No Listen/Social Listening, visualize e ajuste os sentimentos e as emoções para compreender melhor o impacto emocional dos resultados da sua pesquisa.

Quando os resultados da sua pesquisa são indexados, o Listen/Social Listening tenta detectar um sentimento e uma emoção para cada menção. Ao consultar as análises da pesquisa, você também pode ver uma visão geral dos sentimentos e das emoções de todas as menções no período selecionado.

À medida que as menções são indexadas, o Listen/Social Listening determina se o texto de cada menção é positivo, negativo ou neutro.

A análise de sentimentos se baseia em pesquisas de ponta em inteligência artificial nas áreas de aprendizado profundo e processamento de linguagem natural (PLN). Nossos cientistas de dados são pioneiros no uso de modelos de linguagem com arquitetura Transformer, modelos de IA conhecidos pela capacidade de sugerir como completar um texto, para determinar o sentimento nos dados das redes sociais.

Os modelos são pré-treinados com bilhões de palavras para adquirir um conhecimento geral aprofundado de mais de 100 idiomas antes de serem aplicados à análise de sentimentos. Isso permite uma compreensão mais sofisticada do contexto, das gírias e dos dialetos. Veja alguns exemplos de elementos que podem indicar sentimentos:

A precisão da análise de sentimentos para a maioria das consultas em um idioma compatível é estimada entre 60% e 75%. Embora estudos mostrem que duas pessoas concordam sobre o sentimento de publicações (tweets) em apenas 80% dos casos, o Listen/Social Listening continua testando seus modelos no maior número possível de casos de uso, em vez de se limitar àqueles que podem alcançar a maior precisão, como avaliações de produtos.

O Listen/Social Listening classifica a emoção de uma menção em uma das seis emoções universais definidas por um psicólogo renomado: raiva, nojo, medo, alegria, surpresa ou tristeza.

O modelo de análise de emoções do Listen/Social Listening se baseia em um classificador estatístico personalizado, desenvolvido internamente e que utiliza regressão logística. Para prever a emoção geral de um texto, ele analisa milhares de características, incluindo:

Com base em dados de treinamento de mais de 2 milhões de publicações, o modelo do Listen/Social Listening pondera a frequência de cada característica em cada menção para determinar a emoção presente. A precisão da análise de emoções para a maioria das consultas é estimada entre 60% e 70%.

A análise de sentimentos está disponível atualmente para os seguintes idiomas:

Atualmente, a análise de emoções está disponível apenas para menções em inglês.

No Listen/Social Listening, você pode visualizar o sentimento e a emoção de qualquer menção individual abrindo uma pesquisa salva existente, acessando o módulo Menções à direita e localizando a menção.

Você também pode visualizar o sentimento e a emoção de cada menção ao visualizar suas menções por etiqueta. Os sentimentos e as emoções também estarão disponíveis nas exportações de menções.

Ao criar uma pesquisa rápida ou uma pesquisa salva, você pode visualizar, no centro da página, as análises das menções indexadas no período selecionado. Na parte superior da página, clique em Sentimento ou Emoção para rolar automaticamente até todas as análises correspondentes disponíveis.

Consulte o guia Visualizar e analisar pesquisas do Listen/Social Listening para saber mais sobre os gráficos e os dados disponíveis em cada seção.

Você pode ajustar manualmente o sentimento e a emoção de qualquer menção no Listen/Social Listening. Ao visualizar menções individuais conforme descrito acima, use o menu suspenso Sentimento para ajustar o sentimento ou o menu suspenso Emoção para ajustar a emoção.

Alterar o sentimento ou a emoção não afeta a forma como esses atributos serão determinados para menções futuras, mas afeta as análises da sua pesquisa.

Depois de criar uma pesquisa rápida ou uma pesquisa salva, use o ícone de filtro no canto superior esquerdo para filtrar os resultados por vários critérios, incluindo sentimento ou emoção.

Para obter mais informações e instruções completas sobre como aplicar filtros no Listen/Social Listening, consulte o guia da Central de Ajuda.