Metin Analizi: Nedir, Teknikler + Örnekler

Veri odaklı içgörülerin sürekli gelişen ortamında, araştırmacılar ve geliştiriciler bilginin gizli potansiyelini ortaya çıkarmak için yenilikçi tekniklerden yararlanıyorlar. Son derece popülerlik kazanan bu güçlü yöntemlerden biri, bilgisayarların insan dilinden anlamlı bilgileri verimli ve akıllı bir şekilde çıkarmasını sağlayan bir süreç olan Metin Analizidir. Bu blog yazısında, bu tür bir analizin büyüleyici dünyasına giriyor, yapılandırılmamış metni nasıl yapılandırılmış verilere dönüştürdüğünü ve kullanılabilirlik testi ve çeşitli araştırma uygulamalarıyla nasıl ilişkili olduğunu keşfediyoruz.

Metin Analizi Nedir?

Metin analizi (Metin Madenciliği veya İçerik Analizi olarak da bilinir), bilgisayarların insan dilinden değerli bilgileri akıllı ve verimli bir şekilde çıkarmak için kullandığı bir tekniktir. Araştırmacılar ve geliştiriciler bu yöntemi çeşitli ve organize olmayan verileri yapılandırılmış bir biçimde bir araya getirmek için kullanabilir. Bu süreçte, veri parçalarının sorunsuz yönetimi için belgeler parçalara ayrılır, basitçe ifade etmek gerekirse: yapılandırılmamış metin yapılandırılmış veriye dönüştürülür.

Cümleler kağıda döküldükten sonra, özel isimler gibi bütünleyici bölümler sözlükteki kelime listesi kullanılarak dallara ayrılır. Metin analizi, belgelerde ya da grafiklerde yer alan niteliksel ayrıntıları niceliksel ayrıntılara dönüştürebilir. Metin analizinin, içeriğin kodunu çözerek makul sonuçları bir araya getirmek için uyarlanmış bir araştırma yaklaşımı olduğunu tespit etmek güvenlidir.

Geliştiriciler ve araştırmacılar metin analizini iki varlık arasında korelasyon kurmak, otomatik özet oluşturma, çeviri, konuşma tanıma ve önlerine çıkan diğer benzer içerik yönetimi görevleri için kullanırlar. İş boyutundan bahsedecek olursak, metin analizi semantik analiz arama ve bilgi toplamak için içerik yönetimi gibi daha geniş birçok konu sunar.

Metin Analiz Teknikleri

Tüm önemli terimleri vurguladığı ve özellikle açık uçlu sorulara verilen yanıtları kategorize ettiği için metin analizi uygulayarak daha hızlı nitel pazar araştırması ve nicel pazar araştırması gerçekleştirin.

Anket yapanlar için, anketleri için alınan yanıtları analiz etmek çok önemlidir ve açık uçlu yanıtların analizleri metin analizi kullanılarak yapılabilir. Bir metin analizi yazılımı, yapılandırılmamış verilerinin metindeki kalıpları gözlemleyerek ve verileri bilgisayar tarafından okunabilir formatlara dönüştürerek yapılandırılmasını isteyen kuruluşlar için yararlı olacaktır. Duygu analizi veya dilbilimsel analiz veya nicel metin analizi için metin analizi yazılımı, metni işletme için akıllı kararlar almada etkili olabilecek pratik bilgilere dönüştürmek için kullanılabilir.

Anketler veya başka herhangi bir ortam aracılığıyla elde edilen binlerce değerli veri, bu metin analizi teknikleri kullanılarak analiz edilebilir. Bu erişim ve analiz sürecindeki ilk adım, internet üzerinden veya bilgisayar sistemindeki ya da veri tabanındaki dosyalarda bulunan metinsel bilgilerin tespit edilmesidir.

