हम सभी इंटरनेट पर चलने वाले उपकरणों से घिरे हैं। पहले, यह सिर्फ कंप्यूटर था, लेकिन अब हमारे पास मोबाइल और टैबलेट पर वेब है, जो आसान हैं। एक तरह से, प्रौद्योगिकी ने न केवल व्यवसाय को लाभान्वित किया है और हमारे जीवन को आसान बनाया है, बल्कि हमारे ऑनलाइन अनुभव को भी समृद्ध किया है। यह एक ऐसा मंच बन गया है जहाँ लोग बहुत समय बिताते हैं, ज्ञान प्राप्त करते हैं, विचारों का आदान-प्रदान करते हैं और खरीदारी भी करते हैं!
उदाहरण के लिए : जब हम ऑनलाइन / ऑफलाइन खरीदारी करना चाहते हैं, तो हम शुरुआत में क्या करते हैं? हम विभिन्न वेबसाइटों और फ़ोरमों के माध्यम से ब्राउज़ करते हैं, ताकि लोग इस बारे में बात कर सकें। हम कुछ ऑनलाइन स्टोर की जांच करते हैं जो हम खोज रहे हैं। हम उन समीक्षाओं और टिप्पणियों के माध्यम से पढ़ते हैं जिन्हें कई लोगों ने उत्पाद और ऑनलाइन स्टोर के बारे में लिखा या व्यक्त किया है। अच्छी संख्या में समीक्षा के बाद ही हम तय करते हैं कि खरीदारी करनी है या नहीं।
भावना विश्लेषण का महत्व
आभासी दुनिया में अधिकांश खरीद निर्णय उत्पाद या सेवा के बारे में प्रभावशाली समीक्षकों और साथियों के कहने के बाद किए जाते हैं। यही कारण है कि कंपनियां अब वेब पर लोगों से उनके बारे में क्या बात कर रही हैं, यह देखने और विश्लेषण करने के लिए मजबूर हैं। कंपनी के दृष्टिकोण से, समीक्षा और टिप्पणियां बहुत महत्वपूर्ण हो जाती हैं। इसलिए, टिप्पणियों और समीक्षाओं का विश्लेषण करना कुछ ऐसा है जो एक संगठन को याद नहीं कर सकता है।
लेकिन, इन टिप्पणियों या समीक्षाओं को सामूहिक रूप से क्या कहा जाता है?
इन टिप्पणियों, राय और समीक्षाओं को 'भावुक डेटा' के रूप में जाना जाता है और यह पहचानने का कार्य कि क्या टिप्पणियाँ और समीक्षाएं सकारात्मक या नकारात्मक हैं, 'भावना डेटा विश्लेषण' या 'भावना विश्लेषण' के रूप में जानी जाती हैं।
वाक्य विश्लेषण और आर
सेंटीमेंट एनालिसिस R की प्रमुख विशेषताओं में से एक है, जो उत्पादकता में सुधार और अपने ब्रांड या उत्पाद को अनुकूलित करने के लिए देख रहे विपणक और संगठनों को मूल्यवान अंतर्दृष्टि प्रदान करता है।
आर इस उद्देश्य के लिए सबसे व्यापक सांख्यिकीय विश्लेषण पैकेज उपलब्ध है। यह सभी मानक सांख्यिकीय परीक्षणों, मॉडल और विश्लेषणों को एकीकृत करता है, साथ ही डेटा के प्रबंधन और हेरफेर के लिए एक पूरी भाषा प्रदान करता है। R की ग्राफ़िकल क्षमताएं बकाया हैं, जो पूरी तरह से प्रोग्राम करने योग्य ग्राफिक्स भाषा प्रदान करती है जो कि अन्य सांख्यिकीय और ग्राफिकल पैकेजों को पार करती है। अपने चित्रमय कौशल के साथ वाक्य विश्लेषण की शक्ति इसे एक संगठन के लिए वास्तव में शक्तिशाली उपकरण बनाती है।
To सेंटीमेंट डेटा ’का विश्लेषण करने के तरीके
'भावना डेटा' का विश्लेषण करने के लिए अलग-अलग तरीके हैं। आइए हम उनमें से प्रत्येक पर एक नज़र डालें।
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भावना विश्लेषण का दस्तावेज़-स्तर
राय आम तौर पर व्यक्तिपरक अभिव्यक्तियाँ होती हैं जो लोगों की भावनाओं, मूल्यांकन या किसी इकाई या किसी घटना के प्रति भावनाओं का वर्णन करती हैं। कई ब्लॉग या फ़ोरम लोगों को समीक्षाओं और टिप्पणियों के रूप में अपनी राय व्यक्त करने की अनुमति देते हैं। जब एक साधारण or हां ’या, नहीं’ के बजाय समीक्षा के रूप में राय व्यक्त की जाती है, तो वास्तविक भावनाओं की पहचान करने के लिए समीक्षा में प्रयुक्त शब्दों के व्यक्तिपरक विश्लेषण की आवश्यकता होगी।
