Tekstanalyse: Wat het is, technieken + voorbeelden

In het steeds veranderende landschap van datagestuurde inzichten maken onderzoekers en ontwikkelaars gebruik van innovatieve technieken om het verborgen potentieel van informatie te ontsluiten. Eén zo’n krachtige methode die immens populair is geworden, is tekstanalyse, een proces dat computers in staat stelt om op efficiënte en intelligente wijze betekenisvolle informatie uit menselijke taal te halen. In deze blogpost duiken we in het fascinerende domein van dit type analyse, onderzoeken we hoe het ongestructureerde tekst omzet in gestructureerde gegevens en hoe het zich verhoudt tot bruikbaarheidstests en diverse onderzoekstoepassingen.

Wat is tekstanalyse?

Tekstanalyse (ook bekend als Text Mining of Content Analysis) is een techniek die computers gebruiken om op een slimme en efficiënte manier waardevolle informatie uit de menselijke taal te halen. Onderzoekers en ontwikkelaars kunnen deze methode gebruiken om uiteenlopende en ongeorganiseerde gegevens in een gestructureerde vorm samen te brengen. In dit proces worden documenten uit elkaar gehaald voor een probleemloos beheer van gegevensstukken, simpel gezegd: ongestructureerde tekst wordt omgezet in gestructureerde gegevens.

Zodra de zinnen op papier zijn gezet, worden de integrale onderdelen zoals de eigennamen vertakt met behulp van de lijst met woorden in het woordenboek. Door de analyse van tekst, zowel in documenten als in grafieken, kunnen kwalitatieve details worden omgezet in kwantitatieve details. Het is veilig om vast te stellen dat tekstanalyse een onderzoeksbenadering is die is aangepast om redelijke conclusies samen te stellen door de inhoud te decoderen.

Ontwikkelaars en onderzoekers gebruiken tekstanalyse voor het vaststellen van correlaties tussen twee entiteiten, het geautomatiseerd genereren van samenvattingen, vertalingen, spraakherkenning en andere soortgelijke taken op het gebied van inhoudbeheer die op hun pad komen. Als we het hebben over het zakelijke aspect, dan biedt tekstanalyse veel bredere onderwerpen zoals semantische analyse zoeken en content management om informatie te verzamelen.

Technieken voor tekstanalyse

Voer sneller kwalitatief marktonderzoek en kwantitatief marktonderzoek uit door tekstanalyse te implementeren, omdat dit alle belangrijke termen benadrukt en de antwoorden op met name open vragen categoriseert.

Voor enquêtemakers is het cruciaal om de reacties op hun enquêtes te analyseren en analyses van de reacties op open vragen kunnen worden uitgevoerd met behulp van tekstanalyse. Software voor tekstanalyse is nuttig voor organisaties die hun ongestructureerde gegevens willen structureren door patronen in de tekst waar te nemen en gegevens om te zetten in computerleesbare formaten. Software voor tekstanalyse voor sentimentanalyse of linguïstische analyse of kwantitatieve tekstanalyse kan worden gebruikt om tekst om te zetten in praktische informatie die van invloed kan zijn bij het nemen van slimme beslissingen voor het bedrijf.

Duizenden waardevolle gegevens die worden ontvangen via enquêtes of andere media kunnen worden geanalyseerd met behulp van deze tekstanalysetechnieken. De eerste stap in dit ophaal- en analyseproces is het identificeren van tekstuele informatie op het internet of op de bestanden in het computersysteem of de database.

