utworzone przez Sentimenti Team | cze 13, 2019 | SentiBrand
Marki handlowe na Facebooku niemal każdego dnia promują swoje produkty i ofertę. Po przeanalizowaniu facebookowej komunikacji banków i marek modowych sięgamy po oficjalne konta najbardziej znanych sklepów, spożywczych i nie tylko.
Marki handlowe na Facebooku
Codziennie robimy zakupy w Żabce, Lidlu, Biedronce lub innym markecie. Dekoracje i gadżety do domu kupujemy tam albo w Pepco, które zwykle jest gdzieś niedaleko. Dlatego nasze wrażenia opisujemy w sieci – w tym komentując posty tych marek. Którą z nich obdarzamy najbardziej pozytywnymi emocjami? Czy nasze odczucia zmieniają się, a codzienne sklepy od święta wywołują więcej radości albo złości?
10 marek, posty i komentarze
Przeanalizowaliśmy posty i komentarze z fanpage’ów 10 marek handlowych najintensywniej komunikujących się na Facebooku. Przeprowadziliśmy analizę sentymentu i emocji narzędziami Sentimenti, a wyniki publikujemy w naszym kolejnym raporcie. Pokazujemy w nim między innymi, który market stoi na krawędzi kryzysu, jaki sklep uniknął silniejszej krytyki mimo problemów oraz na ile poszczególne marki różnią się od siebie i ogólnego tła branżowego. Dlatego warto po niego sięgnąć!
Przygotowany raport obrazuje niewielki zakres możliwości Sentimenti. Jeżeli jesteście Państwo zainteresowani szczegółowymi raportami dla Państwa branży, marki, produktu, zapraszamy do kontaktu.
utworzone przez Sentimenti Team | cze 6, 2019 | SentiBrand
Emotywne pozycjonowanie reklam, czyli targetowanie reklam wg emocji od niedawna nabrało nowego wymiaru. Okazało się, że komunikat można oprzeć nie tylko o kontekst, analizę ruchu na stronie, badania demograficzne, płeć i wiek ankietowanych, ale po dane sięgnąć też niemal w głąb ich serc. Jak to możliwe? Wystarczy rozpoznać ich emocje.
Emotywne pozycjonowanie reklam i przykład: New York Times
W 2018 roku „New York Times” przeprowadził badania emocji swoich czytelników. Oparto je o samouczące się algorytmy i połączono z analizą zebranych od czytelników opinii o ich odczuciach po przeczytaniu treści konkretnych artykułów. W wyniku tych badań powstało narzędzie do przewidywania emocji, wskazujące u czytelników m.in. radość, smutek, nadzieję oraz 15 innych emocji.
Nie zasypiając gruszek w popiele, postanowiono zaprząc je do przewidywania emocji, które czytelnicy NYT mogą potencjalnie przeżyć podczas czytania następnych publikacji i jednocześnie przystąpiono od razu do sprzedaży powierzchni reklamowej. Oferowano ją właścicielom produktów o charakterze emocjonalnym zbliżonym do zawartych w danych artykułach emocjach. Możliwości okazały się imponujące: narzędzie pozwoliło zbadać i stworzyć emocjonalną zawartość danego artykułu i lepiej dopasować do niego komunikat marketingowy.
Tak emocjonalnie stargetowana i odpowiednio umieszczona pośród innych treść marketingowa uzyskała nawet do 80% lepsze wyniki, niż klasyczne targetowanie behawioralne (średnio o 40%). Narzędzie umożliwiło nawet separację treści o negatywnym czy niepokojącym nacechowaniu tak, by nie dodawać do nich przekazów reklamowych, które co prawda pasowałyby do treści czy profilu czytelnika – ale zupełnie nie idą w parze z wydźwiękiem tekstu.
Targetowanie emocjami – reklamy emocjonalne: perspektywy
Agorytm można zastosować nie tylko do zawartych w tym serwisie artykułów, ale i wiadomości i publikacji innego typu. Dlatego otworzyło to przed twórcami kampanii całkiem nowe pole do zagospodarowania. Zaowocowało to 50 kampaniami i ponad 30 milionami zebranych odczuć, sentymentów i emocji. Przekazy reklamowe najczęściej lokowano w sąsiedztwie treści rozrywkowych lub dotyczących społecznej odpowiedzialności biznesu.
