My Sensor Data

De Europese Unie van vaardigheden het aanbod en ontbrekende puzzelstukjes

Nu Europa zich positioneert om ’s werelds eerste ‘AI continent’ te worden, is gedegen kennis nodig om de door AI aangestuurde transformatie te begrijpen. Het Actieplan AI Continent 2025 van de Europese Commissie schetst een ambitieuze agenda om de Europese AI-capaciteiten op te schalen en pleit voor verbeterde infrastructuur, strategische sectorale implementatie en een grotere AI talent basis.

Het benadrukt de dubbele noodzaak om AI talent te behouden, aan te trekken en bij te scholen, maar ook om AI geletterdheid in de hele samenleving breed te stimuleren als onderdeel van een breder ecosysteem voor industriële strategie en innovatie.

Tegelijkertijd introduceerde de Wet op kunstmatige intelligentie (2024/1689) een risicogebaseerd regelgevingskader dat AI vaardigheden en mensgericht ontwerp als fundamentele vereisten integreert. Deze wet erkent dat een effectieve en betrouwbare inzet van AI vereist dat gebruikers en betrokkenen beschikken over basiskennis van hoe AI systemen werken, inclusief inzicht in hun uitkomsten, beperkingen en impact. AI vaardigheden zijn dan ook niet langer optioneel het is een wettelijke verplichting.

Als aanvulling op deze inspanningen beoogt de voorgestelde EU verordening inzake talentenpools kritieke tekorten aan vaardigheden aan te pakken door werkzoekenden uit niet EU landen te koppelen aan werkgevers in de EU. De verordening geeft prioriteit aan functies in groene en digitale transities en is ontworpen om belemmeringen bij internationale werving, erkenning van kwalificaties en arbeidsmigratiekanalen te overwinnen.

De strategie van de Unie van Vaardigheden, die in maart werd geïntroduceerd, biedt een overkoepelend governancekader voor deze AI gerichte initiatieven. Deze strategie schetst uitgebreide mechanismen om juist de vaardigheidstekorten en het tekort aan talenten aan te pakken die in dit document worden gekwantificeerd.

De Unie van Vaardigheden ondersteunt de ontwikkeling van AI talent rechtstreeks via gerichte programma’s, zoals de AI Skills Academy. De Academy biedt gespecialiseerde trainingsprogramma’s over generatieve AI en ontwikkelt pilotprogramma’s voor AI gerichte opleidingen en leerlingplaatsen.

Door de ontwikkeling van vaardigheden in verschillende sectoren en op verschillende niveaus aan te pakken. Van basisvaardigheden tot geavanceerde technische competenties creëert de Unie van Vaardigheden een beleidscontext die de noodzaak benadrukt van de soorten uitgesplitste analyses van AI vaardigheden.

Een gecoördineerde Europese strategie om de arbeidsmarkt in de EU voor te bereiden op de verspreiding van AI technologieën, in alle sectoren van de economie en in verschillende beroepen van AI ontwikkelaars tot AI eindgebruikers.

Ondanks de brede erkenning van het belang van AI, kampen beleidsmakers met een aanzienlijke kenniskloof over wie deze systemen ontwikkelt, waar ze vandaan komen en wat hun migratiebeslissingen beïnvloedt.

Dit informatietekort komt op een bijzonder cruciaal moment voor Europa, dat 20 miljard euro heeft vrijgemaakt voor AI ontwikkeling en groei.

De fundamentele vraag of Europa lokaal AI talent zal koesteren, succesvol specialisten uit het buitenland zal aantrekken of zal toezien hoe zijn expertise emigreert naar concurrerende innovatie hubs.

Dit heeft een grote impact op, en niet alleen voor economisch concurrentievermogen, maar ook om ervoor te zorgen dat AI systemen Europese waarden en prioriteiten belichamen.

Zou AI letterlijk hersenschade veroorzaken (dat doet het niet), maar het laat zien hoe diep we vrezen voor wat AI zou kunnen doen met ons collectief denkvermogen. Daarom zouden we AI moeten gebruiken om je geest te verruimen in plaats van te krimpen. Maar waarom die obsessie met AI die onze hersenen lui zou maken?

Toch heeft de meer dramatische interpretatie onze verbeelding geprikkeld, omdat we altijd al bang zijn geweest dat nieuwe technologieën ons denkvermogen zouden ruïneren. Plato dacht dat schrijven onze wijsheid zou ondermijnen.

De minst verrassende plek waar AI gebruik je mentale groei duidelijk kan schaden, is wanneer je probeert nieuwe kennis te leren of te synthetiseren. Als je je denkwerk uitbesteedt aan de AI in plaats van het werk zelf te doen, mis je de kans om te leren.

Wat dit bijzonder verraderlijk maakt, is dat de schade zelfs plaatsvindt wanneer we goede bedoelingen hebben. De AI is getraind om behulpzaam te zijn en vragen voor je te beantwoorden. Misschien willen we alleen maar AI begeleiding bij het aanpakken van vraagstuk, maar vaak krijg je alleen het antwoord. Dit ondermijnt de (soms onaangename) mentale inspanning die nodig is om te leren van de vraag die je werd gesteld. Het probleem is niet alleen spieken, hoewel AI dat zeker makkelijker maakt. Het probleem is dat zelfs eerlijke pogingen om AI te gebruiken voor hulp averechts kunnen werken, omdat de standaardmodus van AI is om het werk voor je te doen, niet met je.

Uiteindelijk is het de manier waarop je AI gebruikt, en niet het gebruik van AI zelf, die bepaalt of het je hersenen helpt of schaadt. Helaas wil de standaardversie van de meeste AI modellen je het antwoord geven in plaats van je te begeleiden.

AI kan je creativiteit bevorderen of juist schaden, afhankelijk van hoe je het inzet. Op veel vlakken verslaat AI de meeste mensen. Voor de duidelijkheid: er is geen eenduidige definitie van creativiteit, maar het vermogen om met diverse en betekenisvolle ideeën te komen komt in de buurt.

Toch zal iedereen die AI heeft gebruikt voor het genereren van ideeën iets opmerken dat de antwoorden niet weergeven. AI gedraagt ​​zich vaak als één enkele creatieve persoon met voorspelbare patronen. Je ziet steeds dezelfde thema’s, zoals ideeën over VR, blockchain, het milieu en (natuurlijk) AI zelf. Dit is een probleem, omdat je bij het genereren van ideeën juist een diverse set ideeën wilt om uit te kiezen, geen variaties op een thema. Er is dus een paradox: hoewel AI creatiever is dan de meeste mensen, mist het de diversiteit die voortkomt uit meerdere perspectieven.

De ideeën zijn slechts ideeën. Het product hoeft nog niet te bestaan ​​en hoeft ook niet per se duidelijk haalbaar te zijn. Het grotere risico is dat AI je vermogen om creatief te denken kan schaden door je te verankeren aan de suggesties.

