Nel panorama in continua evoluzione degli approfondimenti basati sui dati, ricercatori e sviluppatori sfruttano tecniche innovative per sbloccare il potenziale nascosto delle informazioni. Uno di questi metodi potenti che ha guadagnato un’immensa popolarità è l’analisi del testo, un processo che consente ai computer di estrarre informazioni significative dal linguaggio umano in modo efficiente e intelligente. In questo post ci addentriamo nell’affascinante regno di questo tipo di analisi, esplorando il modo in cui trasforma il testo non strutturato in dati strutturati e il suo rapporto con i test di usabilità e le diverse applicazioni di ricerca.
Che cos’è l’analisi del testo?
L’analisi del testo (nota anche come Text Mining o Content Analysis) è una tecnica che i computer utilizzano per estrarre informazioni utili dal linguaggio umano in modo intelligente ed efficiente. Ricercatori e sviluppatori possono utilizzare questo metodo per assemblare dati diversi e non organizzati in una forma strutturata. In questo processo, i documenti vengono disintegrati per una gestione senza problemi dei dati, in parole povere: il testo non strutturato viene convertito in dati strutturati.
Una volta che le frasi sono state messe su carta, le sezioni integrali, come i nomi propri, vengono ramificate utilizzando l’elenco di parole del dizionario. L’analisi del testo, sia esso un documento o un grafico, permette di trasformare i dettagli qualitativi in dettagli quantitativi. Si può affermare che l’analisi del testo è un approccio di ricerca adattato per formulare conclusioni ragionevoli decodificando il contenuto.
Sviluppatori e ricercatori utilizzano l’analisi del testo per stabilire correlazioni tra due entità, per la generazione automatica di sommari, per la traduzione, per il riconoscimento vocale e per altri compiti simili di gestione dei contenuti. Se parliamo dell’aspetto commerciale, l’analisi del testo offre molti argomenti più ampi, come l’analisi semantica e la gestione dei contenuti per raccogliere informazioni.
Tecniche di analisi del testo
Conducete ricerche di mercato qualitative e quantitative più rapide implementando l’analisi del testo, in quanto sottolinea tutti i termini importanti e categorizza le risposte per le domande aperte in particolare.
Per i creatori di sondaggi, è fondamentale analizzare le risposte ricevute per i loro sondaggi e l’analisi delle risposte aperte può essere effettuata utilizzando l’analisi del testo. Un software di analisi del testo è utile alle organizzazioni che desiderano che i loro dati non strutturati vengano strutturati osservando i modelli nel testo e convertendo i dati in formati leggibili dal computer. I software di analisi del testo per l’analisi del sentiment, l’analisi linguistica o l’analisi quantitativa del testo possono essere utilizzati per convertire il testo in informazioni pratiche che possono essere utili per prendere decisioni intelligenti per l’azienda.
Migliaia di dati preziosi ricevuti tramite sondaggi o qualsiasi altro mezzo possono essere analizzati con queste tecniche di analisi del testo. La prima fase di questo processo di recupero e analisi consiste nell’identificare le informazioni testuali su Internet o sui file del sistema informatico o del database.
- Analisi linguistica: Di solito, la preoccupazione principale nella costruzione di un contenuto è se una frase è autosufficiente o meno, ma la vera essenza di una lingua è quanto sono ben collegate le varie frasi e quanto è significativo l’intero contenuto per il pubblico. I software di analisi del testo implementano solitamente tecniche statistiche avanzate, ma anche altre tecniche come i metodi di progressione del linguaggio naturale, come il tagging del parlato o qualsiasi altro metodo di analisi del linguaggio. Inizialmente veniva utilizzato per rivelare gli errori grammaticali in un contenuto, ma alla fine si è evoluto in un metodo utilizzato per valutare i sensi più ampi del testo, come il contesto di una particolare frase, cioè se è interattiva o meno. Nel trarre le conclusioni di questo metodo si tiene conto sia dell’autore che del pubblico di riferimento.
- Riconoscimento di entità denominate (NER): Conosciuto anche come estrazione di entità o identificazione di entità, è un metodo di analisi del testo per indici geografici utilizzato per analizzare parametri di testo nominati e designarli in categorie predefinite come nomi di località, individui o acronimi. La NER si basa su tecniche grammaticali o di analisi numerica o su entrambe per generare un estratto di testo. Un’analisi NER si verifica quando una frase indefinita come: “Jack possiede una fattoria di 300 acri dal 2001” in una definita come: “Jack[Person] possiede una fattoria di 300 acri a Nashville[Location] dal 2001[Time]”.
- Sentiment Analysis: Probing into the mood and feelings of customer feedback provided via call, website or social media pages can be integral in faster problem-solving and enhancement of customer satisfaction. It helps you to understand how well your products/services are faring with your target market or what can be improved in comparison to the others in the market.Extract information about emotions and attitudes using computational methods by identifying, quantifying and learning about subjective data. Insights into respondents’ emotions, moods or opinions are tracked using sentiment analysis (opinion mining) are analyzed to deliver better results.There are 3 primary ways in which sentiment analysis is conducted.
- Da “Felice” a “Triste” o una scala da 0 a 10 in cui i clienti devono inserire ciò che secondo loro definisce la loro esperienza con la vostra organizzazione. Sulla base di questo punteggio si può lavorare per migliorare o mantenere l’esperienza del cliente.
- Capire se i clienti hanno avuto esperienze estremamente positive o negative utilizzando l’analisi polare.
- Classificando i loro sentimenti nei dettagli, ad esempio, esprimendo quanto sono arrabbiati o frustrati con il team di assistenza clienti.