Co ciekawe, analogiczne badania prowadzone były również w innych redakcjach, w tym w „USA Today” czy „The Daily Beast”. Podstawą analizy były tam frazy (słowa kluczowe) i powiązane z ich znaczeniami emocje oraz próba odpowiedzenia na pytanie, w jakim nastroju są aktualni czytelnicy danego tekstu na podstawie analizy behawioralnej ich działania na stronie serwisu oraz częstości powracania do określonych, nacechowanych emocjonalnie treści. Badania „USA Today” pokazały, że czytelnicy nie ograniczają się wyłącznie do pozytywnych wiadomości, a czytają wszystko. Oznacza to możliwość kierowania do nich przekazu nie tylko w zbliżonym do reszty treści kontekście, ale i gdy czytelnicy są w podobnym do kontekstu treści nastroju. Dlatego taka metoda pozwala skuteczniej tworzyć content do potrzeb lepszej komunikacji marek. Z kolei rozwiązanie „The Daily Beast”, zamiast próbować odgadywać nastroje wskazuje, gdzie na stronie czytelnicy portalu spędzą najwięcej czasu; w tych popularnych miejscach stara się kontekstowo umieścić przekaz marketingowy. Wszystko w oparciu o emocje pozytywne i emocje negatywne w reklamie.
Przyszłość rynku reklamowego?
Opisane działania oparte o analizę danych, algorytmy i sztuczną inteligencję zaczynają być przyszłością rynku reklamowego i public relations. Jak postrzega te nowe rozwiązania rynek zleceniodawców? Wydawałoby się, że dostając tak precyzyjne narzędzia do targetowania odbiorców nie trzeba się już o nic więcej martwić. A jednak opinie są podzielone. Oparcie kampanii wyłącznie na takiej „kupionej emocjonalności” jest według części ekspertów jednowymiarowe, ogranicza i zawęża pole działania, powinno być więc wiązane z innymi metodami komunikacji. Z drugiej strony to doskonałe rozwiązanie dla firm poszukujących bezpiecznych rozwiązań, doprecyzowujących swój przekaz marketingowy i kierujących go do najbardziej zdecydowanych na zakup klientów.
Sentimenti i reklama emocjonalna. Identyfikacja emocji w reklamie on-line
Skoro New York Times uwzględnia na swoich stronach pozycjonowanie reklam emocjami, to rozwiązanie musi działać i być skuteczne. Pod uwagę bierze się pozytywne i negatywne emocje. A czy da się zastosować podobne mechanizmy w języku polskim?
Dotąd nie było to wcale oczywiste. Algorytmy automatycznego przetwarzania naszego języka zostały udoskonalone na tyle, że świetnie sprawdzają się podczas analizy tekstów. Ale co z emocjami w nich wyrażanymi? Nie istniała też dotychczas baza danych o słowach, frazach czy nawet całych tekstach pisanych po polsku. Dlatego stworzył ją dopiero zespół Sentimenti. Baza ta powstawała w trakcie badań, o których opowiadamy na blogu i naukowych konferencjach. Okazało się, że z dobrymi danymi możliwe jest stworzenie efektywnego systemu analizy sentymentu i emocji, a z nim – pozycjonowanie reklam.
Interia Emotions – różne emocje, jeden cel
Obecnie jesteśmy na zbliżonym etapie do tego, w którym był New York Times około rok temu. Dysponujemy aplikacją sprawnie analizującą tekst i zawarte w nim emocje. Rozpoczęliśmy współpracę z portalem Interia – tworzymy emotywną mapę jego serwisów tematycznych. Stąd już tylko krok do uwzględniania wydźwięku artykułu w pozycjonowaniu reklam.
Co bardzo ważne, emotywne pozycjonowanie reklam nie oznacza kolejnych obowiązków dla dziennikarzy. Nie będziemy nikomu mówić, jakie emocje ma wyrażać, bo w praktyce każda z nich stwarza odpowiednie środowisko dla reklam. Tekst ma smutną wymowę? Najlepiej umieścić w nim reklamę o ekologicznym wydźwięku. Wyraża strach? To dobry kontekst na sparowanie artykułu z reklamą ubezpieczeń lub suplementów diety.
Kolejnym krokiem projektu Interia Emotions będzie zbadanie, jak dokładnie emocje w tekście reagują z reklamami. Dlatego kiedy to sprawdzimy, emotywne i skuteczne pozycjonowanie reklam stanie się faktem. Takie narzędzie z pewnością okaże się przydatne. Reklamy pozycjonowane na podstawie treści artykułów (a nie śledzenia aktywności internautów) są dla nich mniej drażniące.
DOWIEDZ SIĘ WIĘCEJ:
utworzone przez Sentimenti Team | cze 5, 2019 | Konferencje, SentiBrand
Emocje a marketing? Komunikacja z klientami i kontrahentami, poszukiwanie nowych odbiorców i rynków zbytu towarów czy usług, polityka public relations, działania w Social Mediach, reklama i ogólnie – budowanie wizerunku firmy – kwestie te wymagają od biznesu zbierania danych oraz podejmowania na ich podstawie przemyślanych decyzji prowadzących do rozwoju organizacji. Dziś, dzięki analizie emocji narzędziami Sentimenti można te wszystkie działania prowadzić skuteczniej.
Emocje w komunikacji marek
Możliwości narzędzi do analizy emocji w tekście wypracowanych w Sentimenti są wciąż sprawdzane i poszerzane przez nasz zespół badawczy. Postanowiliśmy zbadać nimi treści reklamowe. Jest to wymagająca dziedzina. Przekaz reklamowy musi być krótki, przykuwać uwagę, zapadać w pamięć. Nader wszystko ma być sugestywny tak, by wywołać określone postępowanie potencjalnych klientów. Żeby tak się stało, najlepiej jest trafić w ich emocje. Z prowadzonych w tej materii badań wiadomo, że przekaz marketingowy z podbudową emocjonalną jest bardziej skuteczny, zaś z praktyki – że emocje, nawet te negatywne, potrafią nieraz na długo zapewnić marce ekspozycję w mediach i Social Mediach.
Przeanalizowaliśmy treści kilku reklam pod względem ich wydźwięku emocjonalnego i nacechowania 8 podstawowych emocji z modelu Plutchika. Do badania wykorzystaliśmy treści reklamowe odnoszące się do produktów AA Prestige (linia kosmetyków), Plus (telekomunikacja), Citi Handlowy (faktoring zewnętrzny), Renault (model Kangoo Express) oraz Shell (olej Shell Helix).
Analiza potwierdziła wyniki badań – nacechowane pozytywnymi emocjami (radość, zaufanie, oczekiwanie) treści reklamowe lepiej zapadają w pamięć odbiorców i bardziej budzą zaufanie do danej marki. To jednak nie wszystko – pogłębiona analiza emocji w treściach reklamowych wskazała także, że nawet pojedyncze (także funkcyjne!) słowo może być nacechowane kilkoma emocjami jednocześnie.
Wskutek tego więc nie zawsze można uniknąć negatywnego sentymentu w treści reklamy. Zawsze można sprawdzić te treści przy pomocy Sentimenti. Dzięki temu lepiej dopasować zawartość komunikatu oraz formę przekazu marketingowego do grupy docelowej. Sentimenti wskaże bowiem konotację emocjonalną tam, gdzie popularna, dwuwymiarowa analiza sentymentu nie wykazuje nacechowania emocjonalnego. To duża korzyść, gdy ma się do analizy bardziej przekrojowe dane. Co ciekawe, jednak niektóre kampanie reklamowe (szczególnie w marketingu politycznym) oparte są o negatywne lub przynajmniej kontrowersyjne emocje. Dlaczego?
Odbiorca przetwarza je szybciej. Lepiej zapadają w pamięć i wywołują chęć działania: najbardziej złość i prowadzące do niej wstręt, strach i… zaskoczenie. Badania pokazują, że odbiorcy zapamiętają przede wszystkim całą tę negatywną emocjonalną otoczkę, nie zaś markę i reklamowany produkt. O ile oczywiście nie odwrócimy umiejętnie znaku emocji. Do tego potrzebna jednak jest wiedza jakie słowa wywołują jakie emocje. My w Sentimenti taką wiedzę mamy, mamy również algorytmy do oceny emocjonalności w treściach. Możemy się nimi podzielić.
