Dlaczego lepiej analizować emocje w tekście zamiast sentyment?

Gdy w początkach lat 2000. do działań marketingowych zaczęto wykorzystywać analizę sentymentu, przed branżą marketingu i reklamy otworzyły się szerokie horyzonty. Poznanie nastrojów konsumenckich pozwoliło na lepszą walidację działań i precyzyjniejsze targetowanie grup docelowych. Dziś, 20 lat później, otwierają się kolejne drzwi – zamiast badać tylko sentyment, można już badać emocje, a to daje jeszcze więcej korzyści. Jakich?

Sentyment a emocje – czym się różnią? Lista emocji

Na początek jednak poznaj definicje sentymentu i emocji – najważniejsze różnice pojawiają się już na tym poziomie, bo sentyment i emocje to dwa różne zjawiska.

• • Sentyment jest stanem, w którym przeżywająca emocje osoba potrafi nazwać to, czego doświadcza, połączyć owo doświadczenie z myślami o swoim przeżyciu, a następnie podjąć świadomą decyzję wobec źródła bodźca. Sentyment jest więc sumą reakcji fizjologicznych (z ciała) i procesów poznawczych, spowodowanych doświadczeniem emocji. Jako, że jest to stan uświadomiony, to może podlegać podtrzymywaniu przez doświadczającą go osobę. Ogólnie rzecz biorąc – to szeroko pojęte nastawienie psychiczne wobec danego doświadczenia.

• Emocje zaś to fizjologiczna i – w konsekwencji – psychiczna reakcja mózgu na bodziec zewnętrzny lub przeżycie z takim bodźcem związane. Doświadczenie połączone z reakcją ciała (działanie hormonów) powoduje krótkotrwały i nieuświadomiony stan, który prowadzi do podjęcia konkretnego działania, np. rozpoczęcia walki, ucieczki, zamrożenia się, zachwytu, wstrętu itd. Co ważniejsze – każda z emocji związana jest z innym typem reakcji, której efektem jest odmienne zachowanie.

Jak więc widzisz, bez przeżycia emocji nie można doświadczyć stanu sentymentu. Emocje działają na poziomie najniższym, behawioralnym, sentyment zaś jest ich przetworzeniem, przemyśleniem i ustosunkowaniem się osoby przeżywającej. Emocje powodują reakcje spontaniczne, z kolei sentyment – świadome i kontrolowane. No i najistotniejsza różnica – w samym tylko pierwotnym rozumieniu emocji jest ich 8 podstawowych (wg teorii Plutchika są to radość, smutek, złość, strach, wstręt, zaskoczenie, oczekiwanie i zaufanie), a po kombinacji powstają wtórne, wyższe, prowadzące do wytworzenia się uczuć. W przypadku sentymentu będziemy jedynie mówić o sentymencie pozytywnym i negatywnym, czasami wyróżniając też neutralny.

Poznajemy emocje. Monitoring mediów vs Sentitool – porównanie możliwości narzędzi

Tak, jak różnią się oba zjawiska, tak będą się różnić narzędzia do ich badania. Narzędzia te wykorzystują zaawansowane technologie, oparte o programowanie neurolingwistyczne, machine learning i inne algorytmy AI. Obecnie na polskim rynku firm zajmujących się analizą sentymentu w treściach internetowych znajdziesz kilka znaczących, mających wręcz już renomę marek, ale w dziedzinie badania emocji – w praktyce – tylko jedną, za to pionierską – Sentimenti. Poniżej znajdziesz porównanie ogólnych możliwości narzędzi do analizy sentymentu i emocji.

Wniosek: popularne (nawet w branży) stosowanie terminów analiza sentymentu i analiza emocji jest niepoprawne. Sentyment jest pojęciem zdecydowanie węższym, wskazującym w praktyce tylko wydźwięk wypowiedzi i – ewentualnie – nastrój jej autora. Tymczasem analiza emocji opisuje poziom poszczególnych emocji (otrzymujemy procentowy wynik 8 składowych, do tego rodzaj sentymentu i wartość pobudzenia emocjonalnego); mając takie dane można z wysokim prawdopodobieństwem przewidzieć reakcje i zachowania konsumenckie.

Jak widzisz, jest to duża ilość danych, które są szczegółowe; ich analiza jest trudniejsza do przeprowadzenia, za to dokładniejsza i bardziej przekrojowa. Jak wskazuje Sentimenti, katalog ich algorytmu zawiera aż 30 tys. słów i fraz zebranych na grupie 22 tys. osób, zaś sam algorytm został opracowany przy współpracy z Politechniką Wrocławską i Pracownią Obrazowania Mózgu PAN.

Jak w praktyce wyglądają wyniki działania obu algorytmów?

Pora na praktykę! Przyjrzyj się poniższej analizie, której poddana została taka oto opinia:

Nigdy więcej nie kupię nic na śmierdzącym V(…). Stwierdziłam ostatnio, że nie chce kupować tragicznych ubrań w sieciówkach, no to kupiłam tam i stan podobno idealny, bez śladu użytkowania, ale z plamą, którą widać. Babsko mi pisze, ze jak wysyłała, to nie było. 

