यदि आप खुश या उदास हैं तो इंटरनेट कैसे जानता है

खुश या दुखी 5 28

इस बारे में सोचें कि आपने आज फेसबुक पर अपने दोस्तों के साथ क्या साझा किया है। क्या यह "तनाव" या "असफलता", या शायद "खुशी", "प्रेम" या "उत्तेजना" की भावनाएं थीं? हर बार जब हम सोशल मीडिया पर पोस्ट करते हैं, हम अपने मूड के निशान छोड़ देते हैं। वार्तालाप

हमारी भावनाएं मूल्यवान वस्तुएं हैं, और कई कंपनियां उन भावनाओं को पहचानने के लिए स्वचालित उपकरण विकसित कर रही हैं जो भावना विश्लेषण के रूप में ज्ञात हैं।

हाल ही में, एक लीक रिपोर्ट प्रकट कि जब फेसबुक पर युवाओं को कमजोर लग रहा है, तब भी फेसबुक की पहचान हो सकती है, हालांकि कंपनी के पास है जोर दिया कि यह विश्लेषण का उपयोग नहीं किया था विज्ञापनों के साथ उपयोगकर्ताओं को लक्षित करने के लिए फेसबुक भी माफी मांगी एक के लिए 2014 में प्रयोग "भावनात्मक छद्म" पर, जिसमें "सकारात्मक" या "नकारात्मक" भावना वाले पदों को उपयोगकर्ताओं के फ़ीड से फ़िल्टर किया गया था

जाहिर है, पाठ से भावना का पता लगाने की क्षमता सोशल मीडिया कंपनियों, साथ ही विज्ञापनदाताओं के लिए बहुत रुचि है। लेकिन भावना विश्लेषण कैसे काम करता है, यह क्यों उपयोगी है और खतरे क्या हैं?

भावना विश्लेषण कैसे काम करता है?

हालांकि फेसबुक के स्वयं के एल्गोरिदम का ब्योरा सार्वजनिक रूप से नहीं जाना जाता है, लेकिन ज्यादातर भावना विश्लेषण तकनीक दो श्रेणियों में आती हैं: पर्यवेक्षण या अनसुचित

पर्यवेक्षित तरीकों लेबल डेटा पर भरोसा करते हैं दूसरे शब्दों में, इन पदों को मैन्युअल रूप से वर्गीकृत किया गया है, जिसमें सकारात्मक या नकारात्मक भावनाएं हैं।

इसके बाद सांख्यिकीय तरीकों का उपयोग मॉडल को प्रशिक्षित करने के लिए किया जाता है ताकि पूर्व-पहचाने शब्दों या वाक्यांशों की उपस्थिति के आधार पर स्वचालित रूप से नए पदों को वर्गीकृत किया जा सके, उदाहरण के लिए "तनाव" या "आराम से"


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दूसरी तरफ, बिना पर्यवेक्षित तरीकों, अलग-अलग शब्दों के लिए स्कोर की एक शब्दकोश बनाने पर निर्भर करते हैं ऐसा एक शब्दकोष मेरे सहयोगियों द्वारा विकसित लोगों ने 1 को विभिन्न शब्दों में 9 खुशी स्कोर देने के लिए कहा, और फिर परिणाम औसत: "rainbows", उदाहरण के लिए, 8.06 बनाया, जबकि "बेकार" 2.52 हो जाता है।

एक वाक्यांश के समग्र भाव को तब पोस्ट में सभी शब्दों को देखकर स्कोर किया जा सकता है। उदाहरण के लिए, "मेरी माँ ने हमेशा कहा 'जीवन चॉकलेट का एक बॉक्स जैसा है'" इस शब्दकोश के अनुसार औसत से ऊपर 6.02 है, यह सुझाव देता है कि यह एक सकारात्मक भावना व्यक्त करता है।

भावना विश्लेषण के लिए क्या उपयोग किया जाता है?

मार्केटर्स द्वारा भावना विश्लेषण का तेजी से इस्तेमाल किया जाता है अध्ययन के रुझान और उत्पाद सिफारिशें करें.

कल्पना करें कि एक नया मोबाइल फोन जारी है; फोन के बारे में सोशल मीडिया पोस्ट्स की भावना विश्लेषण एक कंपनी को मूल्यवान, वास्तविक समय की अंतर्दृष्टि दे सकती है कि वह कैसा प्रदर्शन कर रही है

भावना विश्लेषण के व्यापक अनुप्रयोग हैं। शोधकर्ताओं ने हाल ही में किया है अपने राष्ट्रपति पद के पहले 100 दिनों में डोनाल्ड ट्रम्प के ट्विटर पर लगाए गए विचार तथा बाज़ार के कारोबार में जगह बनाने के लिए बॉट्स बनाया गया जब वह विशिष्ट कंपनियों के बारे में सकारात्मक या नकारात्मक ट्वीट करता है

