การวิเคราะห์ความรู้สึกด้วย AI: วิธีการทำงาน กรณีการใช้งาน และเครื่องมือ

ปัญญาประดิษฐ์ ไม่สามารถ รู้สึกถึงอารมณ์หรือความรู้สึกได้

สิ่งที่สามารถทำได้คือ: วิเคราะห์รีวิวของลูกค้าหลายพันรายการ, ความคิดเห็น, ตั๋วการสนับสนุน, ข้อความ, และโพสต์ทางสังคมเพื่อ:

สังเกตสัญญาณเตือนความไม่พอใจของลูกค้าตั้งแต่เนิ่นๆ
ตรวจจับอารมณ์ที่ซ่อนอยู่ในความคิดเห็นแบบเปิดของลูกค้า
เข้าใจว่าความรู้สึกแตกต่างกันอย่างไรในแต่ละช่องทาง
ระบุปัจจัยกระตุ้นทางอารมณ์ที่อยู่เบื้องหลังการยกเลิกการใช้บริการ การขายเพิ่ม หรือการต่ออายุ
ติดตามการเปลี่ยนแปลงของความรู้สึกตามกาลเวลา

นั่นคือการวิเคราะห์ความรู้สึกด้วยปัญญาประดิษฐ์ (หรือที่รู้จักกันในชื่อการทำเหมืองความคิดเห็น)

ในส่วนต่อไปนี้ เราจะแบ่งปันทุกสิ่งเกี่ยวกับการวิเคราะห์ความรู้สึกโดยใช้ AI ไม่ว่าจะเป็นวิธีการทำงาน ประเภทต่างๆ กรณีการใช้งานจริง เครื่องมือยอดนิยม และวิธีการนำไปใช้ในขั้นตอนการทำงานของคุณทีละขั้นตอน

การวิเคราะห์ความรู้สึกด้วยปัญญาประดิษฐ์คืออะไร?

การวิเคราะห์ความรู้สึกด้วย AI คือการใช้เทคโนโลยีปัญญาประดิษฐ์เพื่อระบุและจำแนกอารมณ์ในข้อมูลที่เป็นข้อความ

เทคโนโลยีเหล่านี้ประกอบด้วย:

การประมวลผลภาษาธรรมชาติ (NLP): ช่วยให้ปัญญาประดิษฐ์สามารถอ่านและประมวลผลภาษาของมนุษย์ได้โดยการแยกประโยคเป็นวลีและตีความไวยากรณ์/โครงสร้างประโยค
อัลกอริทึมการเรียนรู้ของเครื่อง: ธุรกิจฝึกฝนโมเดล ML บนข้อมูลที่มีปริมาณมากซึ่งได้ถูกติดป้ายกำกับไว้แล้ว เพื่อให้โมเดลสามารถเรียนรู้ที่จะจดจำรูปแบบของภาษาและอารมณ์ของลูกค้าได้
แบบจำลองภาษาขนาดใหญ่ (LLMs): ช่วยระบุความแตกต่างที่ละเอียดอ่อนซึ่งแบบจำลอง ML แบบดั้งเดิมหรือพื้นฐานไม่สามารถทำได้ พวกเขาสามารถตีความคำศัพท์ที่ใช้ในบทสนทนา ข้อเสนอแนะทางอ้อม ความคลุมเครือ เป็นต้น

📌 ตัวอย่าง: บริษัทแห่งหนึ่งได้รับรีวิวแอปหลายพันรายการทุกเดือน โดยใช้ 알고ริทึมการวิเคราะห์ความรู้สึกของ AI พวกเขาสามารถรวบรวม ทำความสะอาด และวิเคราะห์รีวิวแต่ละรายการโดยอัตโนมัติเพื่อสกัดความรู้สึกที่อยู่เบื้องหลัง