• Dilbilimsel Analiz: Genellikle, içerik oluşturmanın ana kaygısı bir cümlenin kendi kendine yeterli olup olmadığıdır, ancak bir dilin gerçek özü, birden fazla cümlenin ne kadar iyi bağlandığı ve tüm içeriğin izleyici için ne kadar anlamlı olduğudur. Metin analizi yazılımı genellikle gelişmiş istatistiksel teknikler uygular, ancak konuşma etiketleme veya diğer dil analizi yöntemleri gibi kapsamlı doğal dil ilerleme yöntemleri gibi diğer teknikler Başlangıçta bir içerik parçasındaki gramer hatalarını ortaya çıkarmak için kullanıldı, ancak sonunda belirli bir cümlenin bağlamı, yani etkileşimli olup olmadığı gibi metnin daha geniş anlamlarını değerlendirmek için kullanılan bir yöntem haline geldi. Bu yöntem kullanılarak sonuçlara varılırken yazarın yanı sıra hedef kitle de göz önünde bulundurulur.
• Adlandırılmış Varlık Tanıma (NER): Varlık çıkarma veya varlık tanımlama olarak da bilinir), adlandırılmış metin parametrelerini analiz etmek ve bunları konum adları, kişiler veya kısaltmalar gibi önceden tanımlanmış kategorilere ayırmak için kullanılan bir coğrafi dizin metin analizi yöntemidir. NER, metinden bir alıntı oluşturmak için dilbilgisi tekniklerine veya sayısal analiz tekniklerine veya her ikisine birden dayanır. Bir NER analizi, aşağıdaki gibi tanımlanmamış bir cümle olduğunda gerçekleşir: “Jack 2001’den beri 300 dönümlük bir çiftliğin sahibidir.” gibi tanımlanmamış bir cümleyi aşağıdaki gibi tanımlanmış bir cümleye dönüştürür: “Jack[Person] 2001’den beri Nashville’de[Location] 300 dönümlük bir çiftliğin sahibi[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. ‘Mutlu’ ile ‘Üzgün’ ya da müşterilerin kendilerine göre kuruluşunuzla yaşadıkları deneyimleri tanımlayan 0-10 ölçeğini girmeleri beklenir. Bu puan temelinde müşteri deneyiminizi iyileştirmek veya sürdürmek için çalışabilirsiniz.
  2. Kutup analizini kullanarak müşterilerin son derece olumlu mu yoksa olumsuz deneyimler mi yaşadığını anlayın.
  3. Duygularını ayrıntılı olarak kategorize ederek, örneğin müşteri destek ekibine ne kadar kızgın veya sinirli olduklarını ifade ederek.
• Nicel metin analizi: Bu analiz tekniği insanlar ve bilgisayarlar tarafından kelimeler arasında dilbilgisel ya da tanımsal eşitlikler kurmak için kullanılır. Bu, içerikte var olan kalıplara anlam verebilecektir. Bu tekniği yürütmek için 3 adım vardır:
  1. Analiz için metinden bölümler seçin.
  2. Kelime sayısı, konuşma bölümleri, içerik kategorisi ve diğerleri gibi nicel metin parametreleri, nicel bir matrise girilmek üzere çıkarılacaktır.
  3. Metin veya yazar hakkında uygun çıkarımların yapıldığından emin olmak için, bu matris istatistiksel analiz yöntemleri kullanılarak analiz edilmelidir.
• Bağlamsal Analiz: Bağlamsal analiz, araştırmacının kültürel, sosyal veya tarihsel faktörler gibi çeşitli faktörleri göz önünde bulundurarak metni analiz etmesine olanak tanır ve belirli bir içeriğin hangi koşullar altında ortaya çıktığını dikkate alır. Şuna benzer sorular sorulabilir: “Bu metnin ortaya çıkmasına neden olan faktörler nelerdi?” ya da “Bu metin hedef kitle hakkında ne söylüyor?” gibi sorular bu teknik kullanılarak yanıtlanır. Bağlamı belirlemenin en iyi yolu, bir isim ile anahtar kelimelerin komşusu olan diğer ilgili terimler arasındaki ilişkiyi bulmak ve içerikteki birden fazla terim arasındaki ilişkiyi analiz etmektir.
• Named Entity Disambiguation (NED):Varlık bağlama olarak da adlandırılır, içerikten kavramların tanınmasını ve oluşturulmasını sağlayan bir kavramdır ve kavramları çıkarmak için NER gibi istatistiksel analize bağlı değildir ve ayrıca belirli varlıkları geri getirmez. Örneğin, “Steve jobs Apple’ın başarısının ayrılmaz bir parçasıydı.” cümlesinde kavram, meyve değil marka olan Apple ile ilgilidir. Bu, varlık bağlama kullanılarak ortaya çıkarılır, ancak metindeki tüm varlık sözlerini içerecek bir varlık bilgi tabanı gerektirir.

