No mundo atual, em que lidamos com enormes volumes de dados de texto, é importante que empresas como a sua entendam como as pessoas se sentem. É aí que entra a pontuação de sentimento.
Essa pontuação é uma chave numérica para decifrar as emoções e opiniões ocultas em palavras e frases. Você pode considerá-la sua ferramenta para decodificar as emoções ocultas nas palavras. Ela ajuda você a entender a satisfação do cliente, monitorar a reputação da marca e analisar a opinião pública.
Este artigo discutirá as pontuações de sentimento para torná-las compreensíveis, bem como explicará como calculá-las com precisão.
O que é uma pontuação de sentimento?
Uma pontuação de sentimento, também chamada de pontuação de análise de sentimento ou polaridade de sentimento, é um número que indica como as palavras em um texto fazem as pessoas se sentirem. Esse texto pode ser tão curto quanto uma frase ou tão longo quanto um documento inteiro.
A análise de sentimentos, parte do processamento de linguagem natural, ajuda a compreender as emoções em textos escritos. É comumente usada em áreas como monitoramento de mídias sociais, avaliação de feedback de clientes e pesquisa de mercado.
Programas de computador usam aprendizado de máquina ou métodos baseados em regras para calcular pontuações de análise de sentimento. Eles examinam as palavras, frases e o contexto do texto para determinar se ele é positivo, negativo ou neutro.
O que constitui uma boa pontuação de sentimento?
Uma boa pontuação de sentimento pode variar dependendo do contexto específico e dos objetivos da sua análise. Na análise de sentimento, a pontuação é usada para avaliar o tom emocional ou o sentimento expresso em um texto, como uma avaliação, um comentário ou um tuíte.
A interpretação de uma classificação de sentimento é relativa, e o que é considerado “bom” depende de vários fatores:
Escala de sentimento
As classificações de sentimento são normalmente representadas em uma escala, geralmente de -1 a 1, ou em termos de categorias como “positivo”, “neutro” e “negativo”. O que é considerado bom ou ruim depende da escala específica utilizada.
Contexto
O contexto da sua análise é importante. Em uma pesquisa de feedback, uma pontuação de sentimento acima de 0,5 em uma escala de -1 a 1 indica um feedback “bom”, pois demonstra positividade. Mas, em críticas de filmes, se a pontuação cair abaixo de -0,5, pode indicar uma crítica negativa “boa”, pois reflete um forte sentimento negativo.
Domínio ou setor
O que é considerado uma boa pontuação de sentimento pode variar de acordo com o setor ou o domínio. Mesmo um sentimento ligeiramente negativo pode ser motivo de preocupação em alguns setores, enquanto pode ser normal em outros.
Subjetividade e personalização
Você pode ajustar os modelos de análise de sentimentos para que sejam mais ou menos sensíveis às emoções. Lembre-se de que diferentes modelos ou métodos podem gerar pontuações ligeiramente diferentes. A personalização é importante para alinhar a pontuação de sentimento às suas necessidades específicas.
Comparação
Muitas vezes, é mais significativo comparar pontuações de sentimento dentro do mesmo conjunto de dados ou ao longo do tempo. Por exemplo, comparar tendências de sentimento ou produtos diferentes com base em suas pontuações pode fornecer insights mais valiosos do que simplesmente analisar avaliações individuais. Isso ajuda você a ter uma visão mais ampla e a tomar decisões mais informadas.
Em geral, ao lidar com uma pontuação de sentimento:
- Uma pontuação próxima de 1 (em uma escala de -1 a 1), ou uma categorização clara de sentimento “positivo”, é geralmente vista como “boa” e indica um sentimento positivo.
- Uma pontuação próxima a -1, ou uma clara categorização de sentimento “negativo”, é geralmente considerada “ruim” e indica sentimento negativo.
- Uma pontuação em torno de 0, ou uma categorização de sentimento “neutra”, sugere que o sentimento não é nem positivo nem negativo.
Em última análise, o que constitui uma boa pontuação de sentimento deve estar alinhado com seus objetivos específicos e com o contexto no qual você conduz sua análise de sentimento.
O que é análise de sentimento?
A análise de sentimentos é uma tecnologia que ajuda os computadores a compreender as emoções em textos escritos. Ela determina se o texto expressa sentimentos positivos, negativos ou neutros.
É usada em diversas áreas, como negócios, mídias sociais e notícias, para avaliar a opinião pública e tomar decisões baseadas em dados. Funciona analisando e classificando o tom emocional em textos, mas pode ser desafiadora ao lidar com sarcasmo ou linguagem complexa. Pesquisadores trabalham constantemente para melhorar sua precisão.
