ในภูมิทัศน์ที่เปลี่ยนแปลงตลอดเวลาของข้อมูลเชิงลึกที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูลนักวิจัยและนักพัฒนากําลังใช้ประโยชน์จากเทคนิคที่เป็นนวัตกรรมเพื่อปลดล็อกศักยภาพที่ซ่อนอยู่ของข้อมูล วิธีการที่มีประสิทธิภาพวิธีหนึ่งที่ได้รับความนิยมอย่างมากคือการวิเคราะห์ข้อความ ซึ่งเป็นกระบวนการที่ช่วยให้คอมพิวเตอร์สามารถดึงข้อมูลที่มีความหมายจากภาษามนุษย์ได้อย่างมีประสิทธิภาพและชาญฉลาด ในโพสต์บล็อกนี้เราเจาะลึกขอบเขตที่น่าสนใจของการวิเคราะห์ประเภทนี้สํารวจว่ามันแปลงข้อความที่ไม่มีโครงสร้างเป็นข้อมูลที่มีโครงสร้างได้อย่างไรและเกี่ยวข้องกับการทดสอบการใช้งานและแอปพลิเคชันการวิจัยที่หลากหลายอย่างไร
การวิเคราะห์ข้อความคืออะไร?
การวิเคราะห์ข้อความ (หรือที่เรียกว่า Text Mining หรือ Content Analysis) เป็นเทคนิคที่คอมพิวเตอร์ใช้ในการดึงข้อมูลที่คุ้มค่าจากภาษามนุษย์อย่างชาญฉลาดและมีประสิทธิภาพ นักวิจัยและนักพัฒนาสามารถใช้วิธีนี้เพื่อรวบรวมข้อมูลที่หลากหลายและไม่มีการรวบรวมกันในรูปแบบที่มีโครงสร้าง ในกระบวนการนี้เอกสารจะถูกแยกส่วนเพื่อการจัดการชิ้นส่วนข้อมูลที่ไม่ยุ่งยากพูดง่ายๆคือข้อความที่ไม่มีโครงสร้างจะถูกแปลงเป็นข้อมูลที่มีโครงสร้าง
เมื่อใส่ประโยคลงในกระดาษแล้วส่วนประกอบเช่นคํานามที่เหมาะสมจะถูกแยกออกโดยใช้รายการคําในพจนานุกรม การวิเคราะห์ข้อความที่อยู่ในเอกสารหรือกราฟิกรายละเอียดเชิงคุณภาพสามารถเปลี่ยนเป็นรายละเอียดเชิงปริมาณได้ การสร้างการวิเคราะห์ข้อความนั้นปลอดภัย เป็นวิธีการวิจัยที่ดัดแปลงเพื่อรวบรวมข้อสรุปที่สมเหตุสมผลโดยการถอดรหัสเนื้อหา
นักพัฒนาและนักวิจัยใช้การวิเคราะห์ข้อความเพื่อสร้างความสัมพันธ์ระหว่างสองเอนทิตีการสร้างสรุปอัตโนมัติการแปลการรู้จําเสียงและงานการจัดการเนื้อหาอื่น ๆ ที่คล้ายคลึงกันที่เข้ามา หากเราพูดถึงแง่มุมทางธุรกิจการวิเคราะห์ข้อความนําเสนอหัวข้อที่กว้างขึ้นมากมายเช่น การค้นหาการวิเคราะห์ความหมาย และการจัดการเนื้อหาเพื่อรวบรวมข้อมูล
เทคนิคการวิเคราะห์ข้อความ
ดําเนินการวิจัยตลาดเชิงคุณภาพและการวิจัยตลาดเชิงปริมาณที่รวดเร็วยิ่งขึ้นโดยใช้การวิเคราะห์ข้อความเนื่องจากเน้นคําศัพท์ที่สําคัญทั้งหมดและจัดหมวดหมู่คําตอบสําหรับคําถามปลายเปิดโดยเฉพาะ