- Analisi quantitativa del testo: Questa tecnica di analisi viene utilizzata dagli esseri umani e anche dai computer per stabilire equazioni grammaticali o definitive tra le parole. In questo modo sarà possibile dare un significato ai modelli esistenti nel contenuto:
- Scegliere sezioni di testo da analizzare.
- I parametri quantitativi del testo, come il numero di parole, le parti del discorso, la categoria del contenuto e altri, devono essere estratti per essere inseriti in una matrice quantitativa.
- Per essere certi di trarre conclusioni appropriate sul testo o sull’autore, questa matrice deve essere analizzata con metodi di analisi statistica.
- Analisi contestuale: L’analisi contestuale consente al ricercatore di analizzare il testo prendendo in considerazione vari fattori, come quelli culturali, sociali o storici, e di considerare le circostanze in cui un particolare contenuto è nato. Domande come: “Il modo migliore per stabilire il contesto è quello di trovare una correlazione tra un sostantivo e altri termini correlati che sono vicini alle parole chiave, oltre ad analizzare l’associazione tra più termini nel contenuto.
- Named Entity Disambiguation (NED):chiamato anche entity linking, è un concetto che offre il riconoscimento e la formazione di concetti dal contenuto e non dipende dall’analisi statistica come la NER per estrarre i concetti e non recupera entità specifiche. Per esempio, in una frase come “Steve jobs è stato parte integrante del successo di Apple”, il concetto riguarda il marchio Apple e non il frutto. Questo si manifesta con il collegamento delle entità, ma richiede una base di conoscenza delle entità che contenga tutte le menzioni delle entità nel testo.
Impara anche: Analisi congiunta, Analisi TURF, Analisi GAP, Analisi delle tendenze
Esempi di analisi del testo
L’analisi del testo è un concetto abbastanza nuovo nell’ambito dell’informatica, che consiste nel rendere congeniali e costruttive enormi quantità di dati non organizzati. Ciò contribuisce ad aumentare il valore dei dati e a far sì che questi possano essere utilizzati nella gestione del rischio o in percorsi quali la criminalità informatica.
Ecco 5 esempi di analisi del testo per creare consapevolezza sulle applicazioni del text mining nel mondo di oggi:
- Prevenzione dei crimini informatici:a causa della natura del funzionamento di Internet, è un mezzo altamente vulnerabile per la condivisione e la comunicazione dei dati. Questo ha aperto le porte a molti crimini informatici imprevisti che possono essere prevenuti utilizzando l’analisi del testo. È probabilmente una delle poche tecniche utilizzate per prevenire i crimini informatici.
- Servizio clienti efficiente:questo è uno degli esempi di base dell’analisi del testo, che si occupa di migliorare il servizio clienti utilizzando mezzi come software di sondaggio o chiamate di soddisfazione dei clienti per realizzare prodotti o servizi migliori. Questa tecnica aiuta a costruire la fiducia dei clienti, fornendo loro risposte rapide e automatiche nei momenti in cui hanno bisogno di assistenza. In questo modo la dipendenza dagli operatori si riduce drasticamente e si risparmia molto tempo.
- Pubblicità attraverso i mezzi digitali:al giorno d’oggi, le aziende pubblicitarie si affidano ai mezzi digitali per ottenere risultati affidabili. L’analisi del testo è uno degli strumenti più critici che le aziende pubblicitarie utilizzano per ottenere risultati precisi a 360 gradi. Rispetto ai metodi pubblicitari tradizionali, come gli approcci basati sui cookie, ha un vantaggio in termini di privacy protetta che offre insieme a risultati accurati.
- Migliorare i contenuti:la generazione di contenuti si basa sullo sforzo umano, ma facilita il processo di creazione di contenuti per quanto riguarda la gestione di una notevole mole di dati. Utilizzando l’analisi del testo, il contenuto può essere migliorato aggiungendo molteplici aspetti, come l’organizzazione o l’attribuzione di uno schema per renderlo applicabile a più di un’implementazione.
- Analisi dei dati per le reti di social media:i social media sono i mezzi più efficaci per entrare in contatto con il vostro pubblico di riferimento e ottenere feedback, recensioni e critiche per migliorare, oltre a dare accesso a un pool di dati. Le aziende stanno sviluppando strategie di social media per ottenere informazioni sulle prestazioni dei loro prodotti e anche per capire la persona dell’acquirente in modo che i miglioramenti possano avere un percorso definito. È qui che entra in gioco l’analisi del testo. L’analisi di una quantità enorme di dati, l’elaborazione di risultati e la comprensione del feedback e delle emozioni degli utenti sono più facili da implementare.
L’implementazione del software è solo l’inizio dell’intero processo di utilizzo dei dati. Una grande quantità di dati viene analizzata e il risultato di questa analisi viene inserito in fogli che vengono poi scansionati per osservare i modelli di dati per offrire una chiusura sistematica al testo, utilizzare le informazioni recuperate per migliorare il testo ed evitare di limitarsi alle parole chiave.
L’analisi del testo emerge come un faro di intuizioni, trasformando il modo in cui comprendiamo e utilizziamo le informazioni. Dall’analisi quantitativa e linguistica alla valutazione del sentiment e altro ancora, questo metodo sta cambiando il panorama di diversi settori. Che si tratti di migliorare il servizio clienti, di migliorare la creazione di contenuti o di prevenire i crimini informatici, le applicazioni sono vaste e di grande impatto. Quindi, mentre intraprendete il vostro viaggio nel regno dell’analisi, ricordate che l’analisi del testo non riguarda solo le parole; si tratta di svelare significati nascosti, generare intuizioni preziose e scoprire nuove dimensioni della conoscenza.
