Как понять сентиментальный: СЕНТИМЕНТАЛЬНЫЙ | это… Что такое СЕНТИМЕНТАЛЬНЫЙ?

Что такое сентиментальность простыми словами — примеры, история

Сентиментальность простыми словами – это способность человека тонко чувствовать положительные и отрицательные эмоции, глубоко эмоционально оценить события, поступки других людей. Это выраженная реакция психики, проявляется в плаксивости, чувствительности, эмоциональности. Внешние проявления сентиментальности можно спутать с состраданием и сочувствием. Но сентиментальный человек является более уязвимый и может идти на поводу более сильной личности.

Содержание страницы

• 1 Кто такой сентиментальный человек простыми словами
• 2 Особенности сентиментальности у мужчин и женщин
• 3 Примеры сентиментальности
• 4 История возникновения термина

Кто такой сентиментальный человек простыми словами

Сентиментальность, чувствительность, сострадание – все эти понятия схожи между собой. Разница в том, что сентиментальный человек может быть эгоистичным и жестоким. Он жалеет бездомную собаку на улице, умиляется при виде маленького ребёнка, но при этом остаётся равнодушным к больному соседу, который нуждается в помощи. Это нелюбовь, а болезненная впечатлительность, которую нередко ложно принимают за любовь.

@ru.freepik.com

Это чувство бывает вызвано глубокими внутренними обидами, жалостью к себе, демонстративным и даже истерическим поведением. Сентиментальный человек часто накапливает разочарование собой, недовольство своей жизнью. Вместо решения проблемы он ждёт, пока всё разрешится, само собой. Такой человек часто живёт прошлым, снова и снова переживает свои неудачи.

Важно! Каждый человек при самоанализе может определить, есть ли у него сентиментальность. Для этого нужно быть честным перед собой, признаться в своих слабостях. Лучше от этой черты попытаться избавиться.

У сентиментального человека под влиянием определённых раздражителей возникает особое чувственное настроение. Возрастает влиянием событий и впечатлений на чувства, эмоции. При этом мыслительная сфера, психика не затрагивается. Внешними проявлениями сентиментальности являются:

• умиление;
• растроганность;
• восторг;
• сопереживание;
• повышенная слезливость;
• приторная восторженность;
• не замечание недостатков.

Это касается не всех событий и впечатлений. Подобная реакция происходит выборочно. Сложность борьбы с этим качеством в том, что оно врождённое, идёт глубоко из детства. Сентиментальный человек выражает сострадание в отношении людей, событий, животных. Но при этом не предпринимает никаких действий для того, чтобы исправить положение и как-то помочь.

Особенности сентиментальности у мужчин и женщин

Эта черта чаще встречается у женщин. У них на уровне подсознания заложено сочувствие, сострадание, эмоциональность. Женщина интуитивно чувствует потребности ребёнка, внимательно слушает мужа. Если такая чувствительность помогает сделать отношения гармоничными, не нарушает психологическую устойчивость, ничего делать не нужно.

Важно! Бороться с этим качеством нужно в том случае, если оно мешает строить гармоничные отношения, негативно влияет на здоровье.

Женщина не должна сдерживать свои эмоции и реакции. Слёзы помогают ей избавиться от внутреннего напряжения. Важно правильно себя вести при повышенной чувствительности. Не кричать на мужа, а посмотреть слезливый фильм, чтобы избавиться от напряжения и накопившихся эмоций.

Повышенная чувствительность у мужчин встречается редко. Для представителей сильного пола характерна стойкость, логика, внешнее спокойствие. Даже если внутри бушует буря, мужчина умеет сдержать свои чувства. Такая стойкость обусловлена высоким уровнем тестостерона. С возрастом его характер становится более мягким, поскольку уровень гормона уменьшается.

@kharkovforum.com

Примеры сентиментальности

Повышенная восприимчивость можно встречаться в разных сферах жизни. Примерами такого поведения могут быть:

• умиление при виде маленького ребёнка в коляске;
• слишком эмоциональная реакция на критику, оскорбление, трагичные события;
• повышенный восторг на сюрпризы, комплименты, романтические проявления;
• слёзы при просмотре фильма, после услышанной истории;
• слёзы при виде больного животного.

Интересно! Такой человек реагирует подобным образом только на события из жизни других людей. Эта черта не относится к его жизни.

История возникновения термина

Впервые об этом понятии заговорили в европейских странах во второй половине 18 столетия. Под этим термином подразумевали чувственность и реакцию на прочтённые произведения.

В России этот термин появился в начале 19 столетия. Он обозначал излишнюю эмоциональную реакцию, идеализированное изображение человеческих переживаний, жизни и природы. Это противовес строгому классицизму, который был присущим для простолюдина.

что это такое и когда полезно плакать?

Сентиментальность сравнивают с заменителем сахара: вроде бы ощущения похожи, но привкус подделки остается. Может быть, потому что всплакнуть над лирической песней могут самые жестокие люди. Или потому, что сентиментальный человек работает на зрителя, демонстрируя чуткость души. Но не все так однозначно. У сентиментальности есть и другая сторона – тонко чувствующая душа, которая никогда не пройдет мимо чужой беды.

В статье расскажем о разных проявлениях сентиментальности, любви к сентиментальным историям, пользе искренних слез и плаче как признаке сильной личности.

Что такое сентиментальность?

Сентиментальность — это способность отзывчиво реагировать в ситуациях, которые считаются милыми, трогательными, переполненными чувствами и впечатлениями. Казалось бы, рыдать над красивыми фильмами или стихами, умиляться видео с котиками или детьми, плакать от сочувствия к старикам или раненым – это прекрасно. Нельзя не восхититься такой чуткости. Но такое свойство психики сильно зависит от общего контекста и в этом вопросе важно избежать крайностей.