Ayrıca Öğrenin: Konjoint Analizi, TURF Analizi, GAP Analizi, Trend Analizi

Metin Analizi Örnekleri

Metin analizi, bilgisayar bilimlerinde oldukça yeni bir kavramdır ve büyük miktarlarda organize edilmemiş verinin uygun ve yapıcı hale getirilmesini içerir. Bu, verilerin değerini artırmanın yanı sıra bu verilerin risk yönetiminde veya siber suçlar gibi yollarda kullanılabilmesine yardımcı olur.

İşte metin madenciliğinin günümüz dünyasındaki uygulamaları hakkında farkındalık yaratmak için 5 metin analizi örneği:

1. Siber suçların önlenmesi:İnternetin çalışma şeklinin doğası gereği, veri paylaşımı ve iletişim için oldukça savunmasız bir ortamdır. Bu durum, metin analizi kullanılarak önlenebilecek pek çok öngörülemeyen siber suça kapı açmıştır. Muhtemelen siber suçları önlemek için kullanılan çok az teknikten biridir.
2. Verimli müşteri hizmetleri:Bu, daha iyi ürün veya hizmetler sunmak için anket yazılımı veya müşteri memnuniyeti aramaları gibi ortamları kullanarak müşteri hizmetlerini geliştirmeye yönelik temel metin analizi örneklerinden biridir. Bu teknik, müşterilerin yardıma ihtiyaç duydukları zamanlarda onlara hızlı ve otomatik yanıtlar sağlayarak güven oluşturmaya yardımcı olur. Bu, operatörlere olan bağımlılıkları büyük ölçüde azaldığı ve onlara çok zaman kazandırdığı için gerçekleşir.
3. Dijital ortamlarda reklamcılık:Günümüzde reklam firmaları güvenilir sonuçlar elde etmek için dijital ortamlara güveniyor. Metin analizi, reklam firmalarının 360 derecelik kesin sonuçlar elde etmek için kullandıkları en kritik araçlardan biridir. Çerez tabanlı yaklaşımlar gibi geleneksel reklamcılık yöntemleriyle karşılaştırıldığında, doğru sonuçların yanı sıra sunduğu güvenli gizlilik açısından da bir avantaja sahiptir.
4. İçeriğinizi geliştirin:İçerik oluşturma insan çabasına dayanır, ancak büyük veri yığınını yönetmek söz konusu olduğunda içerik oluşturma sürecini kolaylaştırır. Metin analizi kullanılarak, içeriğe birden fazla uygulamaya uygulanabilir hale getirmek için düzenleme veya içeriğe bir taslak verme gibi birçok yön eklenerek içerik geliştirilebilir.
5. Sosyal medya ağları için veri analizi:Sosyal medya, hedef kitlenizle iletişime geçerek geri bildirim, değerlendirme ve eleştiri almak için en etkili mecradır ve aynı zamanda bir veri havuzuna erişim sağlar. Şirketler, ürün performansları hakkında içgörüler elde etmek ve ayrıca alıcının kişiliğini anlamak için sosyal medya stratejileri geliştiriyor, böylece iyileştirmeler yapmak için tanımlanmış bir yol olabilir. İşte metin analizi burada devreye giriyor. Çok büyük miktarda veriyi analiz etmeyi, analizden sonuçlar çıkarmayı ve ayrıca kullanıcı geri bildirimlerini ve duygularını anlamayı daha kolay hale getiriyor.

Yazılımın uygulanması, veri kullanımına ilişkin tüm sürecin sadece başlangıcıdır. Büyük miktarda veri analiz edilir ve bu analizin sonucu, daha sonra metne sistematik bir kapanış sunmak, metni daha iyi hale getirmek için alınan bilgileri kullanmak ve kendinizi anahtar kelimelerle sınırlamaktan kaçınmak için veri kalıplarını gözlemlemek üzere taranan sayfalara girilir.

Metin Analizi, bilgiyi anlama ve kullanma şeklimizi dönüştüren bir içgörü feneri olarak ortaya çıkıyor. Nicel ve dilbilimsel analizden duygu değerlendirmesine ve daha fazlasına kadar, bu yöntem çeşitli sektörlerin manzarasını değiştiriyor. İster müşteri hizmetlerini geliştirmek, ister içerik oluşturmayı iyileştirmek veya siber suçları önlemek olsun, uygulamalar çok geniş ve etkilidir. Bu nedenle, Analiz dünyasına doğru yolculuğunuza başlarken, metin analizinin sadece kelimelerle ilgili olmadığını; gizli anlamları ortaya çıkarmak, değerli içgörüler üretmek ve bilginin yeni boyutlarını ortaya çıkarmakla ilgili olduğunu unutmayın.