمل يمكن أن تربك الآلات.
- النفي
يمكن أن ترتبك أجهزة الكمبيوتر عند استخدام كلمات سلبية لتغيير معنى الجملة. على سبيل المثال، إذا قلت مثلاً: “لم أكن لأقول أن الاشتراك كان باهظ الثمن”، فقد يواجه التحليل صعوبة. ويصبح الأمر أكثر صعوبة إذا حدث النفي في جملتين، مثل: “اعتقدت أن الاشتراك كان رخيصًا. لم يكن كذلك.”
- تعدد الأقطاب
يمكن أن ترتبك أجهزة الكمبيوتر عندما تحتوي الجملة على مشاعر جيدة وأخرى غير جيدة. على سبيل المثال، إذا قلت مثلاً: “يعجبني أنه قوي، ولكن لا يعجبني لونه”، فمن الصعب على الكمبيوتر فهم آرائك المختلطة في مراجعة المنتج.
لمعالجة هذه المشكلة، ستحتاج إلى استخدام حل تحليل المشاعر القائم على الجوانب لفصل كل جانب والعاطفة المقابلة له.
أفضل الممارسات لتحليل دقيق للمشاعر
من المهم اتباع أفضل الممارسات لضمان دقة تحليل المشاعر. إليك بعض الإرشادات لمساعدتك على تحقيق نتائج دقيقة:
- نظف نصك
قبل أن تبدأ، من المهم تنظيف البيانات في النص. وهذا يعني التخلص من الأرقام وعلامات الترقيم والأحرف الخاصة. من خلال القيام بذلك، يمكنك التركيز على الكلمات التي تنقل المشاعر.
- التعامل مع النفي
انتبه إلى الجمل التي تحتوي على كلمات سلبية مثل “ليس” أو “ليس”. يمكن لهذه الكلمات أن تقلب معنى الجملة، لذا من المهم أخذها في الاعتبار عند تحليل المشاعر.
- كشف التهكم والسخرية
قد يكون من الصعب على الآلات فهم السخرية والتهكم. فغالباً ما تنقل هذه الأشكال التعبيرية مشاعر معاكسة لمعانيها الحرفية. يتطلب تحديدها بنجاح النظر في سياق النص ونبرته.
- تحليل جوانب محددة
بدلاً من النظر إلى النص ككل، قم بتقسيمه إلى أجزاء أصغر. يمكنك الحصول على فهم أكثر تعمقًا ودقة من خلال تحليل المشاعر بشكل منفصل لجوانب محددة.
- استخدام النماذج المتقدمة
فكر في استخدام نموذج أكثر تطوراً لتحليل المشاعر، مثل النماذج القائمة على التعلّم الآلي أو التعلّم العميق. يمكن لهذه النماذج التقاط الأنماط اللغوية المعقدة والسياق اللغوي المعقد، مما يحسن الدقة.
- حلقة تغذية مرتجعة المستخدم:
إنشاء نظام للمستخدمين لتقديم الملاحظات أو التصحيحات على نتائج تحليل المشاعر. تساعد حلقة التغذية الراجعة هذه على تحسين دقة تحليل المشاعر وتحسينها باستمرار مع مرور الوقت.
حالات استخدام درجات المشاعر
من خلال تقييم المشاعر في البيانات النصية وقياسها كمياً، تُمكّن تصنيفات المشاعر مختلف القطاعات من اكتساب رؤى أعمق حول آراء الجمهور ومواقفه. فيما يلي بعض حالات الاستخدام الرائعة:
تحليل الأعمال التجارية وملاحظات العملاء
تقييمات المشاعر لا تُقدّر بثمن في عالم الشركات، خاصةً لفهم مشاعر العملاء. يتم تطبيقها على:
- رضا العملاء: من خلال تحليل ملاحظات العملاء ومراجعاتهم واستطلاعات الرأي، يمكن للشركات قياس مستويات رضا العملاء وتحديد مجالات التحسين.
- تحسين المنتج والخدمة: تساعد تقييمات المشاعر في تحديد جوانب معينة من المنتجات أو الخدمات التي يقدرها العملاء أو لا تعجبهم. ويوجه هذا النهج القائم على البيانات عملية صنع القرار لتطوير المنتجات وتحسين الخدمات.
- إدارة سمعة العلامة التجارية: تقوم الشركات بتحليل المشاعر للحفاظ على صورة إيجابية للعلامة التجارية. ومن خلال معالجة مخاوف العملاء ومشاكلهم على الفور، فإنها تخفف من المخاطر المحتملة على السمعة.
مراقبة وسائل التواصل الاجتماعي
في عصر وسائل التواصل الاجتماعي، يوفر تحليل المشاعر رؤى في الوقت الفعلي. وتشمل تطبيقاته ما يلي:
- رؤى في الوقت الفعلي: يمكنك استخدام تقييمات المشاعر للحصول على تعليقات في الوقت الفعلي من منصات التواصل الاجتماعي. وهذا يمكّنك من التفاعل مع جمهورك والاستجابة للملاحظات والتعليقات والبقاء على اطلاع على آراء الجمهور.
- إدارة الأزمات: يعد اكتشاف المشاعر السلبية أمرًا حيويًا لإدارة الأزمات. ويساعدك تحليل المشاعر على تحديد المشكلات الناشئة والاستجابة بفعالية، مما يحول دون تفاقم الأزمات.
- تحليل المنافسين: من خلال مراقبة كيفية إدراك العملاء للمنافسين، يمكنك تحديد الفرص والتحديات في السوق، مما يمكّنهم من التكيف والحفاظ على قدرتهم التنافسية.