भावना विश्लेषण के दस्तावेज़-स्तर में, प्रत्येक दस्तावेज़ एक इकाई या घटना पर केंद्रित होता है और इसमें एक एकल राय धारक से राय होती है। यहां राय को दो सरल वर्गों में वर्गीकृत किया जा सकता है: सकारात्मक या नकारात्मक (शायद तटस्थ)। उदाहरण के लिए: एक उत्पाद की समीक्षा: “मैंने कुछ दिन पहले एक नया फोन खरीदा था। यह एक अच्छा फोन है, हालांकि यह थोड़ा बड़ा है। टच स्क्रीन अच्छी है। आवाज की स्पष्टता बेहतर है। मैं बस फोन प्यार करता हूँ ”। समीक्षा में प्रयुक्त शब्दों या वाक्यांशों (अच्छे, अच्छे, बेहतर, प्रेम) को देखते हुए, व्यक्तिपरक राय को सकारात्मक कहा जाता है। स्टार या पोल सिस्टम का उपयोग करते हुए ऑब्जेक्टिव ओपिनियन को मापा जाता है, जहाँ 4 या 5 स्टार पॉजिटिव होते हैं और 1 या 2 स्टार निगेटिव होते हैं।
भावना विश्लेषण का वाक्य-स्तर
संस्थाओं के बारे में दस्तावेज़ में व्यक्त विभिन्न रायों के बारे में अधिक परिष्कृत विचार रखने के लिए, हमें वाक्य स्तर पर जाना चाहिए। भावना विश्लेषण का यह स्तर - उन वाक्यों को फ़िल्टर करता है जिनमें कोई राय नहीं है और यह निर्धारित करता है कि इकाई पर राय सकारात्मक है या नकारात्मक।
पहलू आधारित भावना विश्लेषण
जब वे किसी एकल इकाई को संदर्भित करते हैं तो दस्तावेज़ स्तर और वाक्य स्तर की भावना विश्लेषण अच्छी तरह से काम करता है। हालांकि, कई मामलों में लोग उन संस्थाओं के बारे में बात करते हैं जिनके कई पहलू या विशेषताएं हैं। अलग-अलग पहलुओं के बारे में उनकी अलग-अलग राय भी होगी। यह अक्सर उत्पाद समीक्षा और चर्चा मंचों में होता है । उदाहरण के लिए: “मैं एक नोकिया फोन प्रेमी हूं। मुझे फोन का लुक पसंद है। स्क्रीन बड़ी और स्पष्ट है। कैमरा शानदार है। लेकिन, कुछ डाउनसाइड भी होते हैं, बैटरी की लाइफ तक नहीं होती है और व्हाट्सएप तक पहुंचना मुश्किल होता है। ” इस समीक्षा के सकारात्मक और नकारात्मक को वर्गीकृत करने से उत्पाद के बारे में मूल्यवान जानकारी छिप जाती है। इसलिए, TheAspect -based भावुक विश्लेषण किसी दिए गए दस्तावेज़ के भीतर सभी भाव अभिव्यक्तियों की मान्यता और उन पहलुओं पर ध्यान केंद्रित करता है, जिनसे राय संदर्भित होती है।
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तुलनात्मक भावना का विश्लेषण
कई मामलों में, उपयोगकर्ता एक समान उत्पाद या ब्रांड के साथ तुलना करके अपनी राय व्यक्त करते हैं। इसलिए, यहां लक्ष्य उन वाक्यों की पहचान करना है जिनमें तुलनात्मक राय शामिल है।
उदाहरण के लिए : 'मैंने होंडा सिविक को हटा दिया है, यह बेहतर तरीके से नहीं संभालता है कि स्कोडा सुपर्ब'
सेंटेंस लेक्सिकॉन अधिग्रहण
यह भावना विश्लेषण पद्धति लोगों की व्यक्तिपरक भावनाओं और भावनाओं या विचारों को व्यक्त करने के लिए उपयोग किए जाने वाले शब्दों और अभिव्यक्तियों की एक सूची का उपयोग करती है। यह न केवल कुछ शब्दों का उपयोग करता है, बल्कि वाक्यांशों और मुहावरों का भी उपयोग करता है। अन्य प्रकार के भावना विश्लेषण में, हमने देखा है कि सकारात्मक और नकारात्मक शब्द क्या हैं। एक उदाहरण लेते हैं: 'कार X, कार Y से बेहतर है।' यह वाक्य एक राय व्यक्त नहीं करता है कि दोनों कारों में से कोई भी अच्छा या बुरा है। इसलिए, इन प्रकार के वाक्यों / दस्तावेजों का विश्लेषण 3 दृष्टिकोणों का उपयोग करके किया जाता है: मैनुअल दृष्टिकोण, शब्दकोश आधारित दृष्टिकोण और कॉर्पस-आधारित दृष्टिकोण।
मैनुअल दृष्टिकोण : यह संभव नहीं है क्योंकि यह समय लेने वाला है।
शब्दकोश आधारित दृष्टिकोण : यह दृष्टिकोण विश्लेषण करने के लिए भावना शब्द के उपयुक्त शब्द खोजने के लिए This वर्ड नेट ’का उपयोग करता है।
कॉर्पस-आधारित दृष्टिकोण : इसका उपयोग विश्लेषण करने के लिए एक डोमेन-विशिष्ट भावना lexicon बनाने के लिए किया जाता है।
ये उपभोक्ता की भावनाओं का विश्लेषण करने के विभिन्न तरीके हैं और जानते हैं कि कंपनी बाज़ार में कहाँ खड़ी है!