Pentru platforma NewsVibe, înțelegerea conversațiilor din media nu înseamnă doar a număra mențiuni. Este vorba despre descoperirea sensului lor real. Cea mai recentă actualizare a algoritmilor din spatele platformei valorifică performanțele unui model propriu LLM, antrenat pentru analiză lingvistică de înalt nivel, pentru a oferi analiză de sentiment clară, precisă și cuprinzătoare, menită să susțină luarea de decizii strategice pe baza informațiilor derivate din comunicare.
Cum funcționează aceasta?
Precizie la nivel de entitate, dar și de conversație
Motorul nostru de analiză de sentiment, bazat pe LLM, identifică și evaluează cu rigurozitate mențiunile despre entități specifice – precum persoane, branduri, locații, produse sau instituții – incluse în cadrul conținutului online despre subiectul monitorizat. Fiecărei entități îi este atribuită o clasificare clară și distinctă a sentimentului: pozitiv, negativ sau neutru. Această abordare detaliată asigură o reprezentare fidelă a percepției publice pentru fiecare entitate menționată.
De exemplu, în analiza conținutului online și social media relevant pentru domeniul tech & digital din ultimele șase luni, publicat în surse din România, NewsVibe atribuie cu precizie evaluări ale tonalității în care au fost menționate personalitățile, brandurile și evenimentele legate de acest domeniu, pe baza nuanțelor lingvistice de context, garantând că analiza reflectă cu acuratețe tonul real al discuțiilor recente. În același timp, întreaga conversație este evaluată cu un scor general, derivat dintr-un calcul complex NewsVibe, fără a uita de evidențierea trendurilor pentru perioada de timp măsurată.
Să le analizăm pe rând.
1. Radiografia instantanee a conversației, prin măsurarea intensității vs. polarității
NewsVibe vizualizează instantaneu tonalitatea din mii sau zeci de mii de mențiuni prin grafice ușor de interpretat, utilizând două axe pentru precizie și complexitate:
- axa volumului emoțional, care estimează cât de multă emoție există într-o conversație. Axa face diferența între tipul de conținut majoritar neutru și factual (precum o știre) și cel în care predomină opiniile și sentimentele exprimate explicit. Răspunde la întrebarea: “Cât de aprinsă este discuția?”
- axa echilibrului de ton, care analizează tipul de emoție odată ce aceasta a fost identificată. Axa măsoară raportul dintre mențiunile pozitive și cele negative pentru a stabili dacă tonul general este pozitiv, negativ sau polarizat. Răspunde la întrebarea: “În ce direcție înclină balanța?”
Vizualizările intuitive arată rapid proporția mențiunilor pozitive, neutre și negative, oferind claritate imediată asupra percepției generale a publicului.
În analiza detaliată a aproape 100.000 de mențiuni online legate de domeniul tech & digital, distribuția tonului a evidențiat că 73% dintre conversații au fost neutre, 7% negative și 20% pozitive. Acest tip de vizualizare le permite utilizatorilor să înțeleagă rapid tonul predominant al discuțiilor, să identifice cu ușurință schimbările din percepția publică și să evalueze dacă o problemă este polarizantă sau nu.
2. Decodarea cauzelor: identificarea entităților care modelează tonalitatea
Cloud-ul inovator „Sentiment Drivers” identifică entitățile polarizate care domină conversațiile și le reprezintă vizual, clar și intuitiv, prin coduri de culoare și diferențe de dimensiune. Entitățile mai mari indică o frecvență mai ridicată a mențiunilor, iar culorile (roșu sau verde) arată polaritatea sentimentului, permițându-i analistului să identifice rapid și să înțeleagă factorii care alimentează caracterul pozitiv sau negativ din discuțiile publice.
În exemplul practic de analiză, entități precum Elon Musk și Rusia au fost evidențiate proeminent în roșu, indicând clar că aceste subiecte au fost menționate mai frecvent într-un context negativ sau asociate cu controverse. În schimb, branduri precum Google sau Samsung, dar și concepte precum AI și Bitcoin, alături de branduri românești precum MedLife sau Banca Transilvania, au fost evidențiate în verde, semnalând referințe pozitive.
Astfel de insight-uri îi ajută pe clienți să înțeleagă rapid care sunt temele sau personalitățile ce influențează sentimentul și, mai important, de ce.