С одной стороны сентиментальность порождает симпатию, чувствительность, жалость. И хорошо, когда люди реагируют хоть на что-то – занимаются благотворительностью, первыми приходят на помощь. На подобные поведенческие маркеры опираются социальные ролики, которые привлекают внимание к проблемам общества. Этот вид эмоциональности поэтизируется в художественной литературе и преобладает в литературных направлениях романтизма и сентиментализма.

С другой стороны сентиментальность направлена не на того, кто вызвал всплеск чувств, а на собственные переживания. Не зря сентиментальность названа обратной стороной злорадства. Она использует чужие эмоции, но не проживает их сердцем. В слезливости и умилении больше демонстрации, чем искренних переживаний. А жалость не искренняя, а поверхностная и мимолетная. Подобную эмоциональность приписывали Гитлеру, который плакал над спектаклем, а потом отправлял заключенных в концлагеря.

Вообще сентиментальность – это готовность расчувствоваться даже по глупому поводу. Что неудивительно, ведь французское слов «sentiment» переводится как «чувство». Но чувство может быть бездейственным, когда в тяжелой ситуации просто садишься рядом и плачешь. А может стать действием, когда стремишься помочь ближнему, которого жалеешь.

Пройти тест на характер человека

Почему сентиментальные романы так популярны?

Сюжеты, вызывающие радостную растроганность и повышенную эмоциональность, были еще в эпосе древности. Но история литературного направления сентиментализма началась в XVIII века в Англии. Родоначальником сентиментализма признан английский поэт Джеймс Томсон, чьи произведения отличались идиллическими картинами, напыщенным стилем и полетом воображения. Позже вклад в историю этого литературного направления внесли Сэмюэл Ричардсон, Джейн Остин, Жан-Жак Руссо, Франсуаза Саган. В России сентиментализм связан с именами Николая Карамзина, Александра Пушкина, Александра Радищева.

Сентиментализм превозносит открытое, бесхитростное общение и теплые человеческие чувства. Главным героем произведений становится «естественный человек», живущий вдали от цивилизации. Этот герой занимался живым трудом, вдохновлялся повседневными впечатлениями, испытывал всю гамму чувств от низменных до возвышенных, сохранял надежду на самосовершенствование.

Хотя направление сентиментализма было популярно совсем недолго, его приемы активно используются в продажах. Крупные торговые сети и бренды буквально соревнуются в создании трогательных рекламных роликов, которые помогают соприкоснуться со сказкой. Создатели роликов говорят, что реклама товаров – не главная цель. Авторы призывают зрителей собираться вместе, помириться с родными, делать добрые дела.

Какими бы не были мотивы рекламодателей, такие ролики поднимают настроение, дают возможность почувствовать себя живым. Особенно это заметно в предновогодний период, когда уровень сентиментальности резко повышается.

Пять аргументов в пользу сентиментальных историй.

Сегодня признаться в своей слабости даже как-то неловко. Повсюду правят бал умудренные жизнью реалисты и циники. Поэтому в будничной жизни мы делаем все, чтобы окружающие не принялись нас за чувствительных людей. Тем не менее, продолжаем верить в красивые истории про Золушку или бедных сироток, но обязательно со счастливым концом. В чем же причина такой любви?

1. Нам важно верить, что окружающий мир добрый. В реальной жизни люди не могут продемонстрировать столько бескорыстия, искренности, добросердечности, как это делают герои романтических историй. Когда мы становимся свидетелями благородного жеста, красивого поступка или бесконечного альтруизма, мы снова обретаем веру в доброту нашего мира.
2. Мы подпитываем свой оптимизм. Оптимисты более устойчивы к потрясениям, легче переключаются с негативных эмоций на позитивные. Но в современной культуре оптимизм постоянно осмеивается и противопоставляется реалиям жизни. Неудивительно, что надежда на лучшее иссякает, просто уходит в песок. Красивые истории помогают нам не поддаваться депрессии даже тогда, когда мир кажется жестоким и несправедливым.
3. Мы возвращаемся в детство. Секрет притягательности сентиментальных историй в том, что они обращаются к нашему внутреннему ребенку. В какой бы семье мы не выросли, нам недостает детского ощущения защищенности. Благодаря предсказуемо счастливому финалу истории наш внутренний ребенок получает утешение и уверенность в том, что все будет хорошо.
4. Мы получаем надежду на то, что можно изменить свою судьбу. Экранные сюжеты, с невероятными поворотами судьбы, подпитывают веру в чудеса, жажду перемен в жизни и надежду на то, что найти свой идеал все-таки получится. Конечно, идеальных партнеров не существует, но их экранные образы доказывают: искать можно и нужно. Главное за поисками не упустить все прекрасное в собственной жизни.
5. Сентиментальные истории дают возможность поплакать людям, которые в обычной жизни плакать не склонны. Реками женских слез, льющихся в кинозале, никого не удивить. С мужчинами все сложнее. Их с детства учили скрывать свои эмоции и внушали: «мужики умеют держать себя в руках». Зато поплакать над чужими историями, фильмами, песнями вроде не так стыдно. Тем более, что мужские слезы все чаще воспринимают как умение сопереживать.

Пройти тест: оптимист или пессимист

Пять причин почему плакать полезно.

