آشنایی با موضوع

تجزیه و تحلیل احساسات (گاهی اوقات به عنوان نظرکاوی یا عقیده کاوی یا هوش مصنوعی احساسات شناخته می‌شود) به استفاده از پردازش زبان طبیعی، تجزیه و تحلیل متن، زبان‌شناسی محاسباتی، و بیومتریک به شناسایی سیستماتیک، استخراج، سنجش کمیت، و مطالعه حالات مؤثر و اطلاعات ذهنی اشاره دارد. تجزیه و تحلیل احساسات به طور گسترده‌ای در موارد صدای مشتری مانند بررسی و پاسخ نظر سنجی، آنلاین و رسانه‌های اجتماعی و در موارد مراقبت بهداشت برای کاربردهایی از بازاریابی تا خدمات به مشتریان برای پزشکی اعمال می‌شود. هدف از تجزیه و تحلیل احساسات، تعیین نگرش مصرف کننده نسبت به یک موضوع یا محصول خاص است. بنابراین از پلتفرم های مختلف می توان جهت دستیابی به نگرش های مثبت، منفی و خنثی استفاده کرد. این پلتفرم ها عموما به صورت اتوماتیک یا پردازش دستی طبقه بندی می شوند، بسیاری از کسب و کارها از یک مدل ترکیبی استفاده می کنند. که برای هر یک مزایا و معایبی وجود دارد: پردازش دستی برای تجزیه و تحلیل احساسات مصرف کنندگان نیاز به یک عنصر انسانی دارد. که با توجه به تفسیر پیچیدگی های زبان متن، ابهامات، طنز و… استفاده از این روش از دقت بیشتری برخوردار است اما به دلیل هدر رفتن زمان و هزینه مقرون به صرفه نمی باشد. روش دیگر تحلیل کلمات کلیدی با استفاده از یک الگوریتم است که احساسات را به کلمات خاص اختصاص می دهد. به عنوان مثال عالی مثبت است، و افتضاح منفی است. در حالی که این روش نتایج به سرعت و ارزان عرضه می شود، اما برای پیچیدگی هایی مانند منفی دوگانه، کلمات با معنای چندگانه مناسب نمی باشد و دارای دقت کمی می باشد. کاربرد تجزیه و تحلیل احساسات: در واقع از تحلیل احساسات مصرف کننده دیدگاهی به دست می آید که می تواند جهت بهبود کسب و کار به روش های مختلفی استفاده شود: 1- تصمیم گیری: تجزیه تحلیل احساسات مصرف کنندگان، هر گونه تغییر در افکار عمومی مربوط به برند شما را در اختیارتان قرار می دهد. 2- برجسته کردن مزیت رقابتی: مزایای استراتژیکی در شناخت احساسات مصرف کننده مربوط به رقبا شما وجود دارد. تجزیه و تحلیل احساسات می تواند به پیش بینی روند مشتری کمک کند. 3- پیش بینی عمر چرخه محصول: اطلاعات به دست آمده از تحلیل احساسات مصرف کنندگان نشان می دهد جایگاه محصول شما در بازار کجاست، چگونه این عملکرد را می توان بهبود داد، و یا اینکه وقت آن است که آن را از دور خارج کنیم. 4- بهبود تجربه مشتری: درک احساسات مصرف کننده فرصتی مستقیم برای شناسایی و حل مشکلات کاربران واقعی فراهم می کند که با استفاده از آن منابع بیشتری که به بهبود کسب و کارتان کمک می کند بدست آورید.
در این صفحه تعداد 337 مقاله تخصصی درباره تجزیه و تحلیل احساسات که در نشریه های معتبر علمی و پایگاه ساینس دایرکت (Science Direct) منتشر شده، نمایش داده شده است. برخی از این مقالات، پیش تر به زبان فارسی ترجمه شده اند که با مراجعه به هر یک از آنها، می توانید متن کامل مقاله انگلیسی همراه با ترجمه فارسی آن را دریافت فرمایید.
در صورتی که مقاله مورد نظر شما هنوز به فارسی ترجمه نشده باشد، مترجمان با تجربه ما آمادگی دارند آن را در اسرع وقت برای شما ترجمه نمایند.
مقالات ترجمه شده تجزیه و تحلیل احساسات
Elsevier - ScienceDirect - الزویر - ساینس دایرکت
Keywords: تجزیه و تحلیل احساسات; Social media analytics; Competitive analytics; Sentiment benchmarks; Text mining; Sentiment analysis; User-generated data; Social media; Marketing intelligence; Big data; Social media monitoring
مقالات انگلیسی تجزیه و تحلیل احساسات (ترجمه نشده)
مقالات زیر هنوز به فارسی ترجمه نشده اند.
در صورتی که به ترجمه آماده هر یک از مقالات زیر نیاز داشته باشید، می توانید سفارش دهید تا مترجمان با تجربه این مجموعه در اسرع وقت آن را برای شما ترجمه نمایند.
Elsevier - ScienceDirect - الزویر - ساینس دایرکت
Keywords: تجزیه و تحلیل احساسات; Sustainability reporting; Sentiment analysis; Sustainability performance; CEO statements; Accountability theory; Legitimacy theory; Impression management