Reklama dźwignią handlu. Targetowanie emotywne już działa
Emocje łatwo się przenoszą. I to nie tylko między ludźmi, ale również, co pokazują badania, między słowami. Na bazie tego spostrzeżenia NYT, USA Today, The Daily Beast i inne amerykańskie redakcje rozpoczęły emocjonalne pozycjonowanie treści reklamowych wokół artykułów o danym przekazie. Budowane we współpracy z redakcjami algorytmy analizują opinie czytelników o artykułach i próbują odpowiedzieć na pytanie, jakie będą ich reakcje w zbliżonych treściach tak, by dopasować do nich potem jak najlepiej umieszczone w sąsiedztwie treści reklamowe.
Rozwiązanie to pozwala na tworzenie i lokowanie contentu bardziej kontekstowo, co przekłada się na większą skuteczność działań marketingowych marki. W Sentimenti rozumiemy potrzeby i wydawców, i reklamodawców w tej dziedzinie. Dlatego rozpoczęliśmy współpracę z Grupą Interia w pionierskim na polskim rynku projekcie InteriaEmotions. Wspólnie działamy nad dopasowywaniem emocjonalnego kontekstu treści reklamowych do treści publikacji. Wszystko po to, by firmy i agencje mogły korzystać z dobrodziejstw tego typu pozycjonowania. Wyniki prac prezentowaliśmy na konferencji IAB w Warszawie.
Dlaczego warto rozpocząć współpracę z Sentimenti? Algorytmy, machine learning i inne nowoczesne technologie coraz aktywniej działają w przestrzeni publicznej. Biznes coraz chętniej sięga po te metody. Człowiek nie jest w stanie szybko przeanalizować potężnej liczby danych. Potrzebuje posiłkować się sztuczną inteligencją, by zrobić to lepiej i bardziej efektywnie. Szczególnie dotyczy to emocji, odbieranych indywidualnie, dlatego trudnych do zobiektywizowania.
W Sentimenti rozumiemy ten kierunek. Dlatego, przy zachowaniu naukowych standardów rozwijamy algorytmy do analizy emocji w treściach różnego typu. Nasze narzędzia okazały się skuteczne podczas analizy emocji w treściach reklam, porównywania ich, wskazywania korelacji, kierunku rozwoju trendów itp. To bardzo duży zakres danych. Pozyskanie i analiza zwykle zajmuje długie miesiące. Wymaga obiektywnego wskaźnika pomiaru emocji. Przecież kilka osób, niezależnie od siebie, może ocenić tekst w podobny lub odmienny sposób. Celem skutecznej analizy emocji jest zrozumienie, jaki jest standard takiej oceny.
Jeżeli jesteście zainteresowani poprawą emocjonalności (a więc i skuteczności i zwiększenia zasięgów) Waszych przekazów reklamowych, chcecie pisać bardziej angażujące posty w medciach społecznościowych, potrzebujecie analizy dotychczasowych działań lub wskazania kierunku ich rozwoju – zapraszamy do kontaktu z Sentimenti!
utworzone przez Sentimenti Team | maj 30, 2019 | Kategoryzacja komentarzy, Okiem badacza
Sposób w jaki ludzie przekazują sobie emocje przez lata nie poddawał się algorytmizacji, czyli opisowi zrozumiałemu dla komputerów. Wydawało się, że maszyny będą sobie radzić doskonale z liczeniem, zapamiętywaniem, może nawet z rezerwowaniem stolików w restauracji czy biletów lotniczych – ale sfera “serca” pozostanie domeną czysto ludzką.
Tak rzeczywiście się działo, kiedy próbowaliśmy wyjaśniać komputerom “krok po kroku” jak rozumieć emocje. Algorytmy regułowe stawały się bezradne przy każdej wieloznaczności czy zmianie struktury wypowiedzi.
Rewolucyjne podejście do analizy emocji. Rola maszyny
Od kilku lat do analizy tekstu wkraczają algorytmy uczenia maszynowego (ang. machine learning), w tym ich najnowsza wersja – sieci neuronowe (ang. neural networks), które uczą się “tak jak małe dziecko”, czyli przez oglądanie przykładów. To zupełnie zmieniło sytuację – teraz, jeśli mamy dobre dane i dobry algorytm, możemy nauczyć komputer prawie wszystkiego.
Zespół SENTIMENTI przygotował publikację naukową dotyczącą tego właśnie tematu, która została zaprezentowana podczas międzynarodowej konferencji Language Technology Conference. Publikacji przewodniczy dr Jan Kocoń z Politechniki Wrocławskiej, a jej tytuł to “Recognition of emotions, valence and arousal in large-scale multi-domain text reviews”. Pełna treść pracy będzie wkrótce dostępna w zbiorze pokonferencyjnym, natomiast tutaj prezentujemy najważniejsze wnioski z naszych badań.
Dr Jan Kocoń prezentuje wyniki badań SENTIMENTI na LTC 2019
Uczenie maszynowe w Sentimenti
Zacznijmy od podstawowych kroków uczenia maszynowego dla analizy emocji w tekście:
- Anotacja – przygotowanie zbioru uczącego i testowego (ang. train and test set).
- Wybór algorytmu uczącego (np. SVM, BiLSTM i in.)
- Dobór zbioru cech (ręczny lub automatyczny)
- Trening i dostrajanie sieci neuronowej.
- Testowanie efektywności otrzymanego modelu (miara F-score lub inna).
Co to znaczy, że sieci neuronowe “działają jak ludzki mózg”? Tak jak niemowlę, sieć zaczyna z pewną gotową do uczenia się strukturą, ale bez żadnej wiedzy. Musi zobaczyć wiele, wiele przykładów, aby “zrozumieć” jak działają różne zjawiska (skala liczebności tych przykładów zaczyna się od dziesiątek lub setek tysięcy). Nauczona sieć potrafi samodzielnie analizować nowe, wcześniej nie widziane przykłady, korzystając z rozpoznanych wcześniej cech.
Jakich informacji potrzebuje sieć neuronowa, aby nauczyć się rozpoznawać emocje? Tak jak dziecko, potrzebuje informacji zwrotnej o tym co jest, a co nie jest prawidłowe. Ten rodzaj uczenia maszynowego nazywamy uczeniem nadzorowanym (ang. supervised machine learning). Dla danych językowych, sieć potrzebuje szeregu anotacji, czyli przykładów o postaci np.:
- przepiękny = szczęście 0,8
- znalezisko = zaskoczenie 0,7
- nieuczciwość = złość 0,4
Najważniejsze są nie maszyny, a dane
Jak jednak zdobyć dziesiątki tysięcy takich przykładów potrzebnych do nauczenia sieci neuronowych? I co zrobić ze słowami, które będą wzbudzały różne emocje u różnych osób? Jeśli słowo “kolejka górska” wzbudza we mnie radość, a w tobie strach, to czyją wersję powinniśmy przekazać naszemu “neuronowemu dziecku”?
Problem dobrej jakości danych do uczenia maszynowego był bolączką wielu poprzednich projektów uczenia maszynowego, dlatego w Sentimenti zaangażowaliśmy zespół doświadczonych psychologów z LOBI PAN i przeprowadziliśmy największe w Polsce badania emocji w słowach. Zapytaliśmy ponad 20 tys. osób o ponad 30tys. słów i 7 tys. tekstów, z których każdy był oceniony ok. 25 -50 razy (więcej szczegółów na naszym blogu link). Mamy dzięki temu najbardziej reprezentatywną informację o 8 emocjach, jakie poszczególne słowa i teksty wzbudzają u Polek i Polaków.
Lepsza automatyczna analiza emocji w tekście
Stworzenie dobrej bazy danych pozwoliło nam przejść do kolejnego kroku, czyli wyboru algorytmu uczenia maszynowego, który najlepiej podoła zadaniu “odgadywania” emocji w tekście. Przetestowaliśmy następujące rozwiązania, które “nakarmiliśmy” naszymi danymi:
- word embeddings i word2vec (czyli metodę przekształcania słów i tekstów na postać matematyczną);
- fastText (jako podstawową metodę, punkt odniesienia);
- BiLSTM (ang. bidirectional long-short-term memory neural network, czyli dwukierunkowe sieci oparte na krótko- i długoterminowej pamięci);
Nasze algorytmy rozpoznawały sentyment trafnie w 89%, natomiast emocje w ok. 80-85% (dla wybranej grupy tekstów). Szczegółowe miary i informacje o dziedzinach, a także wiele pomiętych tutaj szczegółów badania, można znaleźć w naszej publikacji na stronie LTC.