Opinia ta jest autentyczna i wzięta bezpośrednio z portalu. Co z niej odczytasz, dokonując pomiaru sentymentu, a co emocji?

Wyniki: złość – 70%, strach – 45%, oczekiwanie – 24%, zaskoczenie –    57%, zaufanie – 14%, smutek – 60%, wstręt – 62%, radość – 10%, sentyment pozytywny – 10%, sentyment negatywny – 70%, pobudzenie emocjonalne – 72%.

Wypowiedź jest komentarzem zawiedzionej klientki, która zamiast dokonać zakupu w jednym z popularnych butików, postanowiła sięgnąć po (jej zdaniem) lepszej jakości ubrania używane. Zakup okazał się nietrafiony, a ubranie – zaplamione, choć miało być w dobrym stanie. Kupująca jest zdecydowanie wzburzona (pobudzenie w wysokości 72%), zła (wysoki poziom – aż 70%), odczuwa też wstręt (62%) i smutek (60%) – oczekiwała wszak dobrego zakupu. Zwróć uwagę, że kobieta w ekspresji emocji ma dość wysoki poziom zaskoczenia (57%) i strachu (45%) – gdy dołożysz do tego wynik wstrętu to zrozumiesz, że jest to jej fizyczna reakcja na przeżycie oszustwa, jakiego ofiarą padła.

A teraz spójrz na tę samą wypowiedź pod kątem analizy sentymentu: otrzymałeś tu dwa wyniki – negatywny (70%) i pozytywny (10%). Sentyment negatywny w komentarzu jest oczywisty nawet bez automatycznej analizy omawianej wypowiedzi – świadczą o tym zwroty śmierdzący, tragiczny, plama, babsko. Sformułowania stan podobno idealny i bez śladu użytkowania budują niski wynik sentymentu pozytywnego.

Najważniejsze dla Ciebie informacje są jednak ukryte – zwrot śmierdzący odnosi się bezpośrednio do platformy zakupowej, tragiczny do jakości ubrań z sieciówek, zaś babsko – do osoby sprzedającej. Ton całości wypowiedzi w praktyce nadają epitety niezwiązane bezpośrednio z zakupionym towarem, mimo to wynik analizy sentymentu wciąż otrzymujesz negatywny.

Wniosek: Mając do dyspozycji procentowe wyniki podstawowych emocji i znając typowe reakcje fizjologiczne im odpowiadające, możesz oszacować zachowanie konsumenta w tej sytuacji. Złość utożsamiana jest z reakcją ataku (stąd komentarz na portalu), wstręt i strach – z ucieczką, a smutek – z zamrożeniem reakcji. Rozemocjonowana konsumentka prawdopodobnie przejdzie do innej platformy lub zdecyduje się na zakupy stacjonarne. Z tego portalu zapewne już nie skorzysta.

Analiza emocji jest skuteczna nie tylko w Content Marketingu

Dowiedziałeś się właśnie, jak wyglądają interpretacje wyników analizy sentymentu i analizy emocji na jednostkowym przykładzie oraz jaki zakres informacji możesz dzięki nim zyskać. Jak też pewnie zauważyłeś, analiza emocji to rozwiązanie o wiele bardziej kompletne, przekrojowe i dopasowane do potrzeb klienta. Ale czy algorytmy do badania emocji w treściach znajdą zastosowanie tylko w marketingu, piarze czy obsłudze konsumenckiej?

Zdecydowanie nie. Wraz z rozwojem technologii uczenia się maszynowego (machine learning) i wdrażaniem coraz lepszych algorytmów sztucznej inteligencji możliwości analizy emocji rozszerzają się na inne branże. Emocje można już dziś badać na przykład do regularnego prognozowania kursów na rynkach giełdowych czy możliwości inwestycyjnych rynku kryptowalut.

Perspektywy rozwoju narzędzi do analizy emocji

Jeżeli powyższe informacje jeszcze nie przekonały Cię o wyższości analizy emocji nad analizą sentymentu, to zapoznaj się z perspektywami rozwoju tej pierwszej. Możliwości sztucznej inteligencji już dziś są potężne. Obecnie AI została wdrożona nie tyle do badania, co do tworzenia treści nacechowanych emocjonalnie tak, aby można było dzięki nim osiągać założone cele.

Wśród tych celów znajdziemy m.in. zwiększenie konwersji z działań marketingowych, efektywniejsze pozyskiwanie leadów czy tworzenie dopasowanej do potrzeb konsumentów (sic!) obsługi klienta z uwzględnieniem potencjalnych sytuacji kryzysowych i sposobami ich uniknięcia/obejścia. Ten ostatni cel zdecydowanie poprawia User Experience i generuje większą lojalność klientów wobec marki. To z kolei prowadzi do lepszego jej wizerunku, a więc i pozycji na rynku. Tyle perspektywy rozwoju technologii. Twoja analiza sentymentu tego nie potrafi.