Zodra je de ideeën van AI ziet, wordt het veel moeilijker om buiten die grenzen van AI te denken.

We voelen ons minder eigenaar van door AI gegenereerde ideeën, wat betekent dat we ons afkeren van het ideevormingsproces zelf.

Dus hoe profiteren we van de voordelen van AI zonder de braindrain? De sleutel is sequentie. Genereer altijd je eigen ideeën voordat je je tot AI wendt. Schrijf ze op, hoe ruw ze ook zijn. Net zoals brainstormen in groepsverband het beste werkt wanneer mensen eerst individueel nadenken, moet je jouw unieke perspectief vastleggen voordat de suggesties van AI je kunnen verankeren. Gebruik AI vervolgens om ideeën verder te ontwikkelen.

Een gebied waar AI ons denken kan schaden, is door de impact ervan op sociale processen. Idealiter is het hele doel van teamwerk dat het onze prestaties kan verbeteren – teams zouden meer ideeën moeten kunnen genereren, potentiële kansen en valkuilen beter moeten kunnen zien, en gespecialiseerde vaardigheden en capaciteiten moeten bieden om de uitvoering te ondersteunen.

Maar in plaats van dat AI ons collectieve denken aantast, is er de mogelijkheid om het ons te laten helpen verbeteren. AI gebruiken als advocaat van de duivel om onuitgesproken zorgen aan de oppervlakte te brengen, AI laten identificeren wiens stemmen niet gehoord worden in een discussie, of AI gebruiken om patronen in teamdynamiek te vinden die we vaak missen.

AI beschadigt onze hersenen niet, maar onnadenkend gebruik kan ons denken beschadigen. Het gaat niet om onze neuronen, maar om onze denkpatronen. Er is veel werk dat de moeite waard is om te automatiseren of te vervangen door AI (we rouwen zelden om het werk dat we met rekenmachines doen), maar ook veel werk waarbij ons denken belangrijk is.

De technologie biedt een gemakkelijke uitweg uit het harde denkwerk, en we zijn bang dat we die zullen nemen. We zouden ons zorgen moeten maken. Maar we moeten ook onthouden dat we een keuze hebben.

Erover nadenken is namelijk aan ons.

AI is niet langer slechts een tool het is de infrastructuur achter groeistrategieën. Van realtime meertalige ondersteuning tot voorspellende betrokkenheidsmodellen, AI maakt wereldwijde schaal mogelijk met lokale relevantie. Maar naarmate kunstmatige intelligentie (AI) dieper in interacties wordt geïntegreerd, worden zorgen over AI privacy een kwestie voor de leidinggevende, niet alleen een technische kwestie.

Zouden we meer vertrouwen hebben in een bedrijf waarvan de AI interacties transparant zijn en die u privacy respecteren. De meerderheid van de mensen zegt niet bereid te zijn AI te laten gebruiken als dit betekent dat hun privacy in gevaar komt. Deze tegenstrijdigheid onderstreept de strategische paradox waarmee we te maken hebben met betrekking tot de relatie tussen AI en privacy kwesties.

Hoewel AI operationele efficiëntie belooft, worden veel implementaties geplaagd door ondoorzichtige datastromen, ontoereikende governance en reactief privacybeleid. Deze hiaten zijn niet hypothetisch; ze stellen ons nu al bloot aan reële gevolgen.

Slechts klein gedeelte heeft vertrouwen in de manier waarop wordt omgaan met zorgen over AI dataprivacy en AI gerelateerde risico’s. Terwijl het grootste gedeelte zegt dat ethisch AI ontwerp essentieel is, heeft maar een kwart van alle bedrijven intern beleid geïmplementeerd om dit te garanderen. Het is tijd om verder te kijken dan alleen checkbox compliance en over te stappen op privacyarchitectuur om privacyproblemen op te lossen met AI als onderscheidend concurrentievoordeel.

Het is cruciaal dat we direct stappen ondernemen om AI privacyrisico’s te beperken, aangezien kunstmatige intelligentie steeds meer geïntegreerd raakt in interacties.

Schaduw AI tools die zonder centraal toezicht worden geïmplementeerd zijn het moderne equivalent van schaduw IT. Of het nu via SaaS van derden of malafide interne modellen is, ongedocumenteerde gegevensverzameling leidt tot blootstelling binnen de hele organisatie.

Supportlogs, chatbot-transcripties en e-mails van bevatten routinematig persoonlijk identificeerbare informatie. Wanneer gebruiker gegenereerde informatie naar externe AI engines wordt verzonden (voor vertaling of sentimentanalyse) zonder voorafgaande anonimisering, riskeren merken schendingen van de AI privacy, vooral bij gebruik van tools die standaard gegevens in hun cache bewaren.

AI systemen hergebruiken gegevens vaak voor secundaire doeleinden, zoals training, testen of personalisatie. Hiervoor wordt echter zelden toestemming verkregen, wat leidt tot wrijving met zowel privacytoezichthouders als gebruikers die datasoevereiniteit eisen.

AI verwerkt niet alleen gegevens, maar voorspelt en profileert ze. Deze gevolgtrekkingen, zoals gedragsscores of emotieanalyse, blijven vaak ongedocumenteerd en ongereguleerd, ondanks hun aanzienlijke invloed op de klantbehandeling. Dit brengt aanzienlijke ethische en reputatierisico’s met zich mee.

Ondanks de AVG vereiste voor dataminimalisatie verzamelen en bewaren de meeste AI pipelines meer informatie dan nodig is. Te veel voeren we volledige datasets in AI modellen in “voor het geval dat”, waardoor het kwetsbaarheid toeneemt zonder de prestaties te verbeteren.

We hebben gezien hoe problemen met kunstmatige intelligentie en privacy kunnen ontstaan. Privacyproblemen met AI kunnen echter aanzienlijk worden verminderd als we de juiste strategieën hanteren.

AI privacy is geen beleid, maar een principe voor systeemontwerp. Integreer databescherming in de levenscyclus van modelontwikkeling, van data invoer en voorbewerking tot training en implementatie. Zorg ervoor dat Privacy Impact Assessments (PIA’s) standaardprocedure zijn voor alle AI initiatieven. “Verantwoorde AI is niet iets wat je er zomaar even bij doet, het is onderdeel van de levenscyclus”.

Documentatie over de levenscyclus van gegevens (hoe lang worden ze bewaard? Waar? Wie heeft er toegang?). Plannen voor respons op beveiligingsincidenten en de frequentie van penetratietests

Privacyversterkende technologieën (PET’s), zoals colectief leren, differentiële privacy en homomorfe encryptie, stellen ons in staat AI-modellen te trainen en te gebruiken zonder dat centrale toegang tot onbewerkte persoonsgegevens nodig is. Dit maakt innovatie mogelijk zonder nieuwe aanvalsvectoren te creëren.

De meeste AI implementaties zitten nog steeds vast in de “test en wacht”modus als het om privacy gaat. Wat leiders onderscheidt van achterblijvers, is een filosofische verschuiving: privacy niet langer als een juridisch risico beschouwen, maar als een merkwaarde.

