Apa Itu Sentiment Analysis?

Sentiment analysis (atau penggalian opini) adalah teknik pemrosesan bahasa secara alami yang digunakan untuk menentukan apakah data tersebut positif, negatif, atau netral. Sentiment analysis sering dilakukan pada data tekstual untuk membantu bisnis dalam memantau sentimen pelanggan terhadap brand dan produk dalam bentuk feedback, dan memahami segala kebutuhan pelanggan.

Mengenal Lebih Dalam Seputar Sentiment Analysis

Sentiment analysis adalah proses mendeteksi sentimen positif atau negatif dalam sebuah teks. Teknik ini sering digunakan oleh bisnis untuk mendeteksi sentimen pada data sosial, mengukur reputasi brand tersebut, dan juga untuk memahami pelanggan.

Baca Juga: Apa Itu Reputation Marketing?

Karena pelanggan akan mengekspresikan pikiran dan perasaan mereka secara lebih terbuka daripada sebelumnya, sentiment analysis menjadi alat penting untuk memantau dan memahami sentimen yang diberikan. Teknik ini secara otomatis bisa menganalisis feedback dari pelanggan, seperti pendapat dalam tanggapan survei dan percakapan media sosial, memungkinkan brand untuk mempelajari apa yang membuat pelanggan senang atau kesal, sehingga mereka dapat menyesuaikan produk dan layanan untuk memenuhi kebutuhan pelanggan mereka.

Misalnya, menggunakan sentiment analysis untuk menganalisa 4.000+ ulasan secara otomatis tentang produk Anda, sehingga dapat membantu Anda mengetahui apakah pelanggan senang dengan paket harga dan layanan pelanggan Anda atau tidak.

Mungkin Anda perlu mengukur sentimen di media sosial, secara real time dan dari waktu ke waktu, sehingga Anda dapat segera mendeteksi pelanggan yang tidak puas dan meresponnya sesegera mungkin.

Jenis-Jenis Sentiment Analysis

Model sentiment analysis terdiri dari berbagai macam bentuk, seperti polaritas (positif, negatif, netral), kemudian perasaan atau emosi (marah, senang, sedih, dan lainnya), urgensi (mendesak, tidak mendesak) dan bahkan niat (tertarik v. tidak tertarik).

Ini tergantung pada bagaimana Anda ingin menafsirkan feedback dan kueri pelanggan, jadi Anda dapat menentukan dan menyesuaikan kategori ini untuk memenuhi kebutuhan sentiment analyisis Anda. Untuk itu, berikut adalah beberapa jenis sentiment analysis yang paling populer:

1. Fine-grained Sentiment Analysis

Jika presisi polaritas penting bagi bisnis Anda, maka Anda dapat mempertimbangkan untuk memperluas kategori polaritas dengan menyertakan beberapa variabel seperti:

- Sangat positif

- Positif

- Netral

- Negatif

- Sangat negatif

Ini biasanya disebut sebagai fine-grained sentiment analysis, dan dapat digunakan untuk menafsirkan peringkat bintang 5 dalam ulasan, misalnya:

Sangat Positif = 5 bintang

Sangat Negatif = 1 bintang

2. Emotion Detection

Jenis sentiment analysis ini bertujuan untuk mendeteksi emosi, seperti senang, frustrasi, kemarahan, kesedihan, dan sebagainya. Banyak sistem pendeteksi emosi menggunakan leksikon (yaitu daftar kata dan emosi yang mereka sampaikan) atau algoritma pembelajaran mesin yang kompleks.

Salah satu kelemahan menggunakan leksikon adalah orang mengekspresikan emosi dengan cara yang berbeda. Beberapa kata yang biasanya mengekspresikan kemarahan, seperti buruk atau membunuh (misalnya produk Anda sangat buruk atau dukungan pelanggan Anda membunuh saya) mungkin juga mengungkapkan kebahagiaan (misalnya ini keledai atau Anda membunuhnya).

3. Aspect-based Sentiment Anayisis

Biasanya, saat menganalisis sentimen teks, katakanlah ulasan produk, Anda perlu mengetahui aspek atau fitur tertentu yang disebutkan orang dengan cara yang positif, netral, atau negatif. Di situlah aspect-based sentiment analysis dapat membantu Anda, misalnya dalam teks ini: "Masa pakai baterai kamera ini terlalu pendek", pengklasifikasi berbasis aspek akan dapat menentukan bahwa kalimat tersebut mengungkapkan pendapat negatif tentang masa pakai baterai tersebut.

4. Multilingual Sentiment Analysis

Multilingual sentiment analysis bisa menjadi cara yang sulit. Ini melibatkan banyak pre-processing dan sumber daya. Sebagian besar sumber daya ini tersedia secara online (misalnya sentiment lexicon), sementara yang lain perlu dibuat sendiri (misalnya translated corpora atau noise detection algoritma), tetapi Anda harus tahu cara membuat kode untuk dapat menggunakannya.

Atau, Anda dapat mendeteksi bahasa dalam teks secara otomatis dengan alat bantu pengklasifikasi bahasa seperti MonkeyLearn, kemudian melatih model analisis ini untuk dapat mengklasifikasikan teks dalam bahasa pilihan Anda.

Mengapa Sentiment Analysis Itu Penting?

Sentiment analysis itu sangat penting karena dapat membantu bisnis untuk memahami sentimen pelanggan mereka terhadap brand tersebut. Sebuah bisnis dapat membuat keputusan yang lebih baik dan lebih tepat secara otomatis menyortir sentimen di balik percakapan di media sosial, ulasan, dan lainnya.

Diperkirakan terdapat 90% data di dunia yang tidak terstruktur, dengan kata lain tidak terorganisir. Volume besar dari data bisnis yang tidak terstruktur dibuat setiap harinya seperti: email, support ticket, obrolan, percakapan media sosial, survei, artikel, dokumen, dan lainnya). Tetapi sulit untuk menganalisis sentimen ini secara tepat waktu dan efisien.

Jadi, manfaat keseluruhan dari sentiment analysis meliputi:

1. Mampu Menyortir Data Sesuai Skala

Bisakah Anda bayangkan menyortir ribuan tweet, percakapan dukungan pelanggan, atau survei secara manual? Terlalu banyak data bisnis untuk diproses secara manual. Sentiment analysis mampu membantu bisnis memproses data dalam jumlah besar dengan cara yang efisien dan hemat biaya.

2. Analisis Secara Real Time

Sentiment analysis dapat mengidentifikasi isu-isu kritis secara real-time, misalnya apakah krisis PR di media sosial sedang meningkat? Apakah pelanggan yang marah akan melakukan churn? Model sentiment analysis dapat membantu Anda segera mengidentifikasi situasi semacam ini, sehingga Anda dapat segera mengambil tindakan.

3. Kriteria yang konsisten

Diperkirakan terdapat sekitar 60-65% orang yang setuju ketika menentukan sentimen dari teks tertentu. Memberi tag pada teks berdasarkan sentimen sangat subjektif, dipengaruhi oleh pengalaman, pemikiran, dan keyakinan pribadi. Dengan menggunakan sistem sentiment analysis yang terpusat, perusahaan dapat menerapkan kriteria yang sama untuk semua data mereka, sehingga membantu mereka meningkatkan akurasi dan mendapatkan wawasan yang lebih baik.