Психологи говорят, что просмотр сентиментальных фильмов заменяет сеанс слезотерапии. Слезотерапия – шутливый термин, но медики сходятся в том, что плакать полезно. Причем одинаково полезно плакать от счастья, от горя и в трогательные моменты жизни. И вот почему:

1. Слезы спасают от стресса. Если сдерживать негативные эмоции, можно обзавестись целым набором заболеваний от невроза до мигрени. Зато во время плача гормоны радости эндорфины помогают почувствовать моральное облегчение. Плач отличный антидепрессант.  Причем душевная боль уменьшается даже тогда, когда проблема не решилась.
2. Слезы очищают. Как и пот, слезы выводят из организма токсины. Правда, это касается эмоциональных слез, которые медленно стекают по лицу и оставляют заметные дорожки. Химический состав искусственных слез или тех, которые появляются во время чистки лука, не такой ценный.
3. Слезы уменьшают боль. Во время плача в организме выделяется энкефалин, действие которого подобно морфину. То есть слезы действуют как легкое обезболивающее. Правда, их действие временное и даже длительный плач не заменит поход к стоматологу.
4. Слезы укрепляют отношения. Слезы обнажают душу, показывают нашу незащищенность, уязвимость, вызывают сочувствие. А это важно для человеческих отношений. Правда, это касается искреннего плача. Попытки манипулировать с помощью слез имеют обратный эффект и разрушают отношения.
5. Слезы облегчают общение. Плач – это часть невербальной коммуникации. Легкие, бегущие слезы говорят о радости. Мелкие, скупые – демонстрируют боль, обиду, желание вырваться. Обильные, капающие – говорят о жалости к себе, которую хочется выплакать. Правда, окружающие должны быть достаточно внимательны, чтобы понять это общение без слов.

Три доказательства тому, что слезы – признак сильной личности.

Есть распространенное, но ложное мнение о том, что слезы – признак бесхарактерности. Но увидеть реальность такой, какая она есть и правильно реагировать на происходящее умеют только психологически устойчивые люди. В действительности плач – признак суперсилы. Сильные личности не боятся своих слез, потому что:

1. Умеют контролировать эмоции.

Уровень эмоционального интеллекта играет не меньшую роль, чем коэффициент интеллекта (IQ). Это способность понимать свои эмоции, знать значение переживания в контексте своей жизни. Эмоции необходимы для мотивации, самоконтроля и самодисциплины.

Сильный человек развивает и ценит свой эмоциональный интеллект. Он не повинуется минутным порывам, чтобы выплеснуть эмоции на окружающих. Чувствуя, что внутри закипают гнев и злость, он умеет вовремя остановиться, сделать паузу и обдумать происходящее. Зато потом снижает эмоциональное напряжение за прослушиванием баллады.

Пройти тест на эмоциональный интеллект EQ

2. Умеют сопереживать.

Эмпатия – это не про то, чтобы пустить слезу над чужим несчастьем и пройти мимо. Это умение задавать правильные вопросы, слушать и понимать чувства другого.

Сильный человек располагает. Он умеет убедить собеседника, что делиться чувствами и переживаниями – это нормально. Он не навязывает своего мнения, не дает готового решения проблемы, не перетягивает одеяла на себя. Зато сильный человек готов поделиться своей историей переживаний. А для этого нужны особая деликатность и собственный эмоциональный опыт.

3. Не ищут всеобщего одобрения.

Хотеть понравиться другим – это нормально. Но иногда личная сила заключается в том, чтобы отказаться от желания быть всеобщим любимчиком.

Сильный человек знает, что эмоции важнее социальных норм и не стремится выглядеть супермашиной, чтобы ежеминутно демонстрировать свое мужество. Он формирует личную шкалу оценок самого себя и окружающих. Он имеет достаточно внутренних ресурсов, чтобы не зависеть от чужого мнения. Это наполняет жизнь куда большей свободой, а самого человека – большой личной силой.

Выводы:

• Сентиментальность – это свойство психики, которое в зависимости от контекста может быть проявлением чувствительности или эгоизма.
• Сентиментализм – направление в литературе, поэзии и рекламе.
• Вера в добро и чудеса возвращает в детство, помогает выжить во взрослой жизни.
• Слезы – это не признак слезливости. Слезы часть того, что делает нас людьми.
• Умение плакать и не стесняться своих эмоций – характеристика сильной личности.

Пройти тест на эмпатию

Что такое анализ настроений? Полное руководство на 2023 год

Как клиенты относятся к вашим продуктам или услугам? Это важный вопрос, которым владельцы бизнеса не должны пренебрегать. Положительные и отрицательные слова имеют значение. Они могут повысить ваши деловые усилия или спровоцировать кризис. Хорошая новость заключается в том, что вы можете измерить удовлетворенность клиентов с помощью анализа настроений.

Что такое анализ настроений?

Мы определенно можем сказать, что с развитием электронной коммерции, инструментов SaaS и цифровых технологий анализ настроений становится все более и более популярным.

Итак, вот руководство по анализу настроений.

В этом сообщении блога вы узнаете кое-что о:

• Что такое анализ настроений?
  • Определение анализа настроений
  • Анализ настроений НЛП
• Что такое оценка тональности?
• Как провести анализ настроений?
• Почему стоит использовать специальный инструмент для анализа настроений?
• Для чего можно использовать анализ настроений?
• Как работает анализ настроений?
• Проблемы анализа настроений
• Заключение

Что такое анализ настроений?

Анализ настроений (также известный как анализ мнений или эмоциональный ИИ) — это метод анализа текстовых данных для определения их намерений.

Цель состоит в том, чтобы автоматически распознавать и классифицировать мнения, выраженные в тексте, для определения общего настроения.

Определение анализа настроений

Анализ настроений — это процесс анализа онлайновых письменных материалов для определения эмоционального тона, который они несут, независимо от того, являются ли они

положительный, отрицательный или нейтральный . Проще говоря, анализ настроений помогает найти отношение автора к теме.

Инструменты анализа тональности классифицируют тексты как позитивные, нейтральные и негативные.

Позитивное настроение можно выразить с помощью таких слов, как «хорошо», «великолепно», «замечательно» и «фантастически».

Негативное настроение может быть выражено такими словами, как «плохой», «ужасный», «ужасный» и «отвратительный».

Вот пример письма с негативным настроением, потому что оно содержит ненависть.

Пример упоминания в социальных сетях с негативным настроением, обнаруженным иллюстрирующим инструментом Brand24

Инструменты анализа настроений, такие как Brand24, могут точно обрабатывать обширные данные, включая отзывы клиентов.

Более того, вы можете проводить анализ по любой интересующей вас теме. Все, что вам нужно сделать, это настроить проект с помощью инструмента и отслеживать ключевые слова, которые важны для вас.

Благодаря анализу настроений вы сможете:

• Лучше понять, как ваши клиенты относятся к вашему бренду
• Получите информацию, которая поможет вам улучшить свои продукты и услуги
• Сделайте свой бизнес более отзывчивым на отзывы клиентов
• Быстро реагируйте на негативные настроения и меняйте их
• Следите за репутацией вашего бренда в режиме реального времени
• Делайте своих клиентов счастливыми, всегда ставя их чувства на первое место

Анализ настроений с помощью обработки естественного языка (NLP)

Что такое анализ настроений с помощью NLP? Вот объяснение, написанное Кшиштоф Райда, руководитель отдела искусственного интеллекта в Brand24 :

С быстрым ростом Интернета — основного источника информации и места для обмена мнениями — возникает необходимость собирать и анализировать упоминания по заданной теме.

Массовый сбор данных возможен с помощью инструментов интернет-мониторинга. Однако ручной анализ десятков тысяч текстов отнимает много времени и ресурсов, и именно здесь искусственный интеллект (ИИ) становится чрезвычайно полезным.

Обработка естественного языка (NLP), часть ИИ, связанная с анализом текста, является важным методом в современном мире для обнаружения неизвестного из результатов интернет-мониторинга.

Одной из самых полезных задач НЛП является анализ настроений — метод автоматического определения эмоций, стоящих за текстом.

Чувства можно анализировать на разных уровнях — от выявления положительных или отрицательных мнений, количественной оценки уровня положительных или отрицательных эмоций до даже определения тонких эмоций, стоящих за мнением (например, счастья, гнева, печали и т. д.).

Что такое оценка тональности?

Одним из способов оценки тональности является оценка тональности.

Это система масштабирования, отражающая эмоциональную глубину эмоций в фрагменте текста.

Оценка настроения определяет эмоции и присваивает им оценку настроения, например, от 0 до 10 – от самого негативного до самого положительного настроения. Оценка настроений упрощает понимание того, что чувствуют клиенты.

Существуют различные способы расчета оценки тональности, но наиболее распространенным методом является использование словаря отрицательных, нейтральных или положительных слов. Затем текст анализируется, чтобы увидеть, сколько отрицательных и положительных слов он содержит. Это может дать нам хорошее представление об общем настроении текста.

Для расчета оценки настроения учитываются различные факторы, такие как количество и тип выражаемых эмоций, сила этих эмоций и контекст, в котором они используются. Оценки тональности могут быть полезны для различных целей, например, для расчета удовлетворенности клиентов или определения того, является ли текст положительным или отрицательным по своей природе.

В Brand24 мы анализируем настроения, используя современный подход глубокого обучения. Наши нейронные сети были обучены тысячам текстов, чтобы получить знания о человеческом языке и хорошо распознавать чувства. Если вы обнаружите какие-либо ошибки, сообщите нам об этом, чтобы мы могли улучшить наше решение и лучше обслуживать вас.

Как провести анализ настроений?

Выполнение точного анализа настроений без использования онлайн-инструмента может быть затруднено. Почему это? Проведение анализа на основе большого объема данных занимает много времени.

Конечно, вы можете попытаться исследовать и проанализировать упоминания о вашем бизнесе самостоятельно, но это займет у вас много времени и сил. Кроме того, риск человеческой ошибки в этом случае весьма значителен.

Давайте посмотрим на пример.

За последние 30 дней бренд Nike получил более 570 тысяч упоминаний. Можете ли вы представить себе анализ каждого из них и оценку того, имеет ли он отрицательное или положительное настроение? Я не могу.

С помощью инструмента Brand24 я обнаружил, что около 120 тыс. из этих упоминаний положительные, 46 тыс. отрицательные, а остальные — нейтральные.

Мне потребовалось менее 3 минут, чтобы открыть для себя это понимание. Как я это сделал? Я просто щелкнул фильтр настроений, и данные были представлены мне на удобной панели инструментов Brand24.

Положительные упоминания, обнаруженные инструментом Brand24

Для начала на рынке есть несколько инструментов для анализа настроений. Что интересно, большинство инструментов для мониторинга СМИ могут выполнять такой анализ.

Одним из самых доступных и эффективных инструментов, предлагающих надежный анализ настроений, является Brand24. Он предлагает бесплатную пробную учетную запись.

Недавно мы внедрили новую модель анализа настроений. Прямо сейчас пользователи приложения Brand24 используют наилучшие технологии для оценки отношения к своему бренду, продуктам и услугам.

Почему стоит использовать специальный инструмент для анализа настроений?