Stellen we ethische gegevensverwerking steeds vaker gelijk aan merkintegriteit. AI die privacy respecteert, zorgt voor een diepere loyaliteit, meer gebruik en minder verloop.

AI is niet langer optioneel, het is fundamenteel. Maar de blijvende waarde ervan hangt af van de vraag of we het verantwoord, transparant en veilig kunnen inzetten. Zorgen over dataprivacy bij AI staan ​​steeds vaker centraal. Privacy is niet de prijs die gepaard gaat met zakendoen met AI; het is de voorwaarde om die omzet te behouden.

Voor CIO’s, CISO’s en CX-leiders is de vraag niet langer “Kunnen we AI gebruiken?” maar “Hoe gebruiken we AI zonder afbreuk te doen aan wat mensen het meest waarderen: hun data en vertrouwen?”

Misschien dan kunnen we AI privacy niet langer zien als een beperking, maar als een strategisch voordeel, door data ethiek te operationaliseren, vertrouwen in elke workflow in te bouwen en partners op elk niveau verantwoordelijk te houden.

Er zijn wetten die AI en gegevensbescherming aanpakken. De AVG, CCPA, HIPAA en de aanstaande AI act van de EU bevatten allemaal bepalingen die specifiek zijn voor geautomatiseerde besluitvorming, gegevensverwerking en profilering. AI systemen moeten transparantie, uitlegbaarheid en opt out mechanismen bieden om aan deze kaders te voldoen.

AI en privacyproblemen kunnen worden beoordeeld. Begin met een Data Protection Impact Assessment (DPIA) die is afgestemd op AI workflows. Beoordeel elke fase van de AI levenscyclus van data-invoer tot modeluitvoer op privacyproblemen met betrekking tot AI, zoals heridentificatie, ongeautoriseerde gevolgtrekking of onbeheerd delen.

Gebruikers gegenereerde informatie moet automatisch worden geredigeerd of getokeniseerd voordat deze AI systemen bereikt. Encryptie tijdens verzending en opslag is cruciaal. We moeten ook agent side guardrails implementeren om het te veel delen van gevoelige gegevens in realtime te signaleren.

Privacyverbeterende technologieën zijn geavanceerde technologieën die het gebruik van persoonsgegevens mogelijk maken zonder de privacy in gevaar te brengen. Voorbeelden hiervan zijn gecombineerd leren (het lokaal houden van gegevens), differentiële privacy (het toevoegen van statistische ruis) en beveiligde multiparty-communicatie. putatie (het mogelijk maken van collaboratieve AI zonder het delen van gegevens).

Nog niet zolang geleden was AI iets wat veel indrukwekkende teksten kan genereren, maar  deze tekst niet echt kan beredeneren. Het is allemaal een oppervlakkige nabootsing van een bestaand iets, gewoon wat gekrijs.

Destijds was het gemakkelijk te begrijpen waar dit perspectief vandaan kwam. Kunstmatige intelligentie had momenten van indrukwekkende en interessante vaardigheid, maar het faalde ook consequent in basistaken. Door de modellen gewoon steeds groter en beter te maken, ook wanneer achter de schermen alles bij elkaar wordt gehouden met lijm, ducttape en laagbetaalde werknemers.

Dit afwijzende perspectief geld nog steeds, vaak, wanneer we luisteren naar academici in de taalkunde en filosofie. Om de AI-bubbel te laten knappen wordt er beweerd wordt dat AI’s niet echt kunnen redeneren en blijven hangen bij de bewering dat de modellen slechts onzingenerators zijn die niet veel beter worden en ook niet veel beter zullen worden.

Steeds vaker blijkt dat het herhalen van die beweringen ons tekortdoet, en dat men er niet in slaagt de belangrijkste implicaties van AI aan te pakken.

Mensen die normaal gesproken niet veel over AI lezen, hoorden over AI, erkende dat de AI-prestaties bij taken van “matige moeilijkheidsgraad” verbeterden, concentreerden veel samenvattingen van de belangrijkste bevindingen zich op de bewering een fundamentele schaalbeperking in het denkvermogen van huidige redeneermodellen.

Voor een groot deel van het hen bevestigd dit iets wat ze graag willen geloven: dat generatieve AI niet echt werkt en dat is iets dat voorlopig niet zal veranderen.

De prestaties van moderne, hoogwaardige taalmodellen bij “redeneertaken” in feite ingewikkelde puzzels. Na een bepaald punt worden die prestaties slechter, wat vervolgens lijkt aan te tonen dat de modellen geen echte plannings- en probleemoplossende vaardigheden hebben ontwikkeld.

Deze modellen slagen er niet in om generaliseerbare probleemoplossende vaardigheden voor planningstaken te ontwikkelen, waarbij de prestaties tot nul dalen boven een bepaalde complexe drempel.

Dat is de belangrijkste conclusie die veel mensen en de bredere discussie erover trekken. Maar als je de details verdiept, zul je zien dat deze bevinding niet verrassend is en eigenlijk niet zoveel zegt over AI.

Een groot deel van de reden waarom de modellen falen bij het gegeven probleem, niet omdat ze het niet kunnen oplossen, maar omdat ze hun antwoorden niet kunnen uitdrukken in het specifieke formaat dat we hebben gekozen.

Als je het AI model vraagt ​​een programma te schrijven dat het juiste antwoord geeft, dan kan dat moeiteloos. Als je ze daarentegen vraagt ​​het antwoord in tekst, regel voor regel, te geven, bereiken ze uiteindelijk de grens.

Dat lijkt een interessante beperking van huidige AI-modellen, maar het heeft weinig te maken met “generaliseerbare probleemoplossende vaardigheden” of “het plannen van taken”.

Stel je voor dat je “echt” geen “generaliseerbare” vermenigvuldigingen kunt uitvoeren, omdat we weliswaar probleemloos tweecijferige vermenigvuldigingen kunnen berekenen, maar de meesten van ons ergens onderweg een fout zullen maken als we tiencijferige vermenigvuldigingen in ons hoofd proberen op te lossen. Het probleem is niet dat we “geen algemene redeneerders zijn”. Het komt doordat we niet geëvolueerd zijn om grote getallen in ons hoofd te verwerken, grotendeels omdat we dat nooit nodig hadden.

Als de reden waarom we ons zorgen maken over “of AI redeneert” fundamenteel filosofisch is, dan is het onderzoeken wanneer problemen te lang worden om ze op te lossen relevant, als filosofisch argument. De meeste mensen maken zich om veel praktischere redenen zorgen maken over wat AI wel en niet kan.

Veel taken worden de komende jaren geautomatiseerd, dat wil je natuurlijk niet. Maar je kunt het zien aankomen. Vraag AI’s regelmatig om een nieuwsbrief te schrijven, gewoon om te zien waar het voor staat. Het nog niet zover, maar AI wordt steeds beter.

