数十亿个人的在线存在不断产生大量书面文本，其中私下或公开表达了对某些主题的意见、世界观和立场。所有这些表达几乎总是与情绪相关联，我们知道情绪的细微差别是无限的，但在一定程度上可以分类，最重要的是可以通过文本分析系统识别，无论是自动（通过算法）还是手动。
因此，情感分析是对“自然”语言进行的分析，以确定书面文本的负面、正面或中性特征（也有不同类型的情感分析，更具体和“深入”）。
正如我们关于监控在线对话的文章中已经强调的那样，公司和机构可以通过收集和分析所有有助于其“声誉”的信号来获得战略领域中非常相关的信息：跟踪“情绪”意味着归因每个信号都有一个与人们表达的感觉相关的值。
我们已经可以理解这种分析的重要性，它可以帮助我们定位品牌认知度调查、定性监控社交渠道的表现、具体了
解客户对某些产品和服务的感受
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举一个简单的例子，假设我们有一千条与某项服务相关的文本评论：情感分析将立即根据我们的设置向我们表明满意或不满意的客户百分比，它将具体指出哪些是最受赞赏或批评的服务以及来自哪种类型的客户批评或赞赏迹象。与任何有自尊的分析一样，收集的数据数量（在本例中为评论）越多，我们提取和解释的结果就越准确和真实。如果我们愿意，我们可以通过引入更精确的判定标准来深化调查，例如区分更多级别的积极性和消极性（“非常积极”、“积极”、“消极”、“非常消极”）或添加其他标准，
例如如“紧急”、“稍紧急”、“非常紧急”
它是为了什么以及为谁而存在
情感分析可以有非常广泛的应用，正是因为社区的生活是基于意见的分享和交流，我们几乎可以在社交媒体和网络上找到表达思想状态的文本。
为了限制某些应用领域，以下是情感分析最常见用途的简短列表：
社交媒体监控，包括实时监控。例如，通过比较我们公司和竞争对手的社交空间，我们可以了解它们的情绪趋势。或者，调查沟通危机的真实程度和语气：例如，我们知道很多人都在谈论我们的公司，但他们“如何”谈论它？出现“负面”情绪的具体话题有哪些？
监控品牌（或政党、机构、非营利组织），以尽可能了解和保护从社交媒体到新闻出版物的声誉，评估特定活动的影响。
倾听客户的声音，追踪使用某些产品和服务的用户的所有反馈，了解关键问题的具体性质，并确定需要改进的干预领域，例如援助服务。此分析将重点关注评论网站、支持论坛以及致力于此类客户行为的所有平台。
针对产品或服务类别的市场研究，以评估现有场景、优势和劣势、趋势。
情绪分析如何发挥作用？
首先，从情感角度确定我们打算监控的内容：服务？与我们在线交流相关的主题类型？整个品牌的所有可能的偏差或缩小范围？这种类型的选择将确定某些关键词的识别，分析工具将在网络上搜索这些关键词，然后为它们赋予情绪“标签”，例如，可以是“积极”、“消极”、“中性” ”。同样重要的是了解我们将选择进行分析的特定工具的功能、标签归因的操作方式、可能需要手动干预以消除错误归因或纠正错误归因。然后，我们将设置提取这些数据的来源以及数据提取的重复或临时时间范围：例如，在社交媒体监控的情况下，它将具有每月的频率，而对于活动或市场分析，它将具有每月的频率。将涵盖数月的调查。在某些情况下，每天被提及次数较多的品牌需要基于自动化的每日报告。这种类型的解决方案对于在发生危机时立
即干预以及预测或遏制事态发展非常有用
因此，报告必须考虑所有这些因素，并以 如何加密电子邮件 支持基于证据的短期和长期决策的方式设计。
相对于一组关键词的情感标签的时间趋势。该图可以表明活动的有效性以及负面或正面意见集中度可能再次出现的情况。
圆环图中品牌情感标签的集合。该图表立即提供了基于在特定时间段内针对某些关键词表达的意见总体的“情绪”。
品牌情感标签按来源分开。通过该图表，可以识别负面意见集中的平台，例如在社区管理或客户帮助领域进行更及时的干预。这样的图表还可以根据我们的分析设置、收集的数据类型及其可用性，按公司（以监控竞争对手的情绪）或主题“分离”情绪数据。
情绪分析的关键问题
在某些方面，情感分析（或“意见挖掘”）可以粗 AOL 电子邮件列表 暴地简化一些非常复杂的事情，例如人类情感的分类和文本的正确解释。不可避免地，细节和细微差别会严重丢失，并且存在完全错误解释的风险。当情感分析从大量数据中对观点进行编目时，它尤其有效，因此，它离不开解释文本以“决定”是否赋予它们一定值的算法系统（在大多数情况下为“积极”、“消极”） ， “中性的”）。算法很容易在分配标签时“犯错误”，或者“学习”需要很长时间才能被改进以返回与人类相似的结果。
确定什么是“中性”或如何对问题和愿望的表达进行分类也是一个问题。情感数据的相同提取可以指文本中的各个表达，也可以指整个内容，
例如整篇文章或帖子
简单地说，重要的是从一开始就明确分析的边界，除了检测结果之外，还要不断监控其正确性，以“帮助”算法工作。在这方面，情绪分析报告最好包含方法注释，以消除任何疑虑，并根据您想要揭示的现实做出尽可能有根据的推论。除了为此类分析选择的工具的正确功能之外，人类读取和解释数据的活动仍然至关重要，因此大公司依赖 Noetica 等专门机构。
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