Инструмент сделает всю работу за вас. На самом деле, есть много причин, почему его стоит использовать.

Прежде всего, с помощью соответствующего инструмента вы сможете легко определять положительные и отрицательные настроения.

Анализ настроений с помощью инструмента Brand24

Во-вторых, это экономит время и усилия, поскольку процесс извлечения настроений полностью автоматизирован — это алгоритм, который анализирует наборы данных настроений, поэтому участие человека минимально.

Можете ли вы представить себе просмотр веб-страниц, поиск нужных текстов, чтение их и оценку их тона вручную? Это выполнимо, но требует времени.

В-третьих, эта тема становится все более популярной по мере развития искусственного интеллекта, глубокого обучения, методов машинного обучения и технологий обработки естественного языка.

В-четвертых, по мере развития технологий анализ настроений станет более доступным и доступным как для населения, так и для небольших компаний.

И, наконец, инструменты становятся умнее с каждым днем. Чем больше они получают данных, тем умнее и точнее они становятся при извлечении настроений.

Помимо системы анализа настроений, вы также получите доступ ко многим ценным показателям, таким как:

Метрики прослушивания в социальных сетях

Настройте инструмент Brand24 и попробуйте анализ настроений!

Попробуйте бесплатно!

Для чего можно использовать анализ настроений?

Текстовая аналитика и анализ мнений находят множество применений в электронной коммерции, маркетинге, рекламе, политике, исследованиях рынка и любых других исследованиях.

Давайте подробнее рассмотрим, какую пользу приносит анализ текста в этих областях.

01 Управление репутацией бренда

В Интернете потребители рассказывают о брендах, продуктах, услугах, делятся своим опытом и рекомендациями. Социальные платформы, обзоры продуктов, сообщения в блогах и дискуссионные форумы кишат мнениями и комментариями, которые, если их собрать и проанализировать, могут стать источником деловой информации.

Когда дело доходит до управления репутацией бренда, анализ настроений можно использовать для мониторинга бренда, чтобы анализировать шумиху в Интернете и социальных сетях о продукте, услуге, бренде или маркетинговой кампании.

Онлайн-анализ помогает оценить репутацию бренда и его восприятие потребителями.

Таким образом компании могут узнавать об отношении потребителей, средств массовой информации и экспертов к своим продуктам, услугам, маркетинговым кампаниям и брендам, выраженным на дискуссионных форумах, сайтах онлайн-обзоров, новостных сайтах, блогах, Твиттере и других общедоступных онлайн-источниках.

Мониторинг бренда является важной сферой деятельности специалистов по связям с общественностью, и анализ настроений должен быть одним из их инструментов в повседневном использовании.

Взгляните на пример, обнаруженный инструментом Brand24 .

Рейтинг онлайн-репутации Boing входит в 5% худших брендов. Два события негативно повлияли на имидж бренда.

График показывает, что компания боролась с проблемами из-за авиакатастрофы в Китае и публикации слабых квартальных результатов.

02 Отзывы клиентов

Компании используют анализ настроений для анализа мнений клиентов.

В наши дни потребители используют свои социальные профили, чтобы делиться своим положительным и отрицательным опытом с брендами.

Инструмент анализа настроений может идентифицировать упоминания, передающие положительные фрагменты контента, показывающие сильные стороны, а также отрицательные упоминания, показывающие плохие отзывы и проблемы, с которыми пользователи сталкиваются и о которых пишут в Интернете.

В некоторых случаях это делает обслуживание клиентов гораздо более внимательным и отзывчивым, так как служба поддержки клиентов в режиме реального времени информируется о любых негативных комментариях. Служба поддержки должна как можно быстрее узнавать о любых грубых ошибках. Поскольку упоминания обнаруживаются очень быстро, обслуживание клиентов имеет преимущество быстрого реагирования. Это делает управление клиентским опытом более плавным и приятным.

Наш замечательный контент-менеджер, Чиа, сняла видео, в котором рассказывается, как анализ настроений ваших клиентов позволяет вам узнать, что вашим клиентам нравится и не нравится в вашей компании и продуктах.

Вот несколько вариантов использования:

UBER

Некоторое время назад UBER использовал мониторинг социальных сетей и инструменты текстовой аналитики, чтобы узнать, понравилась ли пользователям новая версия их приложения.

Это довольно хороший пример, иллюстрирующий использование анализа настроений в социальных сетях.

«В Uber мы ежедневно используем социальные сети, что позволяет нам понять, как наши пользователи относятся к изменениям, которые мы внедряем. Как только мы вводим модификацию, мы знаем, какие ее части приветствуются с энтузиазмом, а какие требуют дополнительной работы. Мы рады, что новое приложение было так хорошо принято, потому что мы вложили в него много труда», — говорит Кшисек Радошевски, руководитель отдела маркетинга Uber в Центральной и Восточной Европе.

03 Исследование рынка

Анализ настроений предлагает обширный набор данных, что делает его отличным дополнением к любому типу исследования рынка.

Независимо от того, анализируете ли вы целые рынки, ниши, сегменты, продукты, их специфические характеристики или оцениваете любой рыночный шум, анализ настроений предоставляет вам огромное количество бесценной информации: что нравится, не нравится потребителям или каковы их ожидания.

Все эти данные позволяют проводить относительно конкретные исследования рынка, улучшая процесс принятия решений.