ดังนั้น หากผู้ใช้รีวิวว่า "แอปมีปัญหาขัดข้องอยู่เรื่อยๆ ไม่ทราบสาเหตุ" ระบบ AI จะจัดประเภทเป็นความรู้สึกเชิงลบ ในทำนองเดียวกัน รีวิวอย่าง "ชอบอินเทอร์เฟซของแอปมาก" จะถูกจัดเป็นความรู้สึกเชิงบวก

ระบบ AI ยังสามารถระบุหัวข้อที่เกิดซ้ำในคำรีวิวของผู้ใช้ เช่น "ประสิทธิภาพช้า" หรือ "ใช้งานง่าย" เพื่อแสดงให้เห็นถึงปัจจัยที่ส่งผลต่อความรู้สึกของลูกค้าในวงกว้าง

เทคโนโลยีเหล่านี้ร่วมกันจัดประเภทความคิดเห็นเป็นหมวดหมู่ความรู้สึกทั่วไปดังต่อไปนี้:

ความรู้สึกเชิงบวก: "การอัปเดตนี้ช่วยประหยัดเวลาทำงานให้ฉันได้สามชั่วโมงในวันนี้"
ความรู้สึกเชิงลบ: "แอปปิดตัวทุกครั้งที่ฉันเปิดการตั้งค่า"
ความคิดเห็นเป็นกลาง: "ฉันจะส่งออกข้อมูลจากแดชบอร์ดของฉันได้อย่างไร?"
ความรู้สึกที่หลากหลาย: "ฟีเจอร์นี้ยอดเยี่ยมมาก แต่ค่าสมัครสมาชิกสูงเกินไป"
อารมณ์: โมเดลการวิเคราะห์ความรู้สึกขั้นสูงสามารถระบุอารมณ์เฉพาะได้ เช่น ความหงุดหงิด ความเร่งด่วน ความมั่นใจ ความลังเล หรือความเสี่ยง

ทำไมการวิเคราะห์ความรู้สึกจึงมีความสำคัญ

"ทำไมการวิเคราะห์ความรู้สึกจึงมีความสำคัญ? การติดตามตัวชี้วัดประสบการณ์ลูกค้าหรือการกล่าวถึงในโซเชียลมีเดียเพียงอย่างเดียวไม่เพียงพอหรือ?"

คำตอบคือ ไม่อย่างยิ่ง และนี่คือสามเหตุผลหลัก:

เพื่อหลีกเลี่ยงการคาดเดา: คุณเห็นความคิดเห็นเชิงบวกในโซเชียลมีเดียสิบข้อความติดต่อกันและคิดว่าทุกคนชื่นชอบการเปิดตัวใหม่ของคุณ สิ่งที่คุณพลาดไปคือความคิดเห็นเชิงลบ 30 ข้อความที่ซ่อนอยู่ลึกในกระทู้ การวิเคราะห์ความรู้สึกจะพิจารณาความคิดเห็นทั้งหมดเพื่อให้คุณได้รับอารมณ์ความรู้สึกโดยรวมที่ถูกต้อง
การวัดผลความคิดเห็นแบบเปิด: การวิเคราะห์ความรู้สึกเปลี่ยนข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้างให้กลายเป็นข้อมูลเชิงลึกที่สามารถวัดได้และมีความหมาย มันแสดงให้คุณเห็นว่าลูกค้าคิดอย่างไร และความรู้สึกของพวกเขาเปลี่ยนแปลงไปอย่างไรตามเวลา ผ่านช่องทางต่าง ๆ หรือเมื่อมีการอัปเดตเฉพาะ
เพื่อให้เข้าใจอย่างลึกซึ้งยิ่งขึ้น: ความรู้สึกเชิงลบไม่ได้แสดงออกมาเป็นคำบ่นที่ชัดเจนเสมอไป ตัวอย่างเช่น "มันก็โอเคนะ แต่ฉันคาดหวังมากกว่านี้" แสดงถึงความผิดหวังโดยไม่มีการวิจารณ์โดยตรง อารมณ์ที่ละเอียดอ่อนเหล่านี้อาจถูกมองข้ามได้ง่ายหากไม่มีเครื่องมือวิเคราะห์ความรู้สึกที่เหมาะสม