สําหรับผู้สร้างแบบสํารวจสิ่งสําคัญคือต้องวิเคราะห์คําตอบที่ได้รับสําหรับแบบสํารวจและการวิเคราะห์คําตอบปลายเปิดสามารถทําได้โดยใช้การวิเคราะห์ข้อความ ซอฟต์แวร์วิเคราะห์ข้อความจะเป็นประโยชน์สําหรับองค์กรที่ต้องการให้ข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้างมีโครงสร้างโดยการสังเกตรูปแบบในข้อความและแปลงข้อมูลเป็นรูปแบบที่คอมพิวเตอร์อ่านได้ ซอฟต์แวร์วิเคราะห์ข้อความสําหรับการวิเคราะห์ความรู้สึกหรือการวิเคราะห์ทางภาษาศาสตร์หรือการวิเคราะห์ข้อความเชิงปริมาณสามารถใช้เพื่อแปลงข้อความเป็นข้อมูลที่เป็นประโยชน์ซึ่งสามารถมีอิทธิพลต่อการตัดสินใจอย่างชาญฉลาดสําหรับธุรกิจ
ข้อมูลที่มีค่าหลายพันรายการที่ได้รับจากการสํารวจหรือสื่ออื่น ๆ สามารถวิเคราะห์ได้โดยใช้เทคนิคการวิเคราะห์ข้อความเหล่านี้ ขั้นตอนแรกในกระบวนการดึงและวิเคราะห์นี้คือการระบุข้อมูลที่เป็นข้อความทางอินเทอร์เน็ตหรือบนไฟล์ในระบบคอมพิวเตอร์หรือฐานข้อมูล
- การวิเคราะห์ทางภาษาศาสตร์: โดยปกติแล้ว ข้อกังวลหลักของการสร้างเนื้อหาคือประโยคนั้นพอเพียงหรือไม่ แต่แก่นแท้ของภาษาคือหลายประโยคที่เชื่อมโยงกันได้ดีเพียงใด และเนื้อหาทั้งหมดมีความหมายต่อ ผู้ชมมากน้อยเพียงใด ซอฟต์แวร์วิเคราะห์ข้อความมักใช้เทคนิคทางสถิติขั้นสูง แต่เทคนิคอื่นๆ เช่น วิธีความก้าวหน้าของภาษาธรรมชาติที่กว้างขวาง เช่น การติดแท็กคําพูด หรือวิธีการวิเคราะห์ภาษาอื่นๆ เดิมใช้เพื่อเปิดเผยข้อผิดพลาดทางไวยากรณ์ในเนื้อหา แต่ในที่สุดก็พัฒนาเป็นวิธีการที่ใช้ในการประเมินความรู้สึกที่กว้างขึ้นของข้อความ เช่น บริบทของประโยคใดประโยคหนึ่ง เช่น เป็นแบบโต้ตอบหรือไม่ ผู้เขียนรวมถึงกลุ่มเป้าหมายได้รับการพิจารณาในขณะที่สรุปผลโดยใช้วิธีนี้
- การจดจําเอนทิตีที่มีชื่อ (NER): หรือที่เรียกว่าการแยกเอนทิตีหรือการระบุเอนทิตี) เป็นวิธีการวิเคราะห์ข้อความดัชนีทางภูมิศาสตร์ที่ใช้ในการวิเคราะห์พารามิเตอร์ข้อความที่มีชื่อและกําหนดให้เป็นหมวดหมู่ที่กําหนดไว้ล่วงหน้า เช่น ชื่อสถานที่ บุคคล หรือตัวย่อ NER อาศัยเทคนิคทางไวยากรณ์หรือเทคนิคการวิเคราะห์เชิงตัวเลขหรือทั้งสองอย่างเพื่อสร้างข้อความที่ตัดตอนมาจากข้อความ การวิเคราะห์ NER เกิดขึ้นเมื่อประโยคที่ไม่ได้กําหนดเช่น: “แจ็คเป็นเจ้าของฟาร์มขนาด 300 เอเคอร์ตั้งแต่ปี 2544” เป็นประโยคที่กําหนดไว้เช่น: “แจ็ค[Person] เป็นเจ้าของฟาร์มขนาด 300 เอเคอร์ในแนชวิลล์[Location] ตั้งแต่ปี 2544[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.