Sentiment Drivers) din conversația despre tech & digital, extrași din surse media din România pe o perioadă de șase luni. Dimensiunea reflectă frecvența, iar culoarea indică sentimentul (verde-pozitiv, roșu-negativ).3. Anticiparea și managementul trendurilor de sentiment
Dincolo de identificarea precisă a sentimentului, NewsVibe realizează analize sofisticate pentru a urmări evoluția acestuia în timp. Aceste calcule complexe oferă perspective valoroase asupra tendințelor pe termen lung și a schimbărilor semnificative pe termen scurt, facilitând reacții strategice proactive și bine fundamentate.
NewsVibe calculează și un scor al polarității sentimentului, pentru o evaluare ușor de înțeles în context dinamic (creșteri/scăderi față de perioadele anterioare) sau comparativ (pentru înțelegerea diferențelor dintre mai multe subiecte analizate – de exemplu mai multe branduri, instituții sau personalități).
De asemenea, tonul este agregat și analizat prin intermediul unor scoruri distincte pentru platforme diferite (web, facebook sau YouTube), pentru o facilă distingere a nuanțelor.
În cazul subiectului analizat – mențiunile despre tech & digital din România din ultimele 6 luni – putem observa că trendul este unul pozitiv, cu mențiuni în context favorabil pe web și Facebook și ton mai degrabă negativ – pe YouTube.
De exemplu, prin monitorizarea și analiza constantă a conversațiilor în evoluție, utilizatorii pot identifica rapid apariția unor tendințe negative și pot lua măsuri corective adecvate. În același timp, pot valorifica schimbările pozitive de sentiment pentru a crește nivelul de engagement și a profita de opinia publică favorabilă.
Tehnologie sofisticată pentru claritate instantanee asupra trendurilor de piață
Indiferent dacă este vorba despre monitorizarea reputației unui brand, analiza unor tendințe complexe dintr-o industrie sau gestionarea atentă a unor subiecte sensibile, analiza de sentiment avansată de la NewsVibe oferă claritate, precizie și insight-uri aplicabile în decizii strategice, la un nivel fără precedent. Acest instrument sofisticat, dar accesibil, sprijină echipele în luarea rapidă a deciziilor informate, pe baza unor date de sentiment complete și în timp real.
Cu ajutorul analizei rafinate de sentiment de la NewsVibe, zgomotul mediatic se transformă în decizii strategice clare.
1. Ce este, mai exact, analiza de sentiment?
Analiza de sentiment este procesul prin care se identifică și se clasifică automat tonalitatea emoțională (pozitivă, negativă sau neutră) dintr-un text. Platforma NewsVibe duce acest proces mai departe, folosind un model LLM pentru a înțelege contextul și nuanțele, nu doar pentru a număra cuvinte cheie pozitive sau negative.
2. Ce aduce nou analiza bazată pe LLM față de metodele clasice?
Metodele clasice se bazau adesea pe dicționare de cuvinte, fiind incapabile să înțeleagă ironia, contextul sau relațiile complexe dintr-o frază. Un model LLM (Large Language Model), precum cel integrat în NewsVibe, analizează textul la un nivel similar înțelegerii umane, făcând distincția între sentimentul general al unei discuții și tonalitatea specifică asociată unei anumite entități (brand, persoană, instituție).
3. Cum pot folosi concret analiza de sentiment pentru brandul meu?
Aplicabilitatea este vastă:
Managementul reputației: Monitorizezi în timp real percepția publică și reacționezi rapid în caz de criză.
Analiza competiției: Înțelegi punctele forte și slabe ale competitorilor, așa cum sunt ele percepute de public.
Evaluarea campaniilor: Măsori impactul real al unei campanii de marketing sau PR, dincolo de numărul de afișări.
Dezvoltarea produsului: Identifici ce anume apreciază sau critică publicul la produsele proprii sau ale competiției.
4. Cât de precisă este această analiză?
Nicio analiză automată nu este 100% perfectă, dar prin utilizarea unui model LLM propriu, antrenat continuu pe date relevante pentru peisajul media local și internațional, precizia este semnificativ superioară metodelor tradiționale. Granularitatea la nivel de entitate și capacitatea de a înțelege contextul asigură o acuratețe ridicată, suficientă pentru a fundamenta decizii strategice.