• Taalkundige analyse: Gewoonlijk is de grootste zorg bij het bouwen van inhoud of een zin op zichzelf staat of niet, maar de ware essentie van een taal is hoe goed de meerdere zinnen met elkaar verbonden zijn en hoe betekenisvol de hele inhoud is voor het publiek. Software voor tekstanalyse implementeert meestal geavanceerde statistische technieken, maar ook andere technieken zoals uitgebreide methoden voor natuurlijke taalverwerking, zoals speech tagging of andere taalanalysemethoden. Het werd oorspronkelijk gebruikt om grammaticale fouten in een stuk inhoud te onthullen, maar is uiteindelijk geëvolueerd naar een methode die wordt gebruikt om de bredere betekenis van tekst te evalueren, zoals de context van een bepaalde zin, bijvoorbeeld of deze interactief is of niet. Bij het trekken van conclusies met deze methode wordt rekening gehouden met zowel de auteur als het doelpubliek.
• Named Entity Recognition (NER): Ook bekend als entiteitsextractie of entiteitidentificatie), dit is een geografische index tekstanalysemethode die wordt gebruikt om parameters van benoemde tekst te analyseren en ze in vooraf gedefinieerde categorieën in te delen, zoals locatienamen, personen of acroniemen. NER maakt gebruik van grammaticale technieken of numerieke analysetechnieken of beide om een tekstfragment te genereren. Een NER-analyse treedt op wanneer een ongedefinieerde zin zoals: “Jack bezit een boerderij van 300 hectare sinds 2001.” in een gedefinieerde zin zoals: “Jack[Person] bezit een boerderij van 300 hectare in Nashville[Location] sinds 2001[Time].”
• Sentiment Analysis: Probing into the mood and feelings of customer feedback provided via call, website or social media pages can be integral in faster problem-solving and enhancement of customer satisfaction. It helps you to understand how well your products/services are faring with your target market or what can be improved in comparison to the others in the market.Extract information about emotions and attitudes using computational methods by identifying, quantifying and learning about subjective data. Insights into respondents’ emotions, moods or opinions are tracked using sentiment analysis (opinion mining) are analyzed to deliver better results.There are 3 primary ways in which sentiment analysis is conducted.
  1. Van ‘Blij’ tot ‘Verdrietig’ of een 0-10 schaal waarop de klanten moeten invullen wat volgens hen hun ervaringen met uw organisatie bepaalt. Op basis van deze score kun je werken aan het verbeteren of behouden van je klantervaring.
  2. Begrijp of de klanten extreem positieve of negatieve ervaringen hebben gehad met behulp van polaire analyse.
  3. Door hun gevoelens te categoriseren in details, bijvoorbeeld door uit te drukken hoe boos of gefrustreerd ze zijn over het klantenserviceteam.
• Kwantitatieve tekstanalyse: Deze analysetechniek wordt door mensen en computers gebruikt om grammaticale of definitieve vergelijkingen tussen woorden vast te stellen. Dit zal in staat zijn om betekenis te geven aan de patronen die bestaan in de inhoud. Er zijn 3 stappen om deze techniek uit te voeren:
  1. Tekstgedeelten uitkiezen voor analyse.
  2. Kwantitatieve tekstparameters zoals het aantal woorden, spraakdelen, inhoudscategorie en andere worden geëxtraheerd en ingevoerd in een kwantitatieve matrix.
  3. Om er zeker van te zijn dat de juiste conclusies over de tekst of de auteur worden getrokken, moet deze matrix worden geanalyseerd met behulp van statistische analysemethoden.
• Contextuele analyse: Contextuele analyse stelt de onderzoeker in staat om de tekst te analyseren door rekening te houden met verschillende factoren zoals culturele, sociale of historische factoren en beschouwt de omstandigheden waaronder een bepaald stuk inhoud is ontstaan. Vragen zoals: “Wat waren de factoren die tot deze tekst hebben geleid?” of “Wat heeft deze tekst te zeggen over de doelgroep?” worden beantwoord met behulp van deze techniek. De beste manier om context vast te stellen is om een correlatie uit te zoeken tussen een zelfstandig naamwoord en andere gerelateerde termen die buren zijn van de zoekwoorden, samen met het analyseren van de associatie tussen meerdere termen in de inhoud.
• Named Entity Disambiguation (NED):Ook wel entiteitkoppeling genoemd, het is een concept dat herkenning en vorming van concepten uit inhoud biedt en het is niet afhankelijk van statistische analyse zoals NER om concepten te extraheren en het haalt ook geen specifieke entiteiten op. Bijvoorbeeld, in een zin “Steve Jobs was een integraal onderdeel van het succes van Apple” gaat het concept over Apple als merk en niet over de vrucht. Dit wordt gemanifesteerd door entiteitkoppeling, maar hiervoor is een entiteitenkennisbank nodig die alle vermeldingen van entiteiten in de tekst bevat.