- ‘มีความสุข’ ถึง ‘เศร้า’ หรือระดับ 0-10 ที่ลูกค้าควรป้อนสิ่งที่ตามที่พวกเขากําหนดประสบการณ์ของพวกเขากับองค์กรของคุณ คุณสามารถดําเนินการปรับปรุงหรือรักษาประสบการณ์ลูกค้าของคุณบนพื้นฐานของคะแนนนี้
- ทําความเข้าใจว่าลูกค้ามีประสบการณ์เชิงบวกหรือเชิงลบอย่างมากโดยใช้การวิเคราะห์เชิงขั้ว
- โดย การจัดหมวดหมู่ ความรู้สึกของพวกเขาโดยละเอียด เช่น แสดงความโกรธหรือหงุดหงิดกับทีมสนับสนุนลูกค้า
- การวิเคราะห์ข้อความเชิงปริมาณ: เทคนิคการวิเคราะห์นี้ใช้โดยมนุษย์และคอมพิวเตอร์เพื่อสร้างสมการทางไวยากรณ์หรือขั้นสุดท้ายระหว่างคํา สิ่งนี้จะสามารถให้ความหมายกับรูปแบบที่มีอยู่ในเนื้อหา มี 3 ขั้นตอนในการดําเนินการเทคนิคนี้:
- เลือกส่วนของข้อความสําหรับการวิเคราะห์
- พารามิเตอร์ข้อความเชิงปริมาณเช่นจํานวนคําส่วนของคําพูดหมวดหมู่เนื้อหาและอื่น ๆ จะถูกแยกออกเพื่อป้อนลงในเมทริกซ์เชิงปริมาณ
- เพื่อให้แน่ใจว่ามีข้อสรุปที่เหมาะสมเกี่ยวกับข้อความหรือผู้เขียนเมทริกซ์นี้ควรได้รับการวิเคราะห์โดยใช้วิธีการวิเคราะห์ทางสถิติ
- การวิเคราะห์บริบท: การวิเคราะห์บริบทช่วยให้ผู้วิจัยสามารถวิเคราะห์ข้อความโดยใช้ปัจจัยต่าง ๆ เช่นปัจจัยทางวัฒนธรรมสังคมหรือประวัติศาสตร์ภายใต้การพิจารณาและพิจารณาสถานการณ์ที่เนื้อหาชิ้นใดชิ้นหนึ่งเกิดขึ้น คําถามที่คล้ายกับ: “อะไรคือปัจจัยที่นําไปสู่ข้อความนี้” หรือ “ข้อความนี้พูดถึงกลุ่มเป้าหมายอย่างไร” ได้รับคําตอบโดยใช้เทคนิคนี้ วิธีที่ดีที่สุดในการสร้างบริบทคือการหาความสัมพันธ์ระหว่างคํานามกับคําอื่น ๆ ที่เกี่ยวข้องซึ่งเป็นเพื่อนบ้านของคําหลักพร้อมกับการวิเคราะห์ความสัมพันธ์ระหว่างคําศัพท์หลายคําในเนื้อหา
- การแก้ความกํากวมของเอนทิตีที่มีชื่อ (NED):เรียกอีกอย่างว่าการเชื่อมโยงเอนทิตี เป็นแนวคิดที่ให้การรับรู้และการสร้างแนวคิดจากเนื้อหา และไม่ได้ขึ้นอยู่กับ การวิเคราะห์ทางสถิติ เช่น NER ในการแยกแนวคิด และยังไม่ดึงเอนทิตีเฉพาะ ตัวอย่างเช่น ในประโยคหนึ่ง “Steve Jobs เป็นส่วนสําคัญต่อความสําเร็จของ Apple” แนวคิดนี้เกี่ยวกับ Apple แบรนด์ไม่ใช่ผลไม้ สิ่งนี้แสดงออกโดยใช้การเชื่อมโยงเอนทิตี แต่ต้องมีฐานความรู้เอนทิตีที่จะมีเอนทิตีที่กล่าวถึงทั้งหมดในข้อความ
