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).