Metin içeriğinin duygusal nüanslarını ölçme yöntemi, genellikle müşteri geri bildirimlerini veya bir marka ya da ürün etrafındaki sosyal medya söylemlerini analiz etmek için kullanılır ve veri bilimi ve doğal dil işleme (NLP) alanında duygu analizi olarak bilinir. Duygu analizi, aynı zamanda görüş madenciliği olarak da bilinir, metin verilerinden öznel bilgileri belirlemek ve çıkarmak için hesaplama tekniklerini kullanmayı içerir. Temel hedef, kelimelerin arkasındaki duygusal tonu belirlemek, yani olumlu, olumsuz veya nötr olup olmadığını anlamak ve bir çevrimiçi gönderide, incelemede, tweet’te veya herhangi bir metin biçiminde ifade edilen tutumları, görüşleri ve duyguları kavramaktır.
Modern duygu analizi, dil verilerini ölçeklendirmek için gelişmiş algoritmalar ve makine öğrenimi modellerinden yararlanır. Bu yöntemler, önceden tanımlanmış kelime listeleri ve dil kurallarının kullanıldığı kural tabanlı yaklaşımlar ve duygu etiketleriyle işaretlenmiş büyük veri kümeleri üzerinde modellerin eğitildiği daha karmaşık makine öğrenimi teknikleri olarak ikiye ayrılabilir. Örneğin, kural tabanlı bir yöntem, I love this product! cümlesini love kelimesinin varlığına dayanarak olumlu olarak sınıflandırabilirken, bir makine öğrenimi modeli, bağlamı ve ek sözdizimsel özellikleri dikkate alarak doğruluğu artırır. VADER (Valence Aware Dictionary and sEntiment Reasoner) ve BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) gibi duygu analizi araçları, duygu tespit etme yeteneğini daha büyük bir hassasiyet ve nüans ile geliştirmiştir.
İşletmeler, sosyal medya platformlarını, inceleme sitelerini ve müşteri anketlerini analiz ederek, müşterilerin sundukları ürün ve hizmetlere karşı olan duygularını ve piyasa trendlerini anlamak için duygu analizini kullanırlar. Örneğin, bir şirket, en son ürün lansmanı hakkında binlerce Facebook yorumunu taramak için duygu analizini kullanabilir. Tekrarlayan temaları ve genel duyguyu belirleyerek, şirket sorunları tespit edebilir, müşteri memnuniyetini anlayabilir ve stratejilerini buna göre ayarlayabilir. Benzer şekilde, duygu analizi, bir markanın spontane sosyal medya tartışmalarında nasıl algılandığını değerlendirerek marka bilinci oluşturma çabalarını ve halkla ilişkileri izlemek için kullanılabilir. Bu güçlü analiz, sadece müşteri ilişkileri yönetimine değil, aynı zamanda rekabet analizi, ürün geliştirme ve stratejik planlamaya da katkıda bulunur.