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.