04 Предотвращение кризисов

Инструменты анализа настроений, например, Brand24, также являются инструментами мониторинга СМИ. Они собирают упоминания предопределенных ключевых слов в режиме реального времени с веб-сайтов, новостных сайтов, дискуссионных форумов,

С помощью такого инструмента специалисты по связям с общественностью могут в режиме реального времени получать уведомления о любом негативном контенте, появившемся в сети. Увидев упоминание о негативном настроении клиентов, компания может быстро отреагировать и пресечь проблему в зародыше, прежде чем она перерастет в кризис репутации бренда.

United Airlines

В прошлом году United Airlines пережила кризис имиджа. Используя инструмент мониторинга социальных сетей, мы проанализировали настроения хэштега #UnitedAirlines. Интересно, использовали ли они в то время модель анализа настроений?

Вот что получилось:

05 Политика

Политологи также нашли отличное применение анализу настроений.

В 2012 году, используя анализ настроений, администрация Обамы исследовала восприятие политических заявлений во время президентских выборов 2012 года.

Во время последних президентских выборов в США некоторые организации анализировали, например, сколько негативных упоминаний о тех или иных кандидатах появилось в СМИ и новостных статьях.

По меньшей мере несколько академических статей посвящены анализу настроений в связи с политикой.

• Прогноз выборов в Индии на основе анализа настроений в Твиттере
• Наука о политических данных: анализ твитов и настроений Трампа, Клинтон и Сандерса
• Анализ политических настроений на президентских выборах в Египте с использованием данных Twitter

Здесь показано еще одно применение анализа настроений – исследование. Его можно использовать для измерения эмоциональной поляризации по любой теме.

Используйте Brand24 для анализа настроений вокруг вашего бренда!

Попробуйте бесплатно!

Как работает анализ настроений?

Наука, лежащая в основе этого процесса, основана на алгоритмах обработки естественного языка и машинного обучения, чтобы классифицировать тексты как положительные, нейтральные или отрицательные.

Анализ настроений может использовать различные типы алгоритмов.

Автоматический

Такой алгоритм опирается исключительно на методы машинного обучения и обучается на полученных данных. Машинное обучение является наиболее фундаментальным аспектом искусственного интеллекта.

Автоматический анализ настроений начинается с создания набора данных, содержащего набор текстов, классифицированных как положительные, отрицательные или нейтральные.

После этого обучение начинается и продолжается как полуавтоматический процесс. Этот алгоритм обучается на данных до тех пор, пока система не достигнет определенного уровня независимости, достаточного для правильной оценки тональности новых неизвестных текстов. Тогда крайне важно, какими данными питается алгоритм.

Если алгоритм не встретил конкретный пример ранее, он не проведет точный анализ.

Одним из самых больших преимуществ этого алгоритма является количество данных, которое он может анализировать — намного больше, чем алгоритм, основанный на правилах.

Когда дело доходит до недостатков, алгоритм затрудняет объяснение решений, лежащих в основе анализа текста, то есть невозможно сказать, почему он классифицировал конкретный текст как положительный или отрицательный.

На основе правил

Этот алгоритм основан на созданных вручную словарях, определяющих положительные и отрицательные цепочки слов. Затем алгоритм анализирует количество положительных и отрицательных слов, чтобы определить, какие из них преобладают.

Можно установить правила для других аспектов текста, например, части речи, синтаксиса и т. д.

Этот подход прост в реализации и прозрачен, когда речь идет о правилах, лежащих в основе анализа.

Гибрид

Этот алгоритм сочетает в себе оба вышеупомянутых алгоритма и кажется наиболее эффективным решением.

Это потому, что он сочетает в себе высокую точность, обеспечиваемую машинным обучением, и стабильность подхода, основанного на правилах и словарях.

Как работает анализ настроений в инструменте Brand24?

Вот объяснение, написанное Кшиштофом Райдой, руководителем отдела искусственного интеллекта в Brand24 :

Анализ настроений Brand24 опирается на ветвь искусственного интеллекта, известную как машинное обучение, путем предоставления алгоритму машинного обучения огромного количества тщательно отобранных данных. Он может автоматически учиться и совершенствоваться на основе опыта. Для удобства наших клиентов мы анализируем настроение на высоком уровне — мы классифицируем собранные упоминания как положительные, нейтральные или отрицательные — чтобы быстро получить представление о том, что говорится на определенную тему в Интернете.

Наша команда искусственного интеллекта делает все возможное, чтобы наше решение оставалось на самом современном уровне. Мы использовали недавние преимущества Pretrained Language Models (PLM) — метода, который также используется крупными технологическими компаниями (такими как Google, Microsoft, Facebook или Baidu), в результате чего возможности машины максимально приближены к реальному пониманию текста с помощью современное состояние научных знаний.

Более того, использование многоязычного PLM позволяет нам проводить анализ настроений на более чем 100 языках мира! Недавно мы внесли свой вклад в науку нашей работой о многоязычном анализе настроений, которая была представлена ​​на одной из самых заметных и престижных научных конференций.

Ключевой проблемой модели машинного обучения является выбор обучающих данных.

Существует явление, называемое «мусор на входе, мусор на выходе», который означает, что если мы используем данные низкого качества для создания модели анализа настроений, она не может работать должным образом. Чтобы обеспечить наилучшее доступное качество, наша команда аннотаторов постоянно работает над подготовкой новых данных для обучения моделей. Мы периодически обучаем новые версии решения для анализа настроений по мере появления новых качественных данных. Это означает, что эффективность нашей модели постоянно увеличивается с течением времени.

Проблемы анализа настроений

Несмотря на то, что анализ настроений имеет множество преимуществ, необходимо знать о связанных с ним проблемах.