Leer ook: Samenwerkingsanalyse, TURF-analyse, GAP-analyse, Trendanalyse

Voorbeelden voor tekstanalyse

Tekstanalyse is een vrij nieuw concept in de computerwetenschap waarbij enorme hoeveelheden ongeorganiseerde gegevens samenhangend en constructief worden gemaakt. Dit helpt bij het verhogen van de waarde van de gegevens en zorgt ervoor dat deze gegevens kunnen worden gebruikt voor risicobeheer of trajecten zoals cybercriminaliteit.

Hier zijn 5 voorbeelden van tekstanalyse om mensen bewust te maken van de toepassingen van text mining in de wereld van vandaag:

1. Preventie van cybermisdaden:Door de aard van de werking van het internet is het een zeer kwetsbaar medium voor het delen van gegevens en communicatie. Dit heeft deuren geopend voor veel onvoorziene cybermisdaden die kunnen worden voorkomen met behulp van tekstanalyse. Het is waarschijnlijk een van de weinige technieken die worden gebruikt om cybercriminaliteit te voorkomen.
2. Efficiënte klantenservice:Dit is een van de basisvoorbeelden van tekstanalyse die gericht is op het verbeteren van de klantenservice met behulp van media zoals enquêtesoftware of klanttevredenheidsgesprekken om betere producten of diensten te maken. Deze techniek helpt het vertrouwen van de klant op te bouwen door hen snel en automatisch te antwoorden wanneer ze hulp nodig hebben. Dit gebeurt omdat hun afhankelijkheid van operators drastisch vermindert en ze veel tijd besparen.
3. Adverteren via digitale media:Tegenwoordig vertrouwen reclamebureaus op digitale media om betrouwbare resultaten te verzamelen. Tekstanalyse is een van de belangrijkste tools die reclamebureaus gebruiken om nauwkeurige 360-graden resultaten te behalen. In vergelijking met traditionele reclamemethoden zoals de op cookies gebaseerde aanpak, heeft het een voordeel in termen van de beveiligde privacy die het biedt samen met nauwkeurige resultaten.
4. Verbeter uw inhoud:Het genereren van inhoud is afhankelijk van menselijke inspanning, maar het vereenvoudigt het proces van het maken van inhoud wat betreft het beheren van de grote bulk aan gegevens. Met behulp van tekstanalyse kan de inhoud worden verbeterd door meerdere aspecten toe te voegen, zoals het organiseren of het geven van een overzicht om de inhoud toepasbaar te maken voor meerdere implementaties.
5. Gegevensanalyse voor sociale medianetwerken:Sociale media zijn de meest effectieve media om in contact te komen met je doelgroep om feedback, beoordelingen en kritiek te krijgen om te verbeteren en geven ook toegang tot een verzameling gegevens. Bedrijven ontwikkelen sociale-mediastrategieën om inzicht te krijgen in hun productprestaties en ook om de persona van de koper te begrijpen, zodat het aanbrengen van verbeteringen een vastomlijnd pad kan volgen. Dat is waar tekstanalyse om de hoek komt kijken. Het maakt het analyseren van enorme hoeveelheden gegevens, het afleiden van resultaten uit de analyse en ook het begrijpen van gebruikersfeedback en emoties eenvoudiger te implementeren.

De implementatie van software is slechts het begin van het hele proces om gegevens te gebruiken. Een grote hoeveelheid gegevens wordt geanalyseerd en het resultaat van deze analyse wordt ingevoerd in sheets die vervolgens worden gescand op het observeren van gegevenspatronen om de tekst systematisch af te sluiten, de opgehaalde informatie te gebruiken om de tekst beter te maken en te voorkomen dat je je beperkt tot trefwoorden.

Tekstanalyse komt naar voren als een baken van inzichten dat de manier waarop we informatie begrijpen en gebruiken verandert. Van kwantitatieve en linguïstische analyse tot sentimentevaluatie en meer, deze methode verandert het landschap van verschillende industrieën. Of het nu gaat om het verbeteren van de klantenservice, het verbeteren van contentcreatie of het voorkomen van cybercriminaliteit, de toepassingen zijn enorm en hebben een grote impact. Dus onthoud bij het begin van je reis in het rijk van Analyse dat tekstanalyse niet alleen over woorden gaat; het gaat over het ontsluiten van verborgen betekenissen, het genereren van waardevolle inzichten en het blootleggen van nieuwe dimensies van kennis.