🧠 เกร็ดความรู้: นานก่อนที่คอมพิวเตอร์จะถือกำเนิดขึ้น นักวิชาการในศตวรรษที่ 19 ได้ทำการวิเคราะห์ความรู้สึกด้วยมือ โดยนับจำนวนคำในข้อความทางศาสนาและวรรณกรรม พวกเขาติดตามความถี่ของคำศัพท์ทางอารมณ์เฉพาะด้วยตนเอง เพื่อค้นหาแบบแผนทางศีลธรรมและการเปลี่ยนแปลงทางอารมณ์ในวาทกรรมสาธารณะ ซึ่งแทบจะเหมือนกับสิ่งที่ปัญญาประดิษฐ์ทำในปัจจุบันภายในเสี้ยววินาที

การทำงานของการวิเคราะห์ความรู้สึกด้วยปัญญาประดิษฐ์

การวิเคราะห์ความรู้สึกที่ขับเคลื่อนด้วย AI มักประกอบด้วยสามขั้นตอน ได้แก่:

ระยะที่ 1: การเก็บรวบรวมข้อมูล

ระบบ AI รวบรวมข้อมูลจากแหล่งต่าง ๆ เช่น รีวิวของลูกค้า, ตั๋วการสนับสนุน, การสนทนาทางแชท, แบบสำรวจ, อีเมล, แพลตฟอร์มสื่อสังคมออนไลน์, เป็นต้น

เป้าหมายคือการรวบรวมข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้างนี้ไว้ที่ศูนย์กลางเพื่อให้ระบบปัญญาประดิษฐ์สามารถประมวลผลได้อย่างสม่ำเสมอ

แต่ข้อความนี้ยังไม่พร้อมสำหรับการวิเคราะห์ ดังนั้นเราจะไปยังขั้นตอนที่ 2 👇

ระยะที่ 2: การเตรียมข้อมูล

ความคิดเห็นดิบ ๆ ประกอบด้วยคำผิด, อีโมจิ, คำสแลง, และตัวอักษรที่ไม่เกี่ยวข้องซึ่งอาจทำให้ระบบวิเคราะห์ความรู้สึกทำงานผิดพลาดได้

ดังนั้น AI จะทำความสะอาดและมาตรฐานข้อมูลการตอบกลับที่รวบรวมไว้ก่อนเป็นอันดับแรก ซึ่งรวมถึง:

การกำจัดเสียงรบกวน: การลบแท็ก HTML, URL, ตัวอักษรพิเศษ, และคำหยุด (เช่น "the", "is", หรือ "and")
การปรับข้อความให้เป็นมาตรฐาน: แปลงข้อความทั้งหมดเป็นตัวพิมพ์เล็ก; แก้ไขการสะกดผิดทั่วไปเพื่อให้ "GREAT," "Greeaattt," และ "gr8" ถูกรับรู้ว่าเป็นสิ่งเดียวกัน
โทเค็นไนเซชัน: การแยกประโยคออกเป็นคำหรือโทเค็นแต่ละคำ

ข้อมูลที่ประมวลผลแล้วนี้พร้อมสำหรับขั้นตอนที่ 3 แล้ว 👇

ระยะที่ 3: การประยุกต์ใช้ 알고ริทึม AI

มีวิธีการหลักสามวิธีในการวิเคราะห์ความรู้สึกโดยใช้ AI เมื่อข้อมูลสะอาดแล้ว คุณสามารถใช้วิธีใดวิธีหนึ่งต่อไปนี้:

1. การวิเคราะห์ความรู้สึกตามกฎเกณฑ์

ระบบ AI ปฏิบัติตามกฎที่กำหนดไว้ล่วงหน้าและพจนานุกรมความรู้สึก (ซึ่งประกอบด้วยคำที่ถูกติดป้ายกำกับไว้ล่วงหน้าว่าเป็นบวก ลบ หรือเป็นกลาง)

