تحليل المشاعر باستخدام الذكاء الاصطناعي: كيف يعمل، وحالات الاستخدام، والأدوات

الذكاء الاصطناعي لا يمكنه الشعور بالعواطف أو المشاعر.

ما يمكنه فعله هو: تحليل آلاف التقييمات والتعليقات وتذاكر الدعم والرسائل والمنشورات على مواقع التواصل الاجتماعي من أجل:

اكتشف العلامات المبكرة لعدم رضا العملاء
اكتشف المشاعر الكامنة في تعليقات العملاء المفتوحة
افهم كيف تختلف المشاعر عبر القنوات المختلفة
حدد المحفزات العاطفية وراء فقدان العملاء أو زيادة المبيعات أو التجديدات
تتبع تغيرات المشاعر بمرور الوقت

هذا هو تحليل المشاعر بالذكاء الاصطناعي (المعروف أيضًا باسم استخراج الآراء).

في الأقسام أدناه، نشارك كل شيء عن تحليل المشاعر باستخدام الذكاء الاصطناعي. كيف يعمل، وأنواعه المختلفة، وحالات الاستخدام العملي، وأفضل الأدوات، وكيفية تنفيذه في سير عملك خطوة بخطوة.

ما هو تحليل المشاعر بالذكاء الاصطناعي؟

تحليل المشاعر بالذكاء الاصطناعي هو استخدام تقنيات الذكاء الاصطناعي لتحديد وتصنيف المشاعر في البيانات النصية.

تشمل هذه التقنيات ما يلي:

معالجة اللغة الطبيعية (NLP): تسمح للذكاء الاصطناعي بقراءة ومعالجة اللغة البشرية عن طريق تقسيم الجمل إلى عبارات وتفسير القواعد النحوية/الصرفية.
خوارزميات التعلم الآلي: تقوم الشركات بتدريب نماذج التعلم الآلي على كميات كبيرة من البيانات المصنفة مسبقًا حتى تتعلم التعرف على أنماط اللغة ومشاعر العملاء.
نماذج اللغة الكبيرة (LLMs): تساعد في تحديد الفروق الدقيقة التي تصعب على نماذج التعلم الآلي التقليدية أو الأساسية. يمكنها تفسير لغة المحادثة والتعليقات غير المباشرة والغموض وما إلى ذلك.

📌 مثال: تتلقى إحدى الشركات آلاف التقييمات للتطبيقات كل شهر. باستخدام خوارزميات تحليل المشاعر بالذكاء الاصطناعي، تقوم الشركة تلقائيًا بجمع كل تقييم وتنقيته وتحليله لاستخراج المشاعر الكامنة وراءه.

لذا، إذا قال أحد المستخدمين في تعليقه: "التطبيق يستمر في التعطل لسبب ما"، فإن الذكاء الاصطناعي يصنفه على أنه تعليق سلبي. وبالمثل، فإن تعليقًا مثل "أحب واجهة التطبيق حقًا" يُصنف على أنه تعليق إيجابي.

يحدد الذكاء الاصطناعي أيضًا الموضوعات المتكررة في تقييمات المستخدمين، مثل "الأداء البطيء" أو "سهولة الاستخدام"، لإظهار العوامل التي تؤثر على مشاعر العملاء على نطاق واسع.

تعمل هذه التقنيات معًا على تصنيف التعليقات إلى فئات المشاعر الشائعة التالية:

المشاعر الإيجابية: "لقد وفر لي هذا التحديث ثلاث ساعات من العمل اليوم"
مشاعر سلبية: "يتعطل التطبيق كلما فتحت الإعدادات"
المشاعر المحايدة: "كيف يمكنني تصدير البيانات من لوحة التحكم الخاصة بي؟"
مشاعر مختلطة: "الميزة رائعة، لكن تكلفة الاشتراك مرتفعة للغاية"
العواطف: يمكن لنماذج تحليل المشاعر المتقدمة تحديد عواطف معينة مثل الإحباط أو الاستعجال أو الثقة أو التردد أو المخاطرة.

أهمية تحليل المشاعر

"لماذا يعتبر تحليل المشاعر مهمًا؟ ألا يكفي تتبع مقاييس تجربة العملاء أو الإشارات على وسائل التواصل الاجتماعي؟"

الإجابة هي "لا" قاطعة، وإليك ثلاثة أسباب رئيسية لذلك:

لتجنب الافتراضات: ترى عشرة تعليقات إيجابية متتالية على وسائل التواصل الاجتماعي وتفترض أن الجميع يحبون منتجك الجديد. ما فاتك هو 30 تعليقًا سلبيًا مدفونًا في أعماق سلسلة التعليقات. يأخذ تحليل المشاعر جميع الآراء في الاعتبار ليقدم لك المشاعر الإجمالية الصحيحة.
لتحديد ملاحظات مفتوحة: يحول تحليل المشاعر البيانات غير المنظمة إلى رؤى قابلة للقياس وذات مغزى. ويُظهر لك كيف يشعر العملاء وكيف تتغير مشاعرهم بمرور الوقت، عبر القنوات، أو حول تحديثات محددة.
للحصول على فهم أكثر دقة: لا تظهر المشاعر السلبية دائمًا على شكل شكاوى واضحة. على سبيل المثال، عبارة "لا بأس، لكنني كنت أتوقع المزيد" تعبر عن خيبة الأمل دون انتقاد صريح. من السهل أن تغيب هذه المشاعر الدقيقة عن بالنا دون حل مناسب لتحليل المشاعر.

🧠 حقيقة ممتعة: قبل ظهور أجهزة الكمبيوتر بوقت طويل، كان علماء القرن التاسع عشر يجرون تحليلًا يدويًا للمشاعر عن طريق عد الكلمات في النصوص الدينية والأدبية. كانوا يتتبعون يدويًا تكرار مصطلحات عاطفية محددة لكشف الأنماط الأخلاقية والتغيرات العاطفية في الخطاب العام. وهو ما يفعله الذكاء الاصطناعي اليوم في أجزاء من الثانية.

كيف يعمل تحليل المشاعر بالذكاء الاصطناعي

يتضمن تحليل المشاعر المدعوم بالذكاء الاصطناعي عادةً ثلاث مراحل. وهي تشمل:

المرحلة 1: جمع البيانات

تقوم أنظمة الذكاء الاصطناعي بجمع البيانات من مصادر مثل تقييمات العملاء وتذاكر الدعم والمحادثات عبر الدردشة والاستطلاعات والبريد الإلكتروني ومنصات التواصل الاجتماعي وغيرها.

الهدف هو تجميع هذه البيانات غير المنظمة في مكان واحد حتى يتمكن الذكاء الاصطناعي من معالجتها بشكل متسق.

لكن هذا النص ليس جاهزًا للتحليل. لذا ننتقل إلى المرحلة 2. 👇

المرحلة 2: إعداد البيانات

تحتوي التعليقات الأولية على أخطاء إملائية ورموز تعبيرية ولغة عامية وأحرف غير ذات صلة يمكن أن تعطل خوارزميات تحليل المشاعر.

لذا، يقوم الذكاء الاصطناعي أولاً بتنظيف وتوحيد التعليقات التي تم جمعها. ويشمل ذلك:

إزالة الضوضاء: إزالة علامات HTML وعناوين URL والأحرف الخاصة والكلمات الممنوعة (مثل "the" و"is" و"and")
توحيد النص: تحويل كل النصوص إلى أحرف صغيرة؛ تصحيح الأخطاء الإملائية الشائعة بحيث يتم التعرف على "GREAT" و"Greeaattt" و"gr8" على أنها نفس الشيء.
الترميز: تقسيم الجمل إلى كلمات أو رموز فردية

هذه البيانات المعالجة جاهزة الآن للمرحلة 3. 👇

المرحلة 3: تطبيق خوارزمية الذكاء الاصطناعي

هناك ثلاث طرق رئيسية لإجراء تحليل المشاعر باستخدام الذكاء الاصطناعي. بمجرد تنقية البيانات، يمكنك استخدام أي من هذه الطرق:

1. تحليل المشاعر القائم على القواعد

تتبع أنظمة الذكاء الاصطناعي قواعد محددة مسبقًا وقواميس المشاعر (تحتوي على كلمات مصنفة مسبقًا على أنها إيجابية أو سلبية أو محايدة).

لذا، إذا احتوت الرسالة على مؤشرات سلبية أكثر من المؤشرات الإيجابية، يتم تصنيفها على أنها سلبية.

على الرغم من سرعة هذه الطريقة، إلا أن نماذج الذكاء الاصطناعي تواجه صعوبة في فهم السياق أو الفروق الدقيقة الخفية في النص لأنها تعمل وفقًا لقواعد صارمة ومحددة مسبقًا. وقد يؤدي ذلك إلى تصنيف غير صحيح للمشاعر.

📌 مثال: يصنف نموذج الذكاء الاصطناعي عبارة "هذا التحديث رائع... إذا كنت تستمتع بالأخطاء" على أنها رأي إيجابي لمجرد أنها تحتوي على مؤشر إيجابي "رائع"، متجاهلًا تمامًا النبرة الساخرة.

