定義
センチメント分析は、テキスト素材で表現された感情を特定・抽出・説明するための計算過程である。これには、感情が肯定的か否定的か、または中立的か、どの程度かを判断することが含まれる。センチメント分析は、ビジネスインテリジェンス、市場調査、ソーシャルメディア監視では一般的に使用され、一般の意見、顧客の感情、および文化的なトレンドを判断するために使用される。
センチメント分析の重要な側面
- 極性検出: 全体的な感情が肯定的か否定的か、または中立的かを特定すること。
- 感情認識: 幸福、怒り、悲しみなどの具体的な感情を認識すること。
- アスペクトベースの分析: 製品やサービスの特定の側面に対する感情を判断すること。
- 主観性/客観性の識別: 主観的な意見と客観的な記述の区別。
- 強度の測定: 感情の強さを評価すること。
センチメント分析のベストプラクティス
- 自然言語処理（NLP）: 文脈やニュアンスをより理解するために高度なNLP技術を使用すること。
- 機械学習: より多くのデータでトレーニングし改善できる機械学習アルゴリズムを使用すること。
- 人間の検証: 自動センチメント分析と人間の検証を組み合わせて精度を向上させること。
- 継続的な改善: 言語や表現の変化に適応するために定期的にセンチメント分析モデルを更新すること。
結論
センチメント分析は大量のテキストデータから意味のあるInsightsを抽出する価値あるツールである。適切に実装されれば、顧客の感情や意見をより深く理解することができ、情報を基にした意思決定、顧客体験の向上、ブランドの健全性の監視が可能となる。ただし、センチメント分析の限界を認識し、自動化されたアルゴリズムと人間の判断の組み合わせで結果にアプローチすることが重要である。
