blog image

Duygu Analizi (Sentiment Analysis) Nedir?

Duygu analizi (Sentiment Analysis), Doğal Dil İşleme (Natural Language Processing – NLP) çalışmalarının bir alt araştırma alanı olarak karşımıza çıkmakta olup, Fikir Madenciliği (Opinion Mining) olarak da bilinen duygu analizi ile belirli bir konu hakkındaki sözlü veya yazılı metinlerin içerisindeki öznel dil ögeleri anlamlandırılabilmektedir.

Duygu Analizi ile Kullanıcıların Yorum ve Değerlendirmelerini Analiz Edilebilir.

Bireyler eylemlerinin çoğunu gerçekleştirmeden önce farklı deneyimleri, duyguları ve görüşlerini de öğrenmek ve bir karar vermeden önce bunları da değerlendirmek isterler. Önceleri yüz yüze yapılan sohbetlerle gerçekleştirilen bu eylem, teknolojinin hüküm sürdüğü günümüzde gittikçe yaygınlaşan sosyal medya platformları aracılığıyla gerçekleşmektedir. Bu gibi platformlarda insanlar tatil için otel seçimlerinde, balo kıyafeti satın alırken ve hatta akşam yemeklerini sipariş ederken dahi diğer kullanıcılar tarafından yapılan subjektif yorum ve değerlendirmeleri dikkate almaktadır. Duygu Analizi ile sosyal medya platformlarında yapılan, yorum ve değerlendirme gibi metinlerin taşıdığı anlam, duygu ve davranış tutumlarını belirlemek artık mümkündür.

Örneğin; haber sitesi, sosyal medya platformu, alışveriş sitesi ve forum gibi pek çok çevrimiçi mecrada mevcut olan büyük hacimli metinlere yapılan duygu analizi sayesinde müşterilerin marka ve ürünler hakkındaki görüşleri, toplumun mutluluk seviyesi, halkın siyasiler hakkındaki görüş ve tutumları gibi şirket veya kurumlar için son derece önem arz eden pek çok değerli bilgiye ulaşılabilir. 

Duygu analizi çalışmaları makine öğrenmesi (machine learning) veya duygu sözlüğü (polarity lexicon) temelli olmak üzere iki şekilde yapılmaktadır. 

Duygu Sözlüğü (Polarity Lexicon) Nedir?

Duygu sözlüğü, duygu analizi çalışmalarında makine öğrenmesine ek olarak kullanılan bir araçtır. Bu alanda önde gelen iki duygu sözlüğü mevcuttur: SentiNet ve SenticNet. SentiNet kelimeleri pozitif, negatif ve nötr olarak etiketleyerek kutuplu bir sınıflandırma yöntemi benimserken, SenticNet kelimeleri mutluluk, dikkat, hassaslık, kabiliyet ve genel kutupluluk olmak üzere beş farklı kritere göre sınıflandırmaktadır.  

Duygu Sözlüğü Hangi Alanlarda Kullanılır?

Duygu sözlüğü, büyük hacimli metinlerin içeriğindeki duyguyu analiz ederek pek çok farklı sektörde çeşitli amaçlar için kullanılabilir.

Bu tür analizler pek çok şirket, kurum ve kuruluş için stratejilerini belirlerken faydalanabilecekleri son derece önemli verileri ortaya çıkarmaktadır

Bunlardan bazılarını şu sekilde sıralayabiliriz.

  • Duygu sözlüğü ile müşterilerin bir marka veya ürüne yaklaşımlarını, memnuniyet veya hoşnutsuzluklarını belirlemek mümkündür.
  • Pazarlama teknik ve stratejilerini belirlerken, müşterilerin duygu durumlarının analiz edilmesinin şirketlerin en doğru yaklaşımı seçmelerindeki rolü büyüktür. 
  • Duygu sözlüğü ile bir marka veya şirket hakkındaki genel kanıyı tespit etmek, güçlü ve zayıf yönlerini ortaya çıkarmak ve bu çıkarımlar sayesinde firma beğenisini arttırmaya yönelik çalışmalar yapmak mümkündür. 
  • Kullanıcı ve müşterilerin sosyal medyadaki ürün deneyimi yorumlarına uygulanan duygu analizi ile firmanın pek çok konuda genel bir geri bildirim alması mümkündür. 
  • Kaliteli hizmet sunmanın gereklerinden biri olan müşteri temsilciğinin değerlendirmesini yapmak Duygu Sözlüğü sayesinde mümkündür.
  • Duygu sözlüğü sayesinden müşteri temsilcilerinin müşterilere karşı tutumu da değerlendirilebilir. 
  • Satış temsilcisi en doğru ürünü müşteriye en iyi şekilde sunarak iyi bir hizmet sağlayabilir. Fakat duygu sözlüğü ile yapılan analizlerle müşteriye en doğru yaklaşımı belirlemek ve müşteriye özel hizmet sağlamak satış temsilcisinin de işini kolaylaştırabilir.
  • Duygu sözlüğü yapılan analizler sayesinde müşteri şikayetlerini değerlendirmek de mümkündür. 
  • Sosyal medya platformlarındaki paylaşım ve yorumların analiz edilmesiyle insanların gündemde olan bir konuya yönelik yaklaşımları ve duyguları belirlenebilir.

Starlang Yazılım olarak geliştirdiğimiz açık kaynak ve ücretsiz ulaşabileceğiniz Türkçe duygu analizi kütüphanesi HisNet ile Türkçe metinsel verilerinizin cümle bazlı duygu analizini yapabilirsiniz.