वैज्ञानिक अन्य पाठों में भी भावनात्मक रुझानों को ट्रैक कर सकते हैं। उदाहरण के लिए, हमने अपने पटकथाओं के माध्यम से 1,000 से अधिक फिल्मों के भावनात्मक आर्क का अध्ययन करने के लिए भावना विश्लेषण का इस्तेमाल किया। 2013 डिज्नी फिल्म फ्रोजन के चाप नीचे दिखाया गया है।

एकांत फ्रोजन के लिए भावनात्मक चाप

कई फिल्में इसी प्रकार के पैटर्न दिखाती हैं: अंतिम संकल्प और खुश अंत से पहले, फ़िल्म के माध्यम से नियमित रूप से चोटियों और तनावों और रिहाई के चलते, फिल्म के माध्यम से एक विशेष रूप से बड़ी गर्त के 80% (सभी आशा खो जाती है!) के बाद। उपन्यासों के समान विश्लेषण को लागू करते हुए हमने दिखाया कि अधिकांश कहानियां छह बुनियादी कहानी आर्कों में से एक का पालन करती हैं.

हम भावना विश्लेषण में अभी भी अच्छे नहीं हैं

यह देखते हुए कि भावना विश्लेषण अक्सर सोशल मीडिया पोस्टिंग खनन पर निर्भर करता है, यह प्रमुख नैतिक चिंताओं को उठाता है, और यह बहस केवल शुरुआत है। फिर भी भाषा और अर्थ की जटिल प्रकृति में यह गलती का कारण बनती है

वाक्यांश ले लो, "बल आपके साथ हो सकता है", जो हमारे शब्दकोश के विश्लेषण का उपयोग करते हुए 5.35 स्कोर है। किसी भी स्टार वार्स प्रशंसक के लिए, यह निश्चित रूप से एक बहुत ही सकारात्मक वाक्यांश है, लेकिन हमारे परीक्षण में विनम्रतापूर्वक रन बनाए क्योंकि शब्द "बल" को कम-औसत 4.0 रेट किया गया है।

यह शब्द समझ में आता है जब अलगाव में इस शब्द का मूल्यांकन किया जाता है, लेकिन संदर्भ में यह कम समझ में आता है।

इसलिए फेसबुक की भावना विश्लेषण क्षमताओं की वैधता के कुछ संदेह इसलिए आवश्यक है यह पूरी तरह से बोधगम्य है कि फेसबुक पर "पूरी तरह से बीमार" के रूप में कुछ का वर्णन करना, बोलचाल की पुष्टि का एक वाक्यांश, एक व्यक्ति की भावनात्मक स्थिति को गलत वर्गीकृत किया जा सकता है।

समझने के लिए जब भावना विश्लेषण करता है और काम नहीं करता है, तो उन शब्दों की जांच करना महत्वपूर्ण है, जो विशेष परिणाम निकालें।

ऐसा करने के लिए, हम "शब्द बदलाव"चित्र, फ्रोजन के लिए नीचे दिए गए एक जैसे इससे पता चलता है कि पटकथा का चरमोत्कर्ष उसके सुखद अंत की तुलना में दुखी होता है: "उदासी" और "डर" के बारे में अधिक संदर्भ, लेकिन अजीब तरह से, "सुंदर"

एकांत प्लॉट फ्रोजन के चरमोत्कर्ष की तुलना करने के लिए अपने सुखद अंत चार्ट के शीर्ष पर नीले रंग की सलाखों के स्कोर में अंतर करने के लिए शीर्ष योगदान शब्द दिखाते हैं।

वादा और चेतावनी

भावना विश्लेषण एक शक्तिशाली उपकरण है, लेकिन यह केवल एक युवा विज्ञान है और सावधानी के साथ प्रयोग किया जाना चाहिए।

वैज्ञानिकों को ऐसे उपकरण विकसित करना चाहिए जो हमें "हुड के नीचे" सहकर्मी बनाने की अनुमति देते हैं और समझते हैं कि कुछ एल्गोरिदम परिणामों को वे करते हैं। विभिन्न तरीकों के साथ मुद्दों का निदान करने का यह एकमात्र तरीका है, और अधिक महत्वपूर्ण बात, लोगों को क्षेत्र की संभावनाओं और सीमाओं के बारे में शिक्षित करने के लिए।

सेंटीमेंट विश्लेषण अनुसंधान बड़े पैमाने पर बड़े, सार्वजनिक डेटा सेट, विशेष रूप से सोशल मीडिया से बनाया गया है। यह महत्वपूर्ण है कि हम में से जो अनजाने डेटा प्रदान करते हैं, वे यह समझते हैं कि इसके लिए क्या इस्तेमाल किया जा सकता है और इसका उपयोग कैसे किया जा सकता है और कैसे।

के बारे में लेखक

लुईस मिशेल, एप्लाइड गणित में व्याख्याता, एडिलेड विश्वविद्यालय। मिशेल एडवर्ड्स ने इस लेख में योगदान दिया।

यह आलेख मूलतः पर प्रकाशित हुआ था वार्तालाप। को पढ़िए मूल लेख.

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