ดังนั้น หากข้อความมีตัวบ่งชี้เชิงลบมากกว่าตัวบ่งชี้เชิงบวก ข้อความนั้นจะถูกจัดประเภทเป็นเชิงลบ

แม้ว่าแนวทางนี้จะรวดเร็ว แต่โมเดล AI มักประสบปัญหาในการเข้าใจบริบทหรือความหมายแฝงที่ซ่อนอยู่ในข้อความ เนื่องจากต้องทำงานภายใต้กฎเกณฑ์ที่เข้มงวดและกำหนดไว้ล่วงหน้าอย่างชัดเจน สิ่งนี้อาจนำไปสู่การจำแนกความรู้สึกที่ไม่ถูกต้อง

📌 ตัวอย่าง: โมเดล AI ติดป้าย "อัปเดตนี้ยอดเยี่ยม...ถ้าคุณชอบบั๊ก" เป็นความรู้สึกเชิงบวกเพียงเพราะมีตัวบ่งชี้เชิงบวก "ยอดเยี่ยม" โดยไม่เข้าใจน้ำเสียงเสียดสีเลย

2. การวิเคราะห์ความรู้สึกโดยใช้การเรียนรู้ของเครื่อง

ในการวิเคราะห์ความรู้สึกใน ML (Machine Learning) แบบจำลองการเรียนรู้ของเครื่องจะถูกฝึกฝนจากตัวอย่างข้อความที่มนุษย์ได้ติดป้ายกำกับไว้หลายล้านตัวอย่าง เมื่อเวลาผ่านไป พวกมันจะเรียนรู้ว่าคำ วลี และโครงสร้างประโยคต่างๆ รวมกันอย่างไรเพื่อแสดงอารมณ์

วิธีนี้มีความแม่นยำมากกว่าการวิเคราะห์ความรู้สึกตามกฎเกณฑ์อย่างมาก อย่างไรก็ตาม ความแม่นยำสุดท้ายขึ้นอยู่กับคุณภาพของข้อมูลการฝึกอบรมและการปรับปรุงแบบจำลองอย่างต่อเนื่อง

📌 ตัวอย่าง: โมเดล AI ติดป้ายกำกับ "คุณสมบัตินี้ยอดเยี่ยม" ว่าเป็นเชิงบวก แม้ว่า "ระเบิด" โดยทั่วไปจะเป็นคำเชิงลบ

3. วิธีการแบบผสมผสาน

เครื่องมือวิเคราะห์ความรู้สึกสมัยใหม่ส่วนใหญ่ใช้แนวทางแบบผสมผสาน โดยรวมตรรกะตามกฎเข้ากับอัลกอริทึมการเรียนรู้เชิงลึก

ในขณะที่กฎเกณฑ์บังคับใช้ความสม่ำเสมอสำหรับรูปแบบที่รู้จักหรือศัพท์เฉพาะทาง ML จัดการกับความละเอียดอ่อน ความหลากหลาย โทนอารมณ์ วลีที่ไม่เป็นทางการ และกรณีพิเศษ

👀 คุณรู้หรือไม่?เซนส์บิวรี่เคยเปลี่ยนชื่อขนมปังเสือของพวกเขาเป็นขนมปังยีราฟอย่างเป็นทางการ หลังจากที่เด็กหญิงวัยสามขวบเขียนจดหมายบอกว่ามันดูเหมือนยีราฟมากกว่า จดหมายดังกล่าวได้รับความสนใจอย่างมาก จนเกิดแคมเปญเรียกร้องให้เปลี่ยนชื่อขนมปังนี้

ด้วยการรับฟังความคิดเห็นของเด็กเล็ก Sainsbury ได้สร้างโมเมนต์การตลาดไวรัลที่แสดงให้เห็นถึงพลังของการยอมรับความรู้สึกของลูกค้า

4 ประเภทของการวิเคราะห์ความรู้สึก

ปัญญาประดิษฐ์สามารถวิเคราะห์ความรู้สึกได้ในระดับความลึกและความตั้งใจที่แตกต่างกัน ขึ้นอยู่กับสิ่งที่คุณต้องการทำความเข้าใจ

ด้านล่างนี้คือประเภทหลักสี่ประเภทของเทคนิคการวิเคราะห์ความรู้สึก:

การวิเคราะห์ความรู้สึกแบบละเอียด: เพิ่มความแม่นยำให้กับป้ายกำกับความรู้สึกพื้นฐาน แทนที่จะแบ่งเป็นสามทาง จะใช้มาตราส่วน 5 ระดับ: เป็นบวกมาก เป็นบวก เป็นกลาง เป็นลบ และ เป็นลบมาก
การวิเคราะห์ความรู้สึกตามแง่มุม (ABSA): มุ่งเน้นไปที่ความรู้สึกของผู้คนต่อแง่มุมเฉพาะของผลิตภัณฑ์ บริการ หรือประสบการณ์ของคุณ จากนั้นจะคำนวณคะแนนความรู้สึกสำหรับองค์ประกอบเหล่านี้ ตัวอย่างเช่น "คุณภาพของผลิตภัณฑ์ยอดเยี่ยม แต่การจัดส่งล่าช้า" จะถูกประเมินจากสองแง่มุม—คุณภาพของผลิตภัณฑ์ (เชิงบวก) และความเร็วในการจัดส่ง (เชิงลบ)
การวิเคราะห์อารมณ์: ไปไกลกว่าการวัดความชอบหรือไม่ชอบเพื่อระบุอารมณ์ที่เฉพาะเจาะจงที่แสดงออกมาในข้อความ เช่น ความหงุดหงิด ความตื่นเต้น ความสับสน ความโล่งใจ ความไว้วางใจ และความโกรธ การรู้อย่างชัดเจนว่าลูกค้าของคุณรู้สึกอย่างไรจะเปลี่ยนวิธีที่คุณต้องตอบกลับ
การวิเคราะห์เจตนา: ช่วยระบุวัตถุประสงค์ของข้อความ/ข้อเสนอแนะ นั่นคือว่ามันเป็นการร้องเรียน, คำถาม, คำชม, ข้อเสนอแนะ, หรือเจตนาซื้อ. ตัวอย่างเช่น, "ฉันกำลังพิจารณาตัวเลือกอื่นหากสิ่งนี้ไม่ดีขึ้น" แสดงเจตนาการยกเลิก

🧠 ข้อเท็จจริงสนุกๆ: คำว่า "การวิเคราะห์ความรู้สึก" ปรากฏครั้งแรกในบทความปี 2003 โดย Nasukawa และ Yi ส่วนคำว่า "การขุดความคิดเห็น" ปรากฏในปีเดียวกันในบทความโดย Dave, Lawrence และ Pennock แม้ว่าจะเป็นอุตสาหกรรมขนาดใหญ่ในปัจจุบัน แต่คำศัพท์เหล่านี้มีอายุเพียงสองทศวรรษเท่านั้น!

แหล่งข้อมูลสำหรับการวิเคราะห์ความรู้สึก

การวิเคราะห์ข้อมูลจากแหล่งเดียวเพียงแหล่งเดียวอาจให้ภาพที่ไม่สมบูรณ์เกี่ยวกับการรับรู้แบรนด์, ความพึงพอใจของลูกค้า, หรือแนวโน้มของตลาด (สิ่งที่คุณต้องการวัด)

เพื่อความเข้าใจที่ลึกซึ้งยิ่งขึ้น คุณจำเป็นต้องรวบรวมข้อมูลจากหลายช่องทาง ซึ่งได้แก่:

การสนทนาบนสื่อสังคมออนไลน์ให้ข้อมูลการวิเคราะห์ที่ไม่ผ่านการกรองและเรียลไทม์มากที่สุดเกี่ยวกับทัศนคติของสาธารณชน