Dzięki temu badaniu mamy dostępne modele, które rozpoznają emocje szybciej niż człowiek – są w stanie przetworzyć w ciągu kilku minut miliony tekstów.
W dziale B+R Sentimenti ciągle pracujemy nad nowymi rozwiązaniami, dlatego już teraz eksperymentujemy z technologiami, które zrewolucjonizowały świat NLP (ang. Natural Language Processing) w 2018 roku, takimi jak BERT i ELMo, ciągle rozwijamy też własne modele i rozwiązania dla lepszego zrozumienia emocji w języku.
Współpraca przy tej notce: dr Barbara Konat, kierowniczka badawcza w SENTIMENTI
utworzone przez Sentimenti Team | maj 23, 2019 | Kategoryzacja komentarzy, Polityka i społeczeństwo, Styl życia
Najwięcej wstrętu wyrażają tytuły Wolności 24 i Do Rzeczy. Z kolei pozytywne emocje najczęściej pojawiają się w nagłówkach portali finansowych, a Niezależna i Oko Press wcale tak bardzo się od siebie nie różnią…
Tytuł – pierwszy krok w komunikacji z czytelnikiem
Tytuł to pierwsze zetknięcie się odbiorcy z tekstem. Albo go zainteresuje i skłoni do przeczytania treści, albo nie wydarzy się nic więcej. To jasne, że wobec tego muszą się w nim pojawiać informacje i emocje, które najskuteczniej przyciągną czytelnika.
Jakie emocje pojawiały się w ostatnim miesiącu w tytułach najbardziej znanych polskich portali informacyjnych? Czy te prawicowe lub lewicowe przemawiają do czytelnika inaczej zanim zacznie czytać dłuższy tekst? Które są najbardziej pesymistyczne? Epatują złością lub strachem?
Polskie portale informacyjne
Przeanalizowaliśmy 25 portali, w tym wielkich dostawców treści (Interia, Onet, Wirtualna Polska), gazety internetowe (Dziennik, Rzeczpospolita, Wyborcza), portale finansowe (Money.pl i Bankier.pl), strony telewizji informacyjnych (TVP Info, TVN 24). Zebraliśmy tytuły pojawiające się na ich głównych stronach lub (w przypadku największych dostawców) na podstronie o tematyce fakty czy newsy.
Analiza sentymentu tytułów artykułów
Tytuł to jedynie kilka słów, które nie tylko zapowiadają szerszą treść, ale w dodatku pojawiają się w towarzystwie innych fraz, czasem bardzo różnych. To pierwsze wskazówki o nastroju tych treści, z którymi zetknie się czytelnik. Stanowią zatem punkt wyjścia dla jego dalszej interakcji z artykułami.
Analiza zbioru nagłówków publikowanych w portalu w danym momencie pozwoli nam określić, jaki nastrój odczuwałaby osoba, która w tym czasie w miarę regularnie przeglądałaby poszczególne portale. Uzyskany wynik pokaże nam, jakie emocje są charakterystycznych dla danego portalu. Na potrzeby tego badania przeanalizowaliśmy tytuły opublikowane na wybranych stronach od 15 kwietnia.
Dla ułatwienia posortowaliśmy portale od wyrażających w tytułach najwięcej pozytywnego sentymentu po te najbardziej negatywne. “Najprzyjemniej” prezentują się finansowe, za nimi Wirtualne Media (piszące sporo o popkulturze), potem Radio Zet i Dziennik. Po drugiej stronie rankingu znajdują się Wolność 24, Fakty Interii, Polsat News czy Do Rzeczy.
Jak można od razu zauważyć, portale nie rozkładają się pod względem sentymentu według “partyjnej” linii. Niezależna i Oko Press są do siebie w tym ujęciu bardzo podobne. TVP Info sąsiaduje z Na Temat.
Emocje w tytułach artykułów
Tym razem chcemy skupić się na 8 skrajnych przypadkach (wg pokazanego wcześniej sentymentu), chociaż z puli odejmiemy portale finansowe.