เรียนรู้ด้วย: การวิเคราะห์ร่วมกัน, การวิเคราะห์ TURF, การวิเคราะห์ GAP, การวิเคราะห์แนวโน้ม
ตัวอย่างการวิเคราะห์ข้อความ
การวิเคราะห์ข้อความเป็นแนวคิดที่ค่อนข้างใหม่ในวิทยาการคอมพิวเตอร์ที่เกี่ยวข้องกับการทําให้ข้อมูลที่ไม่มีการรวบรวมกันจํานวนมากเอื้ออํานวยและสร้างสรรค์ สิ่งนี้ช่วยในการเพิ่มมูลค่าของข้อมูลรวมถึงการยกระดับข้อมูลนี้สามารถใช้ในการจัดการความเสี่ยงหรือเส้นทางเช่นอาชญากรรมไซเบอร์
ต่อไปนี้คือตัวอย่างการวิเคราะห์ข้อความ 5 ตัวอย่างเพื่อสร้างความตระหนักเกี่ยวกับการประยุกต์ใช้การขุดข้อความในโลกปัจจุบัน:
- การป้องกันอาชญากรรมทางไซเบอร์:เนื่องจากลักษณะของวิธีการทํางานของอินเทอร์เน็ต จึงเป็นสื่อที่มีความเสี่ยงสูงสําหรับการแบ่งปันข้อมูลและการสื่อสาร สิ่งนี้ได้เปิดประตูสําหรับอาชญากรรมทางไซเบอร์ที่ไม่คาดฝันจํานวนมากซึ่งสามารถป้องกันได้โดยใช้การวิเคราะห์ข้อความ อาจเป็นหนึ่งในเทคนิคเพียงไม่กี่เทคนิคที่ใช้เพื่อป้องกันอาชญากรรมทางไซเบอร์
- การบริการลูกค้าที่มีประสิทธิภาพ:นี่เป็นหนึ่งในตัวอย่างพื้นฐานของการวิเคราะห์ข้อความซึ่งให้ความสําคัญกับการปรับปรุงการบริการลูกค้าโดยใช้สื่อเช่น ซอฟต์แวร์สํารวจ หรือการโทรความพึงพอใจของลูกค้าเพื่อสร้างผลิตภัณฑ์หรือบริการที่ดีขึ้น เทคนิคนี้ช่วยในการสร้างความไว้วางใจของลูกค้าโดยให้การตอบสนองที่รวดเร็วและอัตโนมัติแก่พวกเขาในเวลาที่พวกเขาต้องการความช่วยเหลือ สิ่งนี้เกิดขึ้นเนื่องจากการพึ่งพาผู้ปฏิบัติงานลดลงอย่างมากและช่วยประหยัดเวลาได้มาก
- การโฆษณาผ่านสื่อดิจิทัล:ทุกวันนี้ บริษัท โฆษณาพึ่งพาสื่อดิจิทัลเพื่อรวบรวมผลลัพธ์ที่เชื่อถือได้ การวิเคราะห์ข้อความเป็นหนึ่งในเครื่องมือที่สําคัญที่สุดที่บริษัทโฆษณาใช้เพื่อให้ได้ผลลัพธ์ 360 องศาที่แม่นยํา เมื่อเปรียบเทียบกับวิธีการโฆษณาแบบดั้งเดิม เช่น วิธีการใช้คุกกี้ จะมีความได้เปรียบในแง่ของความเป็นส่วนตัวที่ปลอดภัยพร้อมกับผลลัพธ์ที่แม่นยํา