2. تحليل المشاعر القائم على التعلم الآلي

في تحليل المشاعر باستخدام التعلم الآلي، يتم تدريب نماذج التعلم الآلي على ملايين الأمثلة من النصوص التي تم تصنيفها بواسطة البشر. بمرور الوقت، تتعلم هذه النماذج كيفية الجمع بين الكلمات والعبارات وتراكيب الجمل للتعبير عن المشاعر.

هذه الطريقة أكثر دقة بكثير من تحليل المشاعر القائم على القواعد. ومع ذلك، تعتمد الدقة في النهاية على جودة بيانات التدريب والتحسين المستمر للنموذج.

📌 مثال: يصنف نموذج الذكاء الاصطناعي عبارة "هذه الميزة رائعة" على أنها إيجابية، على الرغم من أن كلمة "رائعة" عادة ما تكون كلمة سلبية.

3. النهج المختلط

تستخدم معظم أدوات تحليل المشاعر الحديثة نهجًا مختلطًا، يجمع بين المنطق القائم على القواعد وخوارزميات التعلم العميق.

بينما تفرض القواعد الاتساق بالنسبة للأنماط المعروفة أو المصطلحات الخاصة بالمجال، يتعامل التعلم الآلي مع الفروق الدقيقة والتباينات والنبرة العاطفية والصياغة غير الرسمية والحالات الاستثنائية.

👀 هل تعلم؟ قامت شركة Sainsbury's ذات مرة بتغيير اسم خبز Tiger Bread رسميًا إلى Giraffe Bread بعد أن كتبت طفلة تبلغ من العمر ثلاث سنوات رسالة تقول إن شكله يشبه الزرافة. حظيت الرسالة باهتمام كبير، مما أدى إلى إطلاق حملة لتغيير اسم الخبز.

من خلال الاستماع إلى تعليق طفل صغير، ابتكرت Sainsbury لحظة تسويقية فيروسية أظهرت قوة الاعتراف بمشاعر العملاء.

أنواع تحليل المشاعر الأربعة

يمكن للذكاء الاصطناعي تحليل المشاعر بمستويات مختلفة من العمق والنية، بناءً على ما تريد فهمه.

فيما يلي أربعة أنواع رئيسية من تقنيات تحليل المشاعر:

تحليل المشاعر الدقيق: يضيف مزيدًا من الدقة إلى تصنيفات المشاعر الأساسية. بدلاً من التقسيم الثلاثي، يستخدم مقياسًا من 5 نقاط: إيجابي جدًا، إيجابي، محايد، سلبي، وسلبي جدًا.
تحليل المشاعر القائم على الجوانب (ABSA): يركز على شعور الناس تجاه جوانب معينة من منتجك أو خدمتك أو تجربتك. ثم يحسب درجات المشاعر لهذه المكونات. على سبيل المثال، "جودة المنتج ممتازة، لكن التسليم تأخر" يتم تقييمه من جانبين: جودة المنتج (إيجابي) وسرعة التسليم (سلبي).
تحليل المشاعر: يتجاوز قطبية المشاعر لتحديد المشاعر المحددة المعبر عنها في النص، مثل الإحباط، والإثارة، والارتباك، والارتياح، والثقة، والغضب. إن معرفة المشاعر التي يشعر بها عميلك بالضبط تغير طريقة ردك عليه.
تحليل النية: يساعد في تحديد الغرض من الرسالة/التعليق. أي ما إذا كان شكوى أو استفسارًا أو مديحًا أو اقتراحًا أو نية شراء. على سبيل المثال، "أفكر في خيارات أخرى إذا لم يتحسن هذا الأمر" يُظهر نية التخلي عن الخدمة.

🧠 حقيقة ممتعة: ظهر مصطلح " تحليل المشاعر " لأول مرة في ورقة بحثية نشرها ناسوكاوا ويي في عام 2003. وظهر مصطلح "استخراج الآراء" في نفس العام في ورقة بحثية نشرها ديف ولورانس وبينوك. على الرغم من أن هذا المجال أصبح صناعة ضخمة الآن، إلا أن المصطلح لم يمر على ظهوره سوى عقدين من الزمن!

مصادر البيانات لتحليل المشاعر

تحليل البيانات من مصدر واحد فقط يعطي صورة غير كاملة عن تصور العلامة التجارية أو رضا العملاء أو اتجاهات السوق (أياً كان ما تريد قياسه).

للحصول على رؤى أعمق، يجب عليك جمع البيانات من قنوات متعددة. وتشمل هذه القنوات ما يلي:

توفر المحادثات على وسائل التواصل الاجتماعي تحليلاً غير مرشح وفي الوقت الفعلي لتصورات الجمهور.