Emocje w tytułach poszczególnych portali porównano do średniej, więc wykres pokazuje, o jaki procent różnią się od przeciętnego wyniku.
emocje w tytułach polskich portali informacyjnych
Po prawej stronie wykresu znajdują się portale o przewadze negatywnego sentymentu w tytułach. Jak widać, emocjami decydującymi o takim wydźwięku są strach i wstręt. Pojawia się także sporo złości, w podobnym natężeniu w przypadku Wolności 24, Faktów Interii i Do Rzeczy. Pozytywna połowa wykresu opiera się na radości, zaufaniu oraz emocjach uznawanych w modelu Plutchika za ambiwalentne: oczekiwaniu i zaskoczeniu. Te ostatnie, co ciekawe, wydają się mieć spory udział w tytułach publikowanych przez portale z drugiego końca spektrum sentymentu, zwłaszcza Wirtualne Media czy Dziennik.
Relacje między emocjami
Ważną częścią teorii Plutchika są tzw. diady. Dwie sąsiadujące ze sobą emocje (np. radość i zaufanie) tworzą harmonijną parę, miłość. Z kolei przeciwstawne tworzą konflikt, czasem także stanowiący złożone uczucie (np. smutek i radość naraz dają nostalgię). Przeciwstawne pary w tym modelu niekoniecznie opierają się na różnicy pozytywna-negatywna emocja. Na przykład wstręt i zaufanie tworzą diadę opartą na różnicy unikanie-dążenie, podobnie jak złość i strach. Jednak żeby mówić o diadzie zgodnie z założeniami modelu, dwie emocje muszą wystąpić w tekście jednocześnie, w tym samym zdaniu czy wręcz słowie. W tytułach gazetowych, nawet na stronach portali, niekoniecznie pojawiają się w taki sposób. Za to już zmiany proporcji w natężeniu sparowanych lub “skonfliktowanych” emocji pozwalają nam pokazać do pewnego stopnia, jaką retoryką posługują się dane redakcje.
Wstręt i zaufanie w tytułach polskich portali informacyjnych
Najwięcej wstrętu wyrażają tytuły portali Wolność 24 i Do Rzeczy. Co ważne, wysokie natężenie wstrętu niekoniecznie wiąże się ze znikaniem zaufania z tytułów danego portalu. Większość z przebadanych przez nas dostawców treści nie różni się znacząco pod względem natężenia tej emocji, jedynie Wirtualne Media, portale finansowe, Gazeta.pl czy W Polityce posługują się tą emocją częściej niż pozostałe.
Jak portale informacyjne komunikują się przez tytuły artykułów
Z analizy sentymentu i emocji w tytułach artykułów publikowanych na poczytnych portalach wyłania się obraz, którego się nie spodziewaliśmy. Portale różnią się, ale w poprzek ideologicznych podziałów.
Gazeta.pl i Rzeczpospolita są do siebie podobne pod względem sentymentu. Oko Press wyraża najwięcej złości ze wszystkich portali, a zaraz za nim jest Do Rzeczy. Z kolei w strachu przodują Wiadomości WP.pl, Wolność 24 i Fakty Interii. Wolność wydaje się tu najbardziej konsekwentna w tonie wypowiedzi kierowanych do odbiorcy, bazuje zawsze na negatywnych emocjach. Podobnie konsekwentne, choć w stronę pozytywnych tonów, są portale finansowe.
Jak widać, portale mogą różnić się też wielkością i częstością publikowania, ale być do siebie podobne pod względem wydźwięku tytułów. Co oczywiście nie znaczy, że podobieństwa dotyczą także emocjonalnego tonu artykułów – to musimy jeszcze sprawdzić
Portale i gazety internetowe
Wyniki naszego badania pokazały jeszcze coś: tytuł nie musi wyrażać negatywnych emocji, żeby pojawić się na stronie głównej ważnego dostawcy treści. Największe portale, Interia, WP czy Onet, uplasowały się w naszym rankingu po stronie przewagi negatywnego sentymentu, ale portale gazetowe można było znaleźć w różnych miejscach całego spektrum – niezależnie od przypisywanej im orientacji politycznej. Być może właśnie ten wynik najlepiej ilustruje różnice pomiędzy stylami i retorykami panującymi w różnych obszarach branży informacyjnej.