- ปรับปรุงเนื้อหาของคุณ:การสร้างเนื้อหาขึ้นอยู่กับความพยายามของมนุษย์ แต่ช่วยลดขั้นตอนการสร้างเนื้อหาเท่าที่เกี่ยวข้องกับการจัดการข้อมูลจํานวนมาก การใช้การวิเคราะห์ข้อความ เนื้อหาสามารถปรับปรุงได้โดยการเพิ่มหลายแง่มุม เช่น การจัดระเบียบหรือให้โครงร่างเนื้อหาเพื่อให้ใช้ได้กับการใช้งานมากกว่าหนึ่งรายการ
- การวิเคราะห์ข้อมูลสําหรับเครือข่ายโซเชียลมีเดีย:โซเชียลมีเดียเป็นสื่อที่มีประสิทธิภาพมากที่สุดในการติดต่อกับกลุ่มเป้าหมายของคุณเพื่อรับคําติชมบทวิจารณ์และคําวิจารณ์เพื่อปรับปรุงและยังให้การเข้าถึงกลุ่มข้อมูล บริษัทต่างๆ กําลังพัฒนากลยุทธ์โซเชียลมีเดียเพื่อรับข้อมูลเชิงลึกเกี่ยวกับประสิทธิภาพของผลิตภัณฑ์ของตน และเพื่อทําความเข้าใจบุคลิกของผู้ซื้อ เพื่อให้การปรับปรุงสามารถมีเส้นทางที่กําหนดไว้ได้ นั่นคือที่มาของการวิเคราะห์ข้อความ ทําให้การวิเคราะห์ข้อมูลจํานวนมหาศาลได้ผลลัพธ์จากการวิเคราะห์และยังเข้าใจความคิดเห็นและอารมณ์ของผู้ใช้ได้ง่ายขึ้น
การใช้งานซอฟต์แวร์เป็นเพียงจุดเริ่มต้นของกระบวนการทั้งหมดของการใช้ข้อมูล มีการวิเคราะห์ข้อมูลจํานวนมากและผลลัพธ์ของการวิเคราะห์นี้จะถูกป้อนลงในแผ่นงานซึ่งจะถูกสแกนเพื่อสังเกตรูปแบบข้อมูลเพื่อเสนอการปิดข้อความอย่างเป็นระบบใช้ข้อมูลที่ดึงมาเพื่อทําให้ข้อความดีขึ้นและหลีกเลี่ยงการ จํากัด ตัวเองไว้ที่คําหลัก
การวิเคราะห์ข้อความกลายเป็นสัญญาณแห่งข้อมูลเชิงลึก ซึ่งเปลี่ยนวิธีที่เราเข้าใจและใช้ข้อมูล จากการวิเคราะห์เชิงปริมาณและภาษาศาสตร์ไปจนถึงการประเมินความรู้สึกและอื่น ๆ วิธีนี้กําลังเปลี่ยนภูมิทัศน์ของอุตสาหกรรมต่างๆ ไม่ว่าจะเป็นการปรับปรุงการบริการลูกค้าการปรับปรุงการสร้างเนื้อหาหรือการป้องกันอาชญากรรมทางไซเบอร์แอปพลิเคชันมีมากมายและมีผลกระทบ ดังนั้นเมื่อคุณเริ่มต้นการเดินทางสู่ขอบเขตของการวิเคราะห์โปรดจําไว้ว่าการวิเคราะห์ข้อความไม่ได้เกี่ยวกับคําพูดเท่านั้น มันเกี่ยวกับการปลดล็อกความหมายที่ซ่อนอยู่สร้างข้อมูลเชิงลึกที่มีค่าและค้นพบมิติใหม่ของความรู้