Из-за сложности языка анализ настроений должен столкнуться как минимум с парой проблем. В некоторых случаях бывает сложно присвоить фразе классификацию тональности. Вот где пригодится анализ настроений на основе обработки естественного языка, поскольку алгоритм пытается имитировать обычный человеческий язык.

Противоположное соединение

Одна из проблем, с которой приходится сталкиваться системе анализа тональности, — это контрастные союзы — они возникают, когда одно произведение (предложение) состоит из двух противоречащих друг другу слов (как положительных, так и отрицательных).

• Пример предложения: «Погода была ужасной, но поход был потрясающим!»

Распознавание именованных объектов

Еще одна большая проблема, с которой сталкиваются алгоритмы, — распознавание именованных объектов. Слова в контексте имеют разные значения.

• «Эверест» относится к горе или к фильму?

Разрешение анафоры

Также известное как разрешение местоимения, описывает проблему ссылок внутри предложения: к чему относится местоимение или существительное.

• Пример предложения: «Мы пошли в театр и поужинали. Это было ужасно.»

Сарказм

Существует ли система анализа настроений, обнаруживающая сарказм? Пожалуйста, порекомендуйте один!

• Пример предложения: «Я так рад, что самолет задерживается».

Интернет

Так уж получилось, что любой язык, используемый в Интернете, имеет свою собственную форму. Экономия языка и Интернет как средства массовой информации приводят к плохой орфографии, аббревиатурам, аббревиатурам, отсутствию капитала и плохой грамматике. Анализ таких фрагментов письма может вызвать проблемы для алгоритмов анализа тональности.

Попробуйте провести анализ настроений. Зарегистрируйтесь на 14-дневную бесплатную пробную версию!

Попробуйте бесплатно!

Заключение

Анализ тональности — это метод, используемый для понимания эмоционального тона текста. Его можно использовать для выявления положительных, отрицательных и нейтральных настроений в тексте.

Эта информация может быть полезна владельцам бизнеса, которые хотят понять, как их клиенты относятся к их компании. Понимая настроение отзывов и отзывов ваших клиентов, вы можете работать над улучшением тех областей, которые вызывают неудовлетворенность, и повышать лояльность среди вашей клиентской базы.

Маркетологи могут использовать анализ настроений, чтобы лучше понимать отзывы клиентов и соответствующим образом корректировать свои стратегии. Кроме того, его можно использовать для определения того, вызывает ли конкретная кампания или продукт положительный или отрицательный отклик у клиентов.

Хотя это может показаться сложным процессом, анализ настроений на самом деле довольно прост, и существует множество онлайн-инструментов, которые помогут вам начать работу.

Так чего же ты ждешь? Начните копаться в этих данных!

Анализ настроений: концепция, анализ и приложения | by Shashank Gupta

Анализ настроений — это контекстуальный анализ текста, который идентифицирует и извлекает субъективную информацию из исходного материала и помогает бизнесу понять социальные настроения своего бренда, продукта или услуги при мониторинге онлайн-разговоров. Однако анализ потоков в социальных сетях обычно ограничивается только базовым анализом настроений и метриками на основе подсчета. Это похоже на то, что вы просто царапаете поверхность и упускаете те ценные идеи, которые ждут своего открытия. Так что же должен сделать бренд, чтобы заполучить этот низко висящий плод?

Благодаря последним достижениям в области глубокого обучения способность алгоритмов анализировать текст значительно улучшилась. Творческое использование передовых методов искусственного интеллекта может стать эффективным инструментом для проведения углубленных исследований. Мы считаем важным классифицировать входящие разговоры клиентов о бренде на основе следующих строк:

1. Ключевые аспекты продукта и услуги бренда, которые важны для клиентов.
2. Основные намерения и реакции пользователей в отношении этих аспектов.

Комбинация этих базовых понятий становится очень важным инструментом для анализа миллионов разговоров о брендах с точностью человеческого уровня. В посте мы берем пример с Uber и демонстрируем, как это работает. Читай дальше!

Анализ тональности
Анализ тональности — это наиболее распространенный инструмент классификации текста, который анализирует входящее сообщение и сообщает, является ли основная тональность позитивной, негативной или нейтральной. Вы можете ввести предложение по своему выбору и оценить основное настроение, играя с демо здесь.

Анализ намерений
Анализ намерений ускоряет игру, анализируя намерения пользователя, стоящие за сообщением, и определяя, относится ли оно к мнению, новостям, маркетингу, жалобе, предложению, оценке или запросу.

Анализ назначения текстовых данных

Контекстный семантический поиск (CSS)
Вот тут-то и начинается самое интересное. Чтобы получить полезную информацию, важно понять, какой аспект бренда обсуждает пользователь. Например: Amazon хотела бы разделить сообщения, связанные с задержкой доставки, проблемами с выставлением счетов, запросами, связанными с продвижением, обзорами продуктов и т. д. С другой стороны, Starbucks хотела бы классифицировать сообщения на основе того, относятся ли они к поведению персонала, новым вкусам кофе. , отзывы о гигиене, онлайн-заказы, название и местоположение магазина и т. д. Но как это сделать?

Мы представляем интеллектуальный алгоритм интеллектуального поиска под названием Контекстный семантический поиск (он же CSS) . Принцип работы CSS заключается в том, что он принимает тысячи сообщений и понятие (например, Price ) в качестве входных данных и фильтрует все сообщения, которые точно соответствуют заданному понятию. На приведенном ниже рисунке показано, как CSS представляет собой значительное улучшение по сравнению с существующими методами, используемыми в отрасли.

