Czy analiza sentymentu zawsze mówi prawdę? Analiza sentymentu to popularne narzędzie, które pomaga zrozumieć, jak użytkownicy reagują na treści w mediach społecznościowych. Jednak czy zawsze jest ona w pełni wiarygodna? Przeanalizowaliśmy reakcje na wpis The New York Times na platformie X dotyczący potencjalnego zakazu tej platformy w Brazylii, aby zobaczyć, co kryje się za emocjami wyrażonymi w komentarzach.
Komentarze pod powyższym wpisem (dawniej tweetem – trochę tęsknimy😉) pojawiały się zarówno po angielsku, jak i po hiszpańsku, dlatego przeanalizowaliśmy je wszystkie.
Co mówi analiza sentymentu w komentarzach?
Wstępna analiza wpisu NYT pokazuje, że przeważał w nim pozytywny sentyment – 31% treści nacechowanych było pozytywnymi emocjami, a tylko 12% miało charakter negatywny. Na pierwszy rzut oka można by pomyśleć, że odbiór wpisu będzie podobny.
Jednak analiza komentarzy pod postem ujawnia zupełnie inną rzeczywistość. Aż 62% komentarzy nacechowanych było sentymentem negatywnym, podczas gdy tylko 38% miało wydźwięk pozytywny. Oznacza to, że pomimo pozytywnej wymowy samego wpisu, reakcje czytelników były przeważnie negatywne.
Takie dane mogą sugerować, że większość użytkowników ma negatywne odczucia związane z wpisem, ale analiza samego sentymentu nie mówi nam, dlaczego tak się dzieje. Czy komentarze są pełne złości, smutku, zaskoczenia? A może wyrażają wstręt lub rozczarowanie? Aby w pełni zrozumieć, co naprawdę czują odbiorcy, potrzebujemy bardziej szczegółowej analizy emocji.
Emocje stojące za negatywnym sentymentem
Z analizy emocji zawartych w komentarzach wynika, że głównymi emocjami odpowiadającymi za negatywny sentyment były złość i smutek. Możemy to prześledzić, analizując średnią wartość każdej z tych emocji oraz komentarze o największym i najmniejszym natężeniu emocji.
Dzięki temu narzędziu możemy nie tylko zobaczyć, jakie emocje dominują, ale również dokładnie określić, w stosunku do czego lub kogo są one skierowane. W naszym przypadku złość i smutek były skierowane zarówno wobec władz Brazylii, jak i osoby Elona Muska.
Dla przykładu przeanalizowaliśmy kilka komentarzy, w których dominowały złość i smutek, aby zrozumieć, jakie konkretnie kwestie budziły te emocje. Złość dotyczyła głównie decyzji władz Brazylii, które mogą wpłynąć na zakazanie platformy X. Smutek z kolei pojawiał się w kontekście obaw o przyszłość swobody wypowiedzi oraz wpływu, jaki Elon Musk ma na funkcjonowanie platformy. Mając takie dane, możemy wskazać, jak silne są poglądy i emocje czytelników.
I teraz analizując treści komentarzy możemy stwierdzić, że negatywny sentyment, w którym dominuje złość i smutek skierowany był zarówno w stosunku do szeroko rozumianych władz Brazylii, jak i do osoby E. Musk. A mając dane o natężeniu wybranych emocji możemy wręcz wskazać poziom siły, z jakimi wyrażane są poglądy czytelników.
Pobudzenie – miara zaangażowania czytelników
Kolejnym ważnym wskaźnikiem, który warto wziąć pod uwagę, jest „pobudzenie”, czyli poziom zaangażowania emocjonalnego w dyskusji. Pobudzenie mierzy intensywność emocji – im wyższa wartość, tym silniejsze reakcje komentujących.
W przypadku analizowanego wpisu średni poziom pobudzenia wyniósł 58%, co oznacza, że komentarze były wyraźnie emocjonalne. Rozpiętość pobudzenia wahała się od 44% do 80%, co pokazuje, że większość komentujących była mocno zaangażowana w dyskusję. Aż 79% komentarzy miało pobudzenie powyżej 50%, co wskazuje na silne emocje w tej debacie.
Wnioski – czy analiza sentymentu wystarcza?
Na podstawie powyższych wyników widzimy, że sama analiza sentymentu nie daje pełnego obrazu reakcji użytkowników. Choć może ona wskazywać, czy komentarze są pozytywne, czy negatywne, nie mówi nam, jakie konkretnie emocje stoją za tymi reakcjami.
Analiza emocji, takich jak złość, smutek czy zaskoczenie, jest niezbędna, aby lepiej zrozumieć, dlaczego ludzie reagują w określony sposób. W tym przypadku widzimy, że złość i smutek związane były z konkretnymi problemami, takimi jak działania władz Brazylii czy postawa Elona Muska.
Dlatego, aby uzyskać pełen obraz, warto sięgać po bardziej zaawansowane narzędzia analizy emocji, które rozwijamy w Sentimenti przy pomocy sztucznej inteligencji. Dzięki temu pomogą nam lepiej zrozumieć, co naprawdę myślą i czym kierują się internauci.