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.