Существующий подход против контекстного семантического поиска

Традиционный подход для фильтрации всех Цена связанных сообщений, чтобы сделать поиск по ключевому слову на Цена и другие тесно связанные слова, такие как (оценка, плата, $, оплачено). Однако этот метод не очень эффективен, так как почти невозможно придумать все релевантные ключевые слова и их варианты, которые представляют определенную концепцию. CSS, с другой стороны, просто принимает название концепции ( Цена ) в качестве входных данных и фильтрует все контекстуально похожие, даже если не упоминаются очевидные варианты ключевого слова концепции.

Для любознательных людей мы хотели бы показать, как это работает. Техника искусственного интеллекта используется для преобразования каждого слова в определенную точку в гиперпространстве, а расстояние между этими точками используется для идентификации сообщений, контекст которых аналогичен изучаемому нами понятию. Визуализацию того, как это выглядит внутри, можно увидеть ниже:

Визуализация контекстно-зависимых твитов

Пришло время увидеть CSS в действии и то, как он работает с комментариями, связанными с Uber, в приведенных ниже примерах:

Аналогичным образом, взгляните на этот твит:

В обоих вышеприведенных случаях алгоритм классифицирует эти сообщения как контекстуально связанные с концепцией под названием P рис , хотя слово Price не упоминается в этих сообщениях.

Uber, самый дорогой стартап в мире, был пионером экономики совместного использования. Работая в более чем 500 городах по всему миру и обслуживая гигантскую базу пользователей, Uber получает множество отзывов, предложений и жалоб от пользователей. Часто социальные сети являются наиболее предпочтительным средством для регистрации таких проблем. Огромный объем поступающих данных затрудняет анализ, классификацию и получение информации.

Мы проанализировали онлайн-разговоры, происходящие на цифровых носителях, о нескольких темах продуктов: Отмена, Оплата, Цена, Безопасность и Обслуживание.

Для широкого охвата источников данных мы взяли данные из последних комментариев на официальной странице Uber в Facebook, твитов с упоминанием Uber и последних новостных статей об Uber. Вот распределение точек данных по всем каналам:

1. Facebook: 34 173 Комментарии
2. Twitter: 21 603 Твиты
3. Новости: 4 245 Статьи

Анализ настроений в разговорах пользователей может дать вам представление об общем восприятии бренда. Но, чтобы копнуть глубже, важно дополнительно классифицировать данные с помощью контекстного семантического поиска.

Мы запустили алгоритм контекстного семантического поиска в том же наборе данных, принимая во внимание вышеупомянутые категории ( «Отмена», «Платеж», «Цена», «Безопасность» и «Услуга» ).

ФЕЙСБУК

Анализ настроений

Распределение мнений по категориям

Примечательно, что комментарии, относящиеся ко всем категориям, в основном имеют негативное отношение, за исключением одного. Количество положительных отзывов о цене Цена превысило количество отрицательных. Чтобы копнуть глубже, мы проанализировали намерения этих комментариев. Facebook является социальной платформой, комментарии переполнены случайным контентом, новостями, маркетинговым и рекламным контентом, а также спамом/мусором/несвязанным контентом . Взгляните на анализ намерений комментариев Facebook:

Анализ намерений комментариев Facebook

Анализ намерений комментариев Facebook

Таким образом, мы удалили все такие нерелевантные категории намерений и воспроизвели результат:

Отфильтрованный анализ настроений

Заметно изменение чувства, связанные с каждой категорией. Особенно в комментариях, связанных с Price , где количество положительных комментариев упало с 46% до 29%.

Это дает нам представление о том, как CSS может генерировать всестороннее понимание цифровых медиа. Таким образом, бренд может анализировать такие твиты и опираться на их положительные моменты или получать отзывы от отрицательных.

TWITTER

Анализ настроений

Аналогичный анализ был проведен для просканированных твитов. При первоначальном анализе твиты, связанные с платежами и безопасностью , вызвали смешанные чувства.

Анализ настроений по категориям

Чтобы понять реальные мнения пользователей, жалобы и предложения, мы должны снова отфильтровать несвязанные твиты (спам, мусор, маркетинг, новости и случайные):

Отфильтрованные настроения

Заметно сократилось количество положительных Оплата связанных твитов. Кроме того, значительно сократилось количество положительных твитов для категории Безопасность (и связанных ключевых слов). комментарии в Твиттере. Кажется, что люди больше всего говорили об отмене поездки водителями и взимаемой с них плате за отмену. Взгляните на этот твит:

Такие бренды, как Uber, могут полагаться на такие знания и действовать по самым важным темам. Например, Сервис Твиты, связанные с сервисом, имеют самый низкий процент положительных твитов и самый высокий процент отрицательных. Таким образом, Uber может анализировать такие твиты и принимать меры для улучшения качества обслуживания.

НОВОСТИ

Анализ настроений для заголовков новостей

Понятно, что безопасность была самой обсуждаемой темой в новостях. Интересно, что новостные настроения в целом положительные, а также по отдельности в каждой категории.

Мы также классифицировали новости на основе их рейтинга популярности. Рейтинг популярности зависит от количества репостов статьи в различных социальных сетях. Вот список самых популярных новостных статей:

1. Генеральный директор Uber выйти из Консультативного совета Трампа после критики
2. #DeleteUber: пользователи злы на Трампа, запретившего мусульманское приложение
3. Сотрудники Uber тоже ненавидят свою корпоративную культуру
4. Каждый раз, когда мы берем Uber, мы распространяем его социальный яд
5. Разъяренные клиенты удаляют приложение Uber после того, как водители отправились в аэропорт имени Джона Кеннеди во время акции протеста и забастовки

С развитием технологий наступила эпоха получения значимой информации из данных социальных сетей.