البحث عن المتجر
تستفيد أبحاث السوق بشكل كبير من درجات المشاعر، مما يساعد في:
- اتجاهات المنتجات والخدمات: يوفر تحليل المشاعر رؤى حول الاتجاهات الناشئة وتفضيلات العملاء وديناميكيات السوق المتغيرة. تمكنك هذه المعلومات من التكيف والابتكار والحفاظ على قدرتك التنافسية.
- تحديد ثغرات السوق: يساعدك على تحديد احتياجات العملاء غير الملباة والثغرات المحتملة في السوق. ويمكن استخدام هذه البيانات لإنشاء منتجات وخدمات مبتكرة.
- استراتيجيات التسعير: تساعد مراقبة المشاعر في تحديد استراتيجيات التسعير المثلى. يمكنك تقييم كيفية تأثير تغيرات التسعير على معنويات العملاء وتعديل استراتيجيات التسعير وفقًا لذلك.
التحليل السياسي والإخباري
لا يقتصر تحليل المشاعر على التطبيقات التجارية؛ فهو يلعب دورًا محوريًا في السياسة وتحليل الأخبار، بما في ذلك
- الحملات الانتخابية: تستفيد الحملات السياسية من تحليل المشاعر لفهم مشاعر الجمهور تجاه المرشحين والقضايا الرئيسية. وهذا يمكّنهم من تكييف رسائلهم واستراتيجيات حملاتهم الانتخابية.
- رصد الأخبار: تستخدم المؤسسات الإعلامية هذه النتائج لقياس ردود فعل الجمهور على القصص الإخبارية. من خلال فهم كيفية إدراك الجمهور للأخبار، يمكنهم تشكيل تقاريرهم لتتماشى مع اهتمامات الجمهور.
- تحليل الرأي العام: يتتبع تحليل الرأي العام المشاعر العامة تجاه السياسات الحكومية والأحداث السياسية والقضايا الرئيسية. وهو يوفر رؤى قيمة لصانعي السياسات لاتخاذ قرارات مستنيرة.
تحليل المشاعر باستخدام QuestionPro
يمكنك استخدام QuestionPro لتلبية احتياجاتك في تحليل المشاعر. يعمل QuestionPro على تبسيط عملية استخلاص الرؤى المتعلقة بالمشاعر من البيانات النصية. إليك كيف يمكن لـ QuestionPro مساعدتك في تحليل المشاعر:
- جمع البيانات
باستخدام QuestionPro، يمكنك جمع البيانات النصية من مصادر متنوعة، بما في ذلك الاستبيانات، ونماذج الملاحظات، والمراجعات، ووسائل التواصل الاجتماعي. تعمل هذه البيانات كأساس لتحليل مشاعرك.
- المعالجة المسبقة للبيانات
تزودك المنصة بأدوات للمعالجة المسبقة للبيانات، مما يتيح لك تنظيف النص وإعداده بفعالية. يتضمن ذلك إزالة العناصر غير ذات الصلة مثل الأرقام، وعلامات الترقيم، والأحرف الخاصة، مما يضمن دقة تحليل مشاعرك.
- أدوات تحليل المشاعر
يأتي QuestionPro مزودًا بقدرات مدمجة لتحليل المشاعر. فهو يستخدم تقنيات معالجة اللغة الطبيعية (NLP) وتقنيات التعلّم الآلي لتحليل النص وتحديد المشاعر المعبر عنها، سواء كانت تميل إلى الإيجابية أو السلبية أو الحياد.
- درجات المعنويات
بالإضافة إلى تصنيفات المشاعر، يمكن لـ QuestionPro حساب تصنيفات المشاعر. توفر هذه الدرجات مقياسًا كميًا لشدة المشاعر، مما يسهل إجراء تحليل أكثر دقة.
التحليل القائم على الجوانب
تسمح بعض أدوات تحليل المشاعر داخل QuestionPro بتحليل المشاعر القائم على الجوانب. وهذا يعني أنه يمكنك تقييم المشاعر المتعلقة بجوانب أو مواضيع محددة يذكرها النص.
- تحليل الاتجاه
عند استخدام QuestionPro، يمكنك تحديد الاتجاهات في المشاعر بمرور الوقت. هذه الميزة ذات قيمة خاصة لتتبع كيفية تطور المشاعر استجابةً للتغيرات أو الأحداث.
استنتاج
تُعد درجات المشاعر أداة قوية لفهم المشاعر الإنسانية التي يتم التعبير عنها في المعلومات النصية. وهي حاسمة في الأعمال التجارية الحديثة والتسويق وعمليات اتخاذ القرار.
من خلال معرفة ما هي تقييمات المشاعر وكيفية حسابها، يمكنك اكتساب فهم أعمق للرأي العام واستخدام هذه الرؤية لدفع التغيير الإيجابي واتخاذ قرارات مستنيرة.
يساعد QuestionPro في حساب الدرجات من خلال توفير إمكانات تحليل المشاعر المدمجة. فهو يُمكّن المستخدمين من جمع بيانات الرسائل ومعالجتها مسبقًا، وتحليل المشاعر تلقائيًا، وإنشاء تقييمات المشاعر للمحتوى المُجمّع.
تقدم QuestionPro تقنية متقدمة لتحديد ما إذا كان النص إيجابياً أو سلبياً أو محايداً. كما أنها تأخذ بعين الاعتبار كيفية استخدام الكلمات ومدى قوة المشاعر. اتصل بـ QuestionPro لمعرفة المزيد أو لإنشاء حساب مجاني.