Zeker, AI zal veel banen elimineren, maar het zal nog meer nieuwe banen creëren. Een positievere transitie zou best kunnen plaatsvinden, maar het zou nog steeds betekenen dat we veel vaardigheden plotseling minder belangrijk zouden vinden. Waardoor we een compleet nieuwe set vaardigheden zouden moeten ontwikkelen.

AI-vervangers zullen langzaam al langzaam hun intrede doen. Juist omdat een snelle intrede een vooruitzicht is dat angstaanjagend is, verklaringen dat AI’s slechts gekrijs is en niet echt kan denken, worden daardoor aantrekkelijk. We willen horen dat banen veilig zijn en dat de AI’s een nietsnut is.

Maar in feite kun je de vraag of AI een baan zal inpikken niet beantwoorden aan de hand van een gedachte-experiment, of aan de hand van hoe AI presteert wanneer je alle stappen moet opschrijven. De manier om de vraag of AI banen zal inpikken te beantwoorden, is door AI uit te nodigen het te proberen.

Is het “echt redeneren”? Misschien niet. Maar het hoeft niet zo te zijn dat iemand mogelijk werkloos word.

Simuleren of niet, het doet er niet toe of de machines in staat zijn de wereld ten goede of ten kwade te veranderen” wat, raad eens, ik ook niet kan.

Critici maken zichzelf irrelevant wanneer we ze het hardst nodig hebben.

Veel recente kritische stukken over AI… lezen als extreem wensdenken over wat systemen precies wel en niet kunnen. Een beeld van wat AI wel en niet kan, terwijl dat beeld al jaren niet klopt. Maar voor de werkgelegenheidseffecten van AI en op de langere termijn, voor de wereldwijde catastrofale risico’s die ze met zich mee kunnen brengen, is het natuurlijk niet van belang of AI’s tot domme fouten kunnen worden verleid, maar wat ze kunnen doen als ze klaar zijn voor succes.

Problemen die AI’s nog steeds niet kunnen oplossen ze zijn behoorlijk slecht in schaken maar ik denk niet dat dit aan het publiek verkocht moet worden als een glimp van de “echte waarheid” over AI. En het ontkracht zeker niet de behoorlijk angstaanjagende toekomst waarin sommige experts steeds meer geloven en die we tegemoet gaan.

Zijn nieuwe AI-tools in zoekmachine en manier om het internet nieuw leven in te blazen. Of de voorspelde apocalyps voor websites. Eén ding is duidelijk: het huidige hoofdstuk in de online geschiedenis loopt ten einde. Welkom bij het “machineweb”.

Het web is gebouwd op een simpele overeenkomst: websites laten zoekmachines hun content gratis opslurpen, en zoekmachines sturen mensen in ruil daarvoor naar websites, waar ze dingen kunnen kopen of advertenties bekijken. Zo verdienen de meeste sites geld.

Naar schatting begint meer de helft van de internetactiviteit via zoekmachines en vindt het grootste gedeelte van de zoekopdrachten plaats via een zoekmachine. Als het internet een tuin is, dan zijn zoekmachines de zon en het water die alles laten groeien en bloeien.

Deze monopolie hield decennialang stand, maar een ogenschijnlijk kleine verandering lijkt de oorzaak dat het systeem aan het afbrokkelen is. Een nieuwe AI-tool in de zoekmachines. Die misschien erg nuttig lijkt van de meeste internetters hebben ingrijpende gevolgen voor het internet.

Een online wereld waarin kwaliteitsinformatie online schaarser kan worden of de mogelijkheden om geweldige content te vinden zou kunnen vergroten. Maar, ten goede of ten kwade, digitale ervaringen zullen misschien nooit meer hetzelfde zijn.

De door AI gegenereerde antwoorden die bovenaan de zoekresultaten staan. Zijn een complete herinterpretatie van zoeken.

Mensen gebruiken zoekmachines biljoenen keren per jaar, de zoekopdrachten bepalen de vorm van het internet. De AI-modus is een radicale verandering. In tegenstelling tot AI-overzichten vervangt de AI-modus de traditionele zoekresultaten volledig.

De nieuwe AI-modus geeft je antwoorden, in plaats van je alleen maar links te geven om ze ergens anders te vinden. AI-modus bevat links naar bronnen, maar als AI je het antwoord geeft waarnaar je op zoek bent, neem je dan nog de moeite om te klikken?

De afhankelijkheid van organisch zoekverkeer, en de miljoenen websites, misschien wel meer, wordt ontmoedigd. En zoekmachines hebben alle macht. Of dat de AI-modus het web gezonder en nuttiger zal maken. “Elke dag sturen zoekmachines miljarden klikken naar websites, en mensen verbinden met het web is daarbij een prioriteit”.

Wat gaat er veranderen, is de manier waarop mensen online informatie vinden en ontdekken. Sommigen vrezen dat het “open web” in gevaar is het ecosysteem van vrij toegankelijke, onafhankelijke websites, waar we, informatie, afbeeldingen en video delen.

Zoekmachines kiezen in AI-modus uit “een grotere diversiteit aan websites” sturen het verkeer dat van “hogere kwaliteit” is naar geselecteerde websites, omdat mensen meer tijd besteden aan de links waarop ze klikken. AI-modus geeft antwoorden op basis van informatie, afbeeldingen en video’s die we delen, in plaats van je alleen maar links te geven om ze op het internet vinden.

Sommigen geloven dat we aan de vooravond staan ​​van een nieuwe online revolutie, een toekomst die je het “machineweb” zou kunnen noemen. Een toekomst waarin websites worden gebouwd om te worden gelezen door AI in plaats van door mensen, en waarin het lezen van samenvattingen door chatbots een primaire manier wordt waarop we informatie consumeren.

Content rechtstreeks aan AI-modellen leveren, en niet meer de moeite nemen om die informatie op websites te plaatsen die door mensen kan worden gelezen. Een wereld  waarin de antwoorden altijd binnen handbereik zijn. Maar het zou ook een einde kunnen maken aan een aantal van de dingen die het open web in de eerste plaats zo populair hebben gemaakt. De mogelijkheid om in online informatie te duiken, iets leuks te ontdekken of iets nieuws te ontdekken.

De grote uitgevers licentiëren hun content aan de grote data platvormen voor hun AI. Er wordt ettelijke tientallen miljoenen per jaar betaald voor het trainen van hun AI op gebruikersdata.

Tot nu toe trekken alleen enorme websites met veel data deze deals aan. “Maar betalen voor content zoals dit een model is zal niet werken op de schaal die nodig is om het web in stand te houden.”

Het machineweb, als dat de richting is die de ontwikkelingen opgaan, zou wel eens meer gesloten, minder divers en in zekere zin flatterend kunnen zijn voor tijd die we online doorbrengen.

AI komt nu in beeld en het gaat de hele dynamiek veranderen alleen zal het door de manier waarop het getraind is, vooringenomenheid of vertekening niet uit kunnen sluiten.

Er zijn filterbubbels, omdat informatie nu geïnterpreteerd wordt in plaats van dat het aan je wordt gegeven om het zelf te interpreteren. Onderzoek leert dat AI de neiging heeft om als echokamers te fungeren. 

Een echokamer is een situatie waarin iemand voornamelijk wordt blootgesteld aan informatie en meningen die zijn eigen overtuigingen bevestigen en versterken. Het is een metafoor voor een omgeving waar ideeën worden versterkt doordat ze voortdurend worden herhaald en weinig of geen tegenstemmen horen.

Er zijn natuurlijk nog fundamentele zorgen over de kwaliteit van AI-antwoorden. Omdat AI-hallucinaties erger worden naarmate hun technische mogelijkheden verbeteren, hallucinaties zijn “een inherent kenmerk” van de technologie. Een zelfverzekerde antwoord dat niet gerechtvaardigd lijkt te worden door de werkelijkheid of de trainingsgegevens waarop getraind werd.

Het is moeilijk om geen nostalgie te voelen naar wat er verloren zou kunnen gaan, zelfs als er iets nieuws en geweldigs voor in de plaats zou komen. Dat is wat er gebeurt als een veel mensen zich verbinden over onderwerpen die hen aan het hart gaan.

Er zijn veel manieren om vaardigheden te verbeteren, en het identificeren van trends is een van de methoden die nodig zijn om succesvol te zijn. Dus, hoe identificeer je een trend?

Dat vereist aandacht voor veel details en een grondige analyse van de huidige situatie. Daarbij gebruiken we fundamentele en technische analyse om een ​​ideale balans te bereiken tussen geïnformeerd zijn en het nemen van beslissingen.

Sentimentanalyse speelt een cruciale rol bij het begrijpen van het algemene sentiment ten opzichte van een specifiek doel. Simpel gezegd biedt het een samenvatting van wat we denken? Dit inzicht is essentieel voor het nemen van weloverwogen beslissingen.

Sentimentanalyse biedt niet de exacte informatie over wanneer we iets moeten doen of laten, maar het geeft ons wel extra context om acties te ondernemen die het beste bij een strategie passen.

Al decennia lang wordt sentiment gezien als een significante invloed op de algemene richting. De algemene collectieve stemming is cruciaal, omdat deze de algehele ontwikkeling weerspiegelt. Sentimentanalyse helpt om op één lijn te blijven.

Sentimentanalyse is als het achterhalen hoe mensen over iets denken, en er zijn verschillende manieren om dat te doen. Eén manier is door te kijken naar wat mensen zeggen, bijvoorbeeld of ze iets goed of slecht vinden. Een andere manier is om te controleren hoe mensen reageren op sociale media, bijvoorbeeld of ze berichten delen die enthousiasme of juist een bezorgde toon uitstralen. Door deze verschillende sentimentanalysemethoden te begrijpen, kunnen we beter begrijpen wat anderen denken en voelen.

Zie het als het nauwkeurig bekijken van individuele meningen. In plaats van alleen maar te zeggen dat iets goed of slecht is, splitst fijnmazige sentimentanalyse de gevoelens op in meer specifieke categorieën. Als iemand bijvoorbeeld concludeert dat hij of zij dol is op de nieuwe app, hoewel deze soms crasht, kijkt deze analyse naar zowel het positieve gevoel (liefde) als het negatieve (kritiek op de crashes).

Hierbij draait het allemaal om het achterhalen van de emoties achter de woorden. In plaats van alleen maar te zeggen of iets goed of slecht is, probeert emotiedetectie gevoelens zoals geluk, woede, angst of opwinding te identificeren.

Intentieanalyse is een methode die kijkt naar wat mensen van plan zijn te doen op basis van hun sentimenten.

Sentimentanalyse kan deze plotselinge veranderingen mogelijk niet opvangen, waardoor eerdere voorspellingen nutteloos zijn.

Het begrijpen van sentimentgegevens kan een uitdaging zijn. Het vereist oefening om sentiment correct te interpreteren.

Voor sommige sentimentindicatoren is meer historische informatie nodig om te zien hoe goed ze in de loop der tijd werken. Met voldoende historische gegevens is het gemakkelijker om te bepalen of een sentimentindicator betrouwbaar is.

Door gevoelens en trends te begrijpen, kun je slimmere beslissingen nemen voordat anderen dat doorhebben.

Lang voordat we data, dashboards of socialemediafeeds hadden, hadden we niets anders dan de blik in iemands ogen.

De oermensen hadden geen handleiding nodig om te weten wanneer iets ‘niet klopte’. Emotie lezen de intentie begrijpen aan de hand van toon, houding en gezichtsuitdrukking was hoe ze in leven bleven. Wie is veilig? Wie is boos? Wie deelt zijn vuur, en wie neemt het onze over?

We scannen nog steeds op signalen. We pikken nog steeds de toon van een gesprek op, de woordkeuze, de stilte tussen zinnen. We weten wanneer iemand er niet helemaal bij is. We weten wanneer ze blij zijn of teleurgesteld.

Aan tafel peilen we de stemming voordat we een dessert voorstellen. Aan de telefoon verzachten we onze toon als de frustratie aan de andere kant toeneemt. We onze boodschap veranderen wanneer deze viraal gaat.

Dit alles, bewust of onbewust wordt aangestuurd door menselijke sentimentdetectie. Want weten hoe iemand zich voelt, is vaak het verschil tussen behouden of verliezen.

Nu lijken we die taak in ieder geval deels aan machines over te laten. AI-gestuurde sentimentanalyse bestaat niet alleen in callcenters of enquêtes. Het draait stilletjes op de achtergrond van de diensten die we dagelijks gebruiken.

Het gaat er niet alleen om de ruimte te lezen het gaat erom deze om jou heen te hervormen als reactie.

Je wordt benadert op basis van waarschijnlijkheid, niet op basis van empathie. En als we niet oppassen, eindigen we met synthetische emoties die worden beoordeeld op basis van synthetische interpretaties zonder menselijk inzicht.

Het is niet dat het niet zal werken. Het vereist wel governance, observatie en een gezonde dosis menselijk oordeel.

Realtime sentimentanalyse zet elke e-mail, chat, ticket en elk gesprek om in een directe polsslag van hoe klanten en medewerkers zich voelen, zonder ook maar één enquêtevraag te stellen. Wanneer het goed wordt uitgevoerd, voorkomt het verloop, versnelt het deals en verlaagt het de verborgen kosten van miscommunicatie.

Traditionele terug koppelingen pas komen lang nadat reputaties zijn aangetast en inkomsten zijn weggelekt. En een wereld waar de helft van de schriftelijke communicatie verkeerd wordt begrepen, is detecteren van frictie zodra deze ontstaat onmisbaar.

In een wereld vol data is weten wat mensen zeggen slechts de helft van het verhaal. Sentimentanalyse helpt onthullen wat data betekenen en sentiment helpt dit alles te ontcijferen en verandert de manier waarop we bouwen, communiceren en groeien.

Zie sentiment als de emotionele toon en perceptie die we hebben ten opzichte van een merk, product of categorie. Het is de rauwe, vaak instinctieve reactie die bepaalt of je mensen kan vertrouwen, er een vriend over vertellen, loyaal blijft of besluiten dat je niet bij hen past.

Deze signalen zijn niet altijd luid. Sterker nog, de meest veelzeggende signalen verschijnen vaak al voordat er een woord is gesproken.

Het volgen van sentiment gedurende de gehele beleving is een must, omdat de gedachten en gevoelens niet statisch blijven. Ze veranderen naarmate de eerste kennismaking overgaat tot een loyale fan, incidentele gebruikers of de gevreesde, luidruchtige critici.

Door die verschuivingen gedurende de gehele beleving te volgen, krijg je inzicht in waar dingen werken en waar ze ontsporen. Mensen vinden je misschien geweldig, maar komen dan op je website terecht en snappen niet wat je precies doet, waardoor ze afhaken.

Maar ruwe data alleen is niet genoeg. Segmentatie is wat die signalen omzet in strategie. Wanneer je sentiment opsplitst per doelgroeptype, regio, gedrag of demografie, begin je te zien hoe verschillende groepen zich echt voelen en wat je vervolgens moet doen.

We verzamelen niet alleen sentimentdata, we gebruiken het ook. Dat kan betekenen dat een uiting wordt aangepast op basis van eerdere feedback, een functie wordt verfijnd na het zien van een terugkerende emoji met een verdrietig gezicht, of dat nieuwe diensten worden gelanceerd om aan de stijgende online verwachtingen te voldoen.

Door aandacht te besteden en doelgericht te reageren, kan vertrouwen, loyaliteit en groei op de lange termijn worden opgebouwd. Om je uiteindelijk te helpen betrokken te houden, niet alleen sneller, maar ook op een manier die echt logisch is. Wanneer ze begrijpen hoe je, je voelt, kunnen ze met meer empathie, meer duidelijkheid en veel meer zelfvertrouwen reageren.

AI-wet
De AI-wet is het allereerste wettelijk kader voor AI, dat de risico’s van AI aanpakt en Europa wereldwijd een leidende rol geeft.

De AI-wet (Verordening (EU) 2024/1689 tot vaststelling van geharmoniseerde regels inzake kunstmatige intelligentie) is wereldwijd het allereerste uitgebreide wettelijke kader voor AI. Het doel van de regels is om betrouwbare AI in Europa te bevorderen.

De AI-wet bevat een duidelijke reeks risicogebaseerde regels voor AI-ontwikkelaars en -invoerders met betrekking tot specifieke toepassingen van AI. De AI-wet maakt deel uit van een breder pakket beleidsmaatregelen ter ondersteuning van de ontwikkeling van betrouwbare AI, waaronder ook het AI-innovatiepakket, de lancering van AI-fabrieken en het gecoördineerde plan voor AI. Samen garanderen deze maatregelen veiligheid, fundamentele rechten en mensgerichte AI, en versterken ze de toepassing, investeringen en innovatie in AI in de hele EU.

Om de overgang naar het nieuwe regelgevingskader te vergemakkelijken, heeft de Commissie het AI Pact gelanceerd, een vrijwillig initiatief dat de toekomstige implementatie wil ondersteunen, met belanghebbenden wil samenwerken en AI-aanbieders en -inzetverstrekkers uit Europa en daarbuiten wil uitnodigen om zich vroegtijdig te houden aan de belangrijkste verplichtingen van de AI Act.

Waarom hebben we regels voor AI nodig?
De AI Act zorgt ervoor dat Europeanen kunnen vertrouwen op wat AI te bieden heeft. Hoewel de meeste AI-systemen weinig tot geen risico’s met zich meebrengen en kunnen bijdragen aan het oplossen van veel maatschappelijke uitdagingen, creëren bepaalde AI-systemen risico’s die we moeten aanpakken om ongewenste uitkomsten te voorkomen.

Zo is het vaak niet mogelijk om te achterhalen waarom een ​​AI-systeem een ​​beslissing of voorspelling heeft genomen en een bepaalde actie heeft ondernomen. Het kan dus moeilijk worden om te beoordelen of iemand onterecht benadeeld is, bijvoorbeeld bij een beslissing tot aanstelling of bij een aanvraag voor een uitkering.

Hoewel de bestaande wetgeving enige bescherming biedt, is deze onvoldoende om de specifieke uitdagingen aan te pakken die AI-systemen met zich mee kunnen brengen.

Een risicogebaseerde aanpak
De AI-wet definieert vier risiconiveaus voor AI-systemen:

Piramide met de vier risiconiveaus: Onaanvaardbaar risico; Hoog risico; Beperkt risico, minimaal of geen risico

Alle AI-systemen die als een duidelijke bedreiging voor de veiligheid, het levensonderhoud en de rechten van mensen worden beschouwd, zijn verboden. De AI-wet verbiedt acht praktijken, namelijk:

schadelijke AI-gebaseerde manipulatie en misleiding
schadelijke AI-gebaseerde uitbuiting van kwetsbaarheden
sociale scoring
Individuele risicobeoordeling of -voorspelling van strafbare feiten
Ongerichte scraping van internet of CCTV-materiaal om gezichtsherkenningsdatabases te creëren of uit te breiden
emotieherkenning op de werkplek en in onderwijsinstellingen
biometrische categorisatie om bepaalde beschermde kenmerken af ​​te leiden
realtime biometrische identificatie op afstand voor rechtshandhavingsdoeleinden in openbaar toegankelijke ruimtes
Hoog risico

AI-toepassingen die ernstige risico’s kunnen vormen voor de gezondheid, veiligheid of grondrechten, worden geclassificeerd als hoog risico. Deze risicovolle use cases omvatten:

AI-veiligheidscomponenten in kritieke infrastructuren (bijv. transport), waarvan het uitvallen het leven en de gezondheid van burgers in gevaar kan brengen.
AI-oplossingen die worden gebruikt in onderwijsinstellingen en die de toegang tot onderwijs en het verloop van iemands beroepsleven kunnen bepalen (bijv. het beoordelen van examens).
AI-gebaseerde veiligheidscomponenten van producten (bijv. AI-toepassing in robotgeassisteerde chirurgie).
AI-tools voor werkgelegenheid, personeelsbeheer en toegang tot zelfstandig ondernemerschap (bijv. cv-sorteersoftware voor werving).
Bepaalde AI-use cases die worden gebruikt om toegang te geven tot essentiële private en publieke diensten (bijv. kredietscores die burgers de mogelijkheid ontzeggen om een ​​lening te krijgen).
AI-systemen die worden gebruikt voor biometrische identificatie op afstand, emotieherkenning en biometrische categorisatie (bijv. een AI-systeem om achteraf een winkeldief te identificeren).
AI-use cases in rechtshandhaving die de fundamentele rechten van mensen kunnen schenden (bijv. de beoordeling van de betrouwbaarheid van bewijs).
AI-use cases in migratie-, asiel- en grenscontrolebeheer. (bijv. geautomatiseerde beoordeling van visumaanvragen)
AI-oplossingen die worden gebruikt in de rechtsbedeling en democratische processen (bijv. AI-oplossingen ter voorbereiding van rechterlijke uitspraken)
AI-systemen met een hoog risico zijn onderworpen aan strenge verplichtingen voordat ze op de markt kunnen worden gebracht:

adequate systemen voor risicobeoordeling en -beperking
hoge kwaliteit van de datasets die het systeem voeden om de risico’s van discriminerende uitkomsten te minimaliseren
registratie van activiteiten om de traceerbaarheid van resultaten te waarborgen
gedetailleerde documentatie met alle benodigde informatie over het systeem en het doel ervan, zodat autoriteiten de naleving ervan kunnen beoordelen
duidelijke en adequate informatie aan de uitvoerder
passende maatregelen voor menselijk toezicht
hoge mate van robuustheid, cyberbeveiliging en nauwkeurigheid
transparantierisico

Dit verwijst naar de risico’s die gepaard gaan met de behoefte aan transparantie rond het gebruik van AI. De AI-wet introduceert specifieke openbaarmakingsverplichtingen om ervoor te zorgen dat mensen worden geïnformeerd wanneer dat nodig is om het vertrouwen te behouden. Bij het gebruik van AI-systemen zoals chatbots moeten mensen er bijvoorbeeld van bewust worden gemaakt dat ze met een machine communiceren, zodat ze informatie kunnen opnemend besluit.

Bovendien moeten aanbieders van generatieve AI ervoor zorgen dat door AI gegenereerde content identificeerbaar is. Bovendien moet bepaalde door AI gegenereerde content duidelijk en zichtbaar worden gelabeld, met name deepfakes en tekst die wordt gepubliceerd om het publiek te informeren over zaken van algemeen belang.

Minimaal of geen risico

De AI-wet introduceert geen regels voor AI die als minimaal of geen risico wordt beschouwd. De overgrote meerderheid van de AI-systemen die momenteel in de EU worden gebruikt, valt in deze categorie. Dit omvat toepassingen zoals AI-gestuurde videogames of spamfilters.

Hoe werkt dit in de praktijk voor aanbieders van AI-systemen met een hoog risico?

Hoe werkt dit in de praktijk voor aanbieders van AI-systemen met een hoog risico?
Stapsgewijs proces voor conformiteitsverklaring

Zodra een AI-systeem op de markt is, zijn de autoriteiten verantwoordelijk voor het markttoezicht, zorgen exploitanten voor menselijk toezicht en monitoring, en beschikken aanbieders over een systeem voor post-market monitoring. Aanbieders en exploitanten melden ook ernstige incidenten en storingen.

Een oplossing voor het betrouwbare gebruik van grote AI-modellen
Algemene AI-modellen kunnen een breed scala aan taken uitvoeren en vormen de basis voor veel AI-systemen in de EU. Sommige van deze modellen kunnen systeemrisico’s met zich meebrengen als ze zeer capabel zijn of op grote schaal worden gebruikt. Om veilige en betrouwbare AI te garanderen, stelt de AI-wet regels vast voor aanbieders van dergelijke modellen. Dit omvat transparantie- en auteursrechtregels. Voor modellen die systeemrisico’s met zich mee kunnen brengen, moeten aanbieders deze risico’s beoordelen en beperken.

De regels van de AI-wet inzake algemene AI treden in augustus 2025 in werking. Het AI-Bureau faciliteert het opstellen van een gedragscode om deze regels te specificeren. De code moet een centraal instrument vormen voor aanbieders om naleving van de AI-wet aan te tonen, met inbegrip van de modernste praktijken.

Bestuur en implementatie
Het Europees AI-Bureau en de autoriteiten van de lidstaten zijn verantwoordelijk voor de implementatie, het toezicht en de handhaving van de AI-wet. De AI-Raad, het Wetenschappelijk Panel en het Adviesforum sturen en adviseren over het bestuur van de AI-wet. Meer informatie over het bestuur en de handhaving van de AI-wet.

Het specifiek verzamelen van informatie over door gebruikers gegenereerde data is op zijn zachtst gezegd ingewikkeld en tijdrovend. Daarom stappen we steeds meer over op automatische sentimentanalysemethoden, maar de bestaande basismodellen zijn niet altijd toereikend.

Mensen gebruiken allerlei manieren forums, sociale netwerken, blogs en andere communicatiemiddelen om hun mening te delen, waardoor er een enorme hoeveelheid data wordt gegenereerd. Tegelijkertijd willen gebruikers of consumenten weten wat te doen of wat kijken, dus lezen ze ook recensies en proberen ze hun beslissingen op basis daarvan te nemen.

Het specifiek verzamelen van informatie over door gebruikers gegenereerde data is tijdrovend. Daarom zijn we steeds meer geïnteresseerd in automatische sentimentanalysemethoden om deze te begrijpen.

Sentimentanalyse is het proces waarbij de meningen en emoties van mensen worden bestudeerd, meestal met behulp van taalkundige aanwijzingen. Op het eerste gezicht lijkt het slechts een tekstclassificatieprobleem, maar als we dieper ingaan, zullen we ontdekken dat er veel uitdagende problemen zijn die de nauwkeurigheid van sentimentanalyse ernstig beïnvloeden.

Met sarcastische uiten mensen hun negatieve gevoelens met behulp van positieve woorden. Dit feit maakt het gemakkelijk voor sentimentanalysemodellen om sarcasme te misleiden, tenzij ze specifiek ontworpen zijn om rekening te houden met de mogelijkheid ervan.

Sarcasme komt het vaakst voor in door gebruikers gegenereerde content, zoals reacties, tweets, enz. Sarcasmedetectie in sentimentanalyse is erg moeilijk te realiseren zonder een goed begrip van de context van de situatie, het specifieke onderwerp en de omgeving.

Het kan niet alleen moeilijk te begrijpen zijn voor een machine, maar ook voor een mens. De voortdurende variatie in de woorden die in sarcastische zinnen worden gebruikt, maakt het lastig om sentimentanalysemodellen succesvol te trainen. Gemeenschappelijke onderwerpen, interesses en historische informatie moeten tussen twee mensen worden gedeeld om sarcasme toegankelijk te maken.

In de taalkunde is uitsluiting een manier om de polariteit van woorden, woordgroepen en zelfs zinnen om te keren. Daarbij gebruiken we verschillende taalkundige regels om te bepalen of er sprake is van ontkenning, maar het is ook belangrijk om het bereik te bepalen van de woorden die door ontkenningswoorden worden beïnvloed.

Er is geen vaste grootte voor de reikwijdte van de beïnvloede woorden. De oorspronkelijke betekenis van de woorden verandert als een positief of negatief woord binnen de reikwijdte van een ontkenning valt, in dat geval wordt er een tegengestelde polariteit geretourneerd.

De eenvoudigste aanpak voor het omgaan met ontkenning in een zin, die wordt gebruikt in de meeste geavanceerde sentimentanalysetechnieken, is het markeren als ontkend van alle woorden van een ontkenningscue tot het volgende leesteken. De effectiviteit van het ontkenningsmodel kan variëren vanwege de specifieke constructie van taal in verschillende contexten.

Dubbelzinnigheden is een andere valkuil die je tegenkomt bij het werken aan een sentimentanalyseprobleem. Het probleem van dubbelzinnigheid is de onmogelijkheid om polariteit vooraf te definiëren, omdat de polariteit van sommige woorden sterk afhankelijk is van de zinscontext.

Soms vertoont een bepaalde zin, document of gesprek we ook willen analyseren, multipolariteit. In deze gevallen kan het misleidend zijn om alleen het totale resultaat van de analyse te hebben, net zoals een gemiddelde soms waardevolle informatie over alle cijfers die erin zijn verwerkt, kan verbergen.

Stel je voor dat auteurs in een artikel of recensie over verschillende mensen, producten of bedrijven (of aspecten daarvan) praten. Het komt vaak voor dat binnen een tekst sommige onderwerpen worden bekritiseerd en andere worden geprezen.

Eén enkele misstap in de gegevensverwerking kan de klantloyaliteit ondermijnen en aanleiding geven tot juridische stappen. Daarom moeten we het met dezelfde voorzichtigheid benaderen als elke vorm van een extern gegevensoverdrachtsproces. Zonder goed databeheer kan het gebruik van snel leiden tot een schending van het vertrouwen van de gebruiker of consument en het niet naleven van regelgeving.

Een goed gedocumenteerd verantwoord beleid fungeert daarbij als kompas voor ethisch en veilig gebruik. Het moet duidelijke richtlijnen voor acceptabel gebruik, toegestane soorten gegevens, vereiste beveiligingsmaatregelen en verboden praktijken definiëren. Dit omvat het schetsen van goedkeuringsprotocollen en het specificeren welke technieken geautoriseerd zijn voor specifieke taken.

Het is belangrijk dat dit beleid niet statisch is. Naarmate technologieën en -risico’s evolueren, moeten we het beleid regelmatig bijwerken om de relevantie en effectiviteit te behouden. Dit zorgt ervoor dat medewerkers geïnformeerd en verantwoordelijk blijven naarmate het ecosysteem zich ontwikkelt.

Sentimentanalyse is een natuurlijke taalverwerkingstechniek die gericht is op het detecteren van de stemming of houding in teksten en gesprekken. Het wordt gebruikt om automatisch meningen op sociale media, gesprekken, beoordelingen of enquêtes te evalueren.

Het succes of falen wordt niet alleen bepaald door de cijfers, die snel kunnen veranderen, maar ook door de meningen. Hierbij gaat het vooral om de manier waarop we er over praten, ongeacht of we er een band mee hebben of niet.

Sentimentanalyse, ook wel ‘stemmingsdetectie’ genoemd, is gebaseerd op de geautomatiseerde evaluatie van commentaren om te bepalen of het positief of negatief bedoeld is. Hiervoor wordt gebruik gemaakt van methoden van ‘sentiment mining’ (zie ook data mining), dat wil zeggen de automatische analyse van in natuurlijke taal.

Natuurlijke taal bestaat niet uit positieve en negatieve lijsten; de betekenis ervan verandert afhankelijk van de context

Analysemethoden die zoeken naar woorden met een positieve of negatieve betekenis volgens een eerder samengesteld woordenboek dat geschikt is voor het onderwerp, bieden slechts een zeer ruw overzicht

De frequentie van woorden die als positief of negatief worden beschouwd in de context van de subjectieve evaluatie van een product, is niet betekenisvol

In sociale netwerken worden meningen niet altijd volgens de regels van de grammatica geformuleerd

Afhankelijk van de doelgroep kun je trends in taalgebruik vinden.

De belangrijkste taak van een sentimentanalyse is het bepalen van de algemene stemming binnen een gedefinieerde doelgroep. Naast beoordelingen, wordt er ook op sociale netwerken gezocht naar thematisch relevante berichten. En de tendens in gesprekken van de gedefinieerde doelgroep

Sentimentanalyses zijn bedoeld om de emoties te identificeren en vast te leggen om te bepalen wat de doelgroep daadwerkelijk bedoelde.

Sentimentanalyse biedt talloze voordelen, door de geautomatiseerde analyse van grote hoeveelheden data is het mogelijk om de meningen, houdingen en emoties gericht te analyseren en te benutten.

Sentimentanalyse wordt gebruikt in gebieden waar meningen, beoordelingen of stemmingen een rol spelen. En worden gebruikt om inzicht te krijgen in het gedrag om sneller te kunnen reageren.

Natural Language API is een voorbeeld van een programmeerinterface waarmee onder andere eenvoudige sentimentanalysemethoden onder de knie kunnen worden gekregen.

Naast de reeds genoemde Natural Language zijn er nog andere professionele analysetools die grote hoeveelheden data kunnen evalueren. Bij het selecteren van een tool is het belangrijk om te controleren of de tool de gekozen taal beheerst en woordenlijsten en databases bevat met typische zinnen in semantische contexten die door moedertaalsprekers zijn ontwikkeld. Elke taal heeft haar eigen nuances, zeker in de spreektaal. Een automatische vertaler kan die nuances niet weergeven zonder de sfeer van de data te vervormen.

Sentimentanalyse helpt bij het vinden van de emotionele toon. Het helpt om meningen en sentimenten te begrijpen die in sentimentdata worden uitgedrukt, wat belangrijk is voor toepassingen zoals monitoring, analyse van feedback en meer. Sentimentanalyse is ontworpen om data op social media en informeel taalgebruik te analyseren. En is het beste in het detecteren van sentiment, zoals tweets, recensies of reacties die straattaal, emoji’s en afkortingen bevatten. Het maakt gebruik van een vooraf samengesteld lexicon van woorden die geassocieerd worden met sentimentwaarden en past specifieke regels toe om sentimentscores te berekenen.

Analyseert de polariteit van woorden en kent aan elk woord een sentimentscore toe op basis van de emotionele waarde. Deze individuele woordscores worden vervolgens gecombineerd om een ​​algehele sentimentscore voor de hele tekst te berekenen.

Het gebruikt een samengestelde score, een genormaliseerde waarde tussen -1 en +1 die het algehele sentiment weergeeft:

Samengestelde score > 0,05: Positief sentiment

Samengestelde score < -0,05: Negatief sentiment

Samengestelde score tussen -0,05 en 0,05: Neutraal sentiment

De beoordelingen van de afzonderlijke zinnen resulteren in een totaalscore voor de sentimentdata, gebaseerd op een vooraf gedefinieerde waardeschaal.