Você pode estar interessado em aprender como fazer uma análise de sentimento no Twitter, hoje chamado de X.
Como calcular a pontuação de sentimento?
Em geral, siga estes passos:
- Pré-processamento de dados de texto
Antes de iniciar a análise, os dados de texto passam por um processo de limpeza completo. Elementos irrelevantes, como pontuação, palavras truncadas e emojis, são removidos. Essa preparação garante que a análise se concentre nas palavras e frases mais significativas.
- Tokenização
A tokenização é onde o jogo começa. O texto limpo é dividido em unidades distintas chamadas tokens. Esses tokens podem ser palavras individuais, frases ou até mesmo sentenças inteiras. A tokenização é a base para uma análise mais detalhada da linguagem e dos sentimentos.
- Léxicos e dicionários de sentimentos
Léxicos e dicionários de sentimentos servem como recursos valiosos. São como listas de palavras e frases que indicam se alguém está feliz, triste ou simplesmente neutro.
Por exemplo, “adorável” pode ser classificado como positivo, enquanto “horrível” pode ser categorizado como negativo. Esses léxicos fornecem uma base para atribuir pontuações de sentimento aos tokens no seu texto.
- Modelos de aprendizado de máquina e análise de sentimentos
É aqui que começa a parte emocionante. Com a ajuda de aprendizado de máquina ou sistemas baseados em regras, as palavras são analisadas para determinar se são positivas, negativas ou neutras.
Não apenas as palavras em si são observadas, mas também a intensidade dos sentimentos e como eles se relacionam. Isso nos dá uma pontuação ou rótulo que demonstra a emoção do seu texto.
- Adicionar pontuações de token
As pontuações de sentimento de tokens individuais geralmente são combinadas para fornecer uma pontuação de sentimento abrangente para todo o seu texto.
Isso pode envolver a média das pontuações, a contagem do número de palavras ou tokens positivos e negativos, ou o uso de algoritmos de análise de sentimento mais sofisticados.
O resultado final é uma pontuação numérica de sentimento, geralmente em uma escala de -1 (muito negativo) a 1 (muito positivo), ou um rótulo de sentimento como “positivo”, “negativo” ou “neutro”.
Desafios na análise de sentimentos
A análise de sentimentos é uma ferramenta útil para compreender os sentimentos e pensamentos expressos em palavras escritas. No entanto, essa área apresenta alguns desafios. Abaixo, estão alguns dos principais obstáculos na análise de sentimentos:
Sarcasmo
Às vezes, os computadores têm dificuldade em entender quando as pessoas estão sendo sarcásticas. Por exemplo, se alguém disser: “Sim, ótimo. Meu pedido demorou cinco semanas para chegar”, um computador pode interpretar isso como algo positivo, quando, na verdade, é uma crítica. Esse tipo de frase pode confundir as máquinas.
Negação
Computadores podem se confundir quando palavras negativas são usadas para alterar o significado de uma frase. Por exemplo, se alguém disser: “Eu não diria que a assinatura foi cara”, a análise pode ser complicada. A situação se torna ainda mais complexa se a negação ocorrer em duas frases, como: “Achei a assinatura barata. Não foi”.
Multipolaridade
Computadores também podem ter dificuldades quando uma frase contém sentimentos positivos e negativos. Por exemplo, ao dizer: “Gostei da durabilidade, mas não gostei da cor”, o sistema precisa lidar com opiniões divergentes dentro da mesma avaliação.
Para lidar com isso, é necessário utilizar uma solução de análise de sentimento baseada em aspectos, que permita separar cada aspecto mencionado e identificar a emoção correspondente a ele.
Melhores práticas para análise de sentimentos precisa
É importante seguir as melhores práticas para garantir uma análise de sentimentos precisa. Aqui estão algumas diretrizes para ajudar você a obter resultados confiáveis:
Limpe seu texto: Antes de começar, é crucial limpar os dados do seu texto. Isso envolve remover números, sinais de pontuação e caracteres especiais. Ao fazer isso, você se concentra nas palavras que realmente transmitem emoção.
Lidando com negações: Fique atento a frases com palavras negativas, como “não” ou “não é”. Essas palavras podem alterar o significado de uma frase, por isso é essencial considerá-las com cuidado durante a análise de sentimento.
Detectando sarcasmo e ironia: Sarcasmo e ironia podem ser difíceis de interpretar para as máquinas. Essas formas de expressão muitas vezes transