Maand: april 2025

Sociale netwerken zijn een van de belangrijkste bronnen geworden van uiteenlopende informatie die moeilijk numeriek te kwantificeren is. Miljoenen mensen bespreken dagelijks aandelenkoersen, ondanks dat ze niet direct betrokken zijn bij de aandelenmarkt.

Zelfs mensen met beperkte financiële kennis voelen de impact van marktschommelingen op de economie en hun persoonlijke vermogen. Deze emoties beïnvloeden de publieke opinie, waarmee bedrijven rekening moeten houden in hun strategieën.

Social Sentiment Analysis beoordeelt hoe mensen en de maatschappij reageren op gebeurtenissen die verband houden met effecten. In de huidige realiteit, waarin een virale tweet een beurscrash kan veroorzaken, is dit een krachtig en nuttig instrument geworden.

Sociale analyse is een technologie die wordt gebruikt om het emotionele klimaat en de reacties van internetgebruikers op specifieke gebeurtenissen te evalueren, vaak los van de economie. Emoties beïnvloeden het denken en handelen van mensen, wat cruciaal is voor bedrijven. Deze informatie helpt bij het voorspellen van veranderingen en kan deze subtiel beïnvloeden.

Voorheen was sentimentanalyse gebaseerd op officiële rapporten en mediapublicaties. Deze aanpak heeft echter een belangrijk nadeel: de informatie is vertraagd. Sociale media daarentegen bieden directe berichtgeving, maar analisten hebben moeite om grote hoeveelheden data in realtime te verwerken. AI helpt dit probleem op te lossen.

De belangrijkste gegevensbronnen voor sentimentanalyse zijn:

• Populaire sociale netwerken.

• Financieel gerichte forums.

• Financieel gerelateerde blogs.

• Nieuwsplatforms.

• Meningen van experts en verklaringen van publieke figuren.

Het laatste punt is cruciaal omdat het nieuws genereert en discussies tussen experts en het grote publiek op gang brengt. Sommige leiders gebruiken sociale media om de aandelenkoersen van hun bedrijven te beïnvloeden. Ze stellen hun berichten zorgvuldig op, zodat ze op meerdere manieren geïnterpreteerd kunnen worden. Dit maakt het moeilijk om zichzelf verantwoordelijk te houden, ondanks pogingen daartoe.

Er worden drie belangrijke methoden gebruikt voor sentimentanalyse:

• Natuurlijke taalverwerking (NLP) kan helpen bij het extraheren van informatie uit tekst en berichten.

• Sentimentcategorisering verdeelt sentimenten in ‘positief’, ‘negatief’ en ‘neutraal’, waarbij aan elke categorie een score wordt toegekend.

• Het identificeren van dominante emoties zoals angst, bezorgdheid en hebzucht binnen de samenleving is ook belangrijk.

AI die sociaal sentiment analyseert, helpt door veranderingen te volgen en te voorspellen hoe mensen zullen reageren.

Naarmate machine learning-technologieën verbeteren, zou de voorspellingsnauwkeurigheid van AI ook kunnen toenemen. AI zal de menselijke aard, emoties en motieven beter begrijpen.

De integratie van alternatieve databronnen, zoals webverkeer en app-data, zou kunnen helpen om dieper inzicht te krijgen in hoe mensen hun sentimenten uiten, niet alleen via berichten op sociale media, maar ook via andere activiteiten.

De combinatie van sentimentanalyse met blockchaintechnologie zou ook kunnen helpen bij het voorspellen van gebeurtenissen.

De voordelen van kunstmatige intelligentie zijn tijd, betere beslissingen en minder problemen. De AI werkt sneller dan mensen. Het leert ook informatie uit data. Kunstmatige intelligentie speelt nu een belangrijke rol in veel sectoren. Het maakt ons werk eenvoudiger en slimmer. AI voelt zich niet vermoeid, dus de resultaten verbeteren enorm. Het slaapt nooit; in tegenstelling tot mensen zal het nooit fouten maken.

Grote bedrijven gebruiken AI om de beste producten te laten zien. AI helpt ook bij het maken van advertenties. Het bepaalt het optimale tijdstip om berichten te verzenden. Dit helpt om meer te verkopen.

Stel je voor dat je, je als klant met enthousiasme uitspreekt over een nieuw project terwijl je een bestaande aankoop bespreekt. Dit eerste enthousiasme kan een goudmijn zijn voor upselling- of cross-sellingmogelijkheden. Het herkennen van deze signalen kan een aanzienlijke impact hebben op de verkoopgroei en klantrelaties.

Effectieve communicatie onthult niet alleen je directe behoeften, maar onthult ook potentiële interesses voor aanvullende producten of diensten. Door actief te luisteren naar en contact te leggen, wat uiteindelijk leidt tot meer tevredenheid en loyaliteit.

Deze signalen ontstaan ​​vaak tijdens interacties en bieden inzicht in de behoeften en voorkeuren. Door deze gedragingen nauwkeurig te analyseren, kunnen je patronen ontdekken die verkoopstrategieën informeren en de loyaliteit bevorderen.

Belangrijke signalen voor verbetering kunnen herhaalde vragen over specifieke producten of services, feedback die interesse in aanvullende artikelen aangeeft of uitingen van ontevredenheid. Bovendien kan het analyseren van veranderingen in aankoopfrequentie of grotere bestellingen dan normaal helpen identificeren wanneer je klaar bent voor een upsell-kans. Door deze signalen te herkennen, wat uiteindelijk leidt tot meer verkopen en een betere klanttevredenheid.

Door klanttransacties nauwkeurig te onderzoeken, kunnen gedragingen geïdentificeerd worden die duiden op potentiële upsell- of cross-sell-mogelijkheden. Deze patronen tonen vaak terugkerende aankopen of specifieke combinaties van producten die je prefereert. Het identificeren van deze correlaties is essentieel voor het begrijpen van voorkeuren en het maximaliseren van het omzetpotentieel.

Effectieve monitoring van je vragen en communicatie is cruciaal voor het identificeren van verkoopbevorderende signalen. Door interacties nauwlettend te volgen, kan er inzicht gekregen worden in de voorkeuren en behoeften. Dit proces omvat niet alleen het analyseren van oproepgegevens, maar ook het evalueren van de soorten vragen die we stellen.

Regelmatige beoordelingen van communicatietrends kunnen thema’s onthullen die kunnen duiden op gereedheid voor upselling of cross-selling. Als er bijvoorbeeld vaak vragen worden gesteld over gerelateerde producten, kan dit interesse in bredere oplossingen aangeven. Bovendien kan het evalueren van de toon en het sentiment van gesprekken helpen bij het meten van tevredenheid en gereedheid voor aanvullende aanbiedingen.

Door interacties zorgvuldig te analyseren, kunnen bedrijven signalen identificeren die wijzen op gereedheid voor extra aankopen. Vragen over specifieke producten of diensten kunnen bijvoorbeeld dienen als sterke hints voor potentiële upsell-situaties. Het identificeren van deze signalen helpt bij het begrijpen van de behoeften en voorkeuren van klanten, wat zorgt voor op maat gemaakte betrokkenheid.

Dit omvat het begrijpen van de taal die we gebruiken en het detecteren van de onderliggende intentie in je vragen. Bovendien kan het personaliseren van klanttevredenheid en vergroot de kans op aankoop. Alleen lijkt hierdoor het beslissen over een aankoop worden gestuurd zonder dat je dit als klant weet. Waardoor een gesprek met een bedrijf, vereniging of overheid je stuurt naar een uitkomst die ongewenst zou kunnen zijn.

De rechtbank Rotterdam heeft in een strafzaak Artificial Intelligence (AI) ingezet als ondersteunend (taal)hulpmiddel bij het opstellen van een strafvonnis. AI is niet gebruikt om te helpen met het nemen van de rechterlijke beslissingen.

De strafrechters en de gerechtsjurist (griffier) hebben AI gebruikt als schrijfhulp bij het opstellen van een concept voor de strafmotivering. De strafmotivering is het onderdeel van het strafvonnis waarin wordt uitgelegd hoe de rechtbank tot de straf is gekomen. Een belangrijk onderdeel van het strafvonnis voor de verdachte, de officier van justitie, het slachtoffer en de samenleving. De bij deze strafzaak direct betrokkenen zijn meteen nadat de uitspraak is gedaan over het gebruik van de AI en het uitgaan van dit persbericht geïnformeerd.

Bij het gebruik van de AI heeft de rechtbank de vertrouwelijkheid en integriteit van de strafprocedure vooropgesteld. Er is daarom zorgvuldig beoordeeld dat er geen privacygevoelige informatie en specifieke feiten in de AI-systemen werden ingevoerd die herleidbaar zijn tot de concrete zaak. De belangrijke kernwaarden van de Rechtspraak, in het bijzonder die van menselijke controle, transparantie en ethische waarborgen zijn daarbij en bij de verdere uitvoering van de proef steeds in het oog gehouden.

De suggesties en formuleringen die door de AI voor de strafmotivering zijn aangedragen op grond van ingevoerde korte algemene feiten en omstandigheden van de zaak zijn zorgvuldig beoordeeld en geselecteerd door de strafrechters en de griffier. Zij hebben daarbij gewerkt volgens de standaard werkwijze, waarin de griffier een concept maakt dat vervolgens door de strafrechters gezamenlijk is aangepast tot de definitieve strafmotivering. Van groot belang is daarbij dat AI geen beslissingen heeft genomen, beslissingen heeft voorbereid en/of afwegingen heeft gemaakt.

De rechters en griffier in de betreffende zaak zijn enthousiast over de resultaten van deze ‘samenwerking’ met technologie. Het gebruik van AI heeft niet alleen geleid tot een versnelde opstelling van de strafmotivering, maar heeft ook geresulteerd in een duidelijke structuur en indeling. 

Ondanks deze zeer positieve bevindingen van de proef, zijn de rechters en griffier van mening dat het gebruik van openbare AI-tools mogelijk niet vaak zal worden herhaald. De beperkte invoer van informatie in een openbaar AI-netwerk beperkt de effectiviteit van zulke toepassingen. Ook bestaat het risico dat er te veel informatie over de zaak op een te vroeg moment wordt gedeeld met de openbare AI, wat tot ethische en juridische complicaties kan leiden.

Een intern afgeschermd AI-systeem, speciaal ontworpen voor de Rechtspraak en dat alleen vertrouwelijke gegevens gebruikt, zou veel effectiever kunnen zijn. Volgens de bij de proef betrokken rechters en griffier  is een idee om alle gepubliceerde strafvonnissen op rechtspraak.nl in een afgeschermde database te verzamelen en te integreren in een afgeschermde beveiligde AI-toepassing. Dit zou strafrechters in staat stellen om relevantere en specifiekere informatie daarin in te voeren. Een reële verwachting is dat de AI die informatie kan genereren tot zeer bruikbare resultaten in de vorm van conceptstrafmotiveringen. 

Deze ontwikkeling biedt kans om binnen de strafrechtspraak verder te kijken naar het gebruik van AI in een ondersteunende vorm, terwijl belangrijke waarden behouden blijven. Op deze manier kunnen technologie en rechtspraak effectief hand in hand gaan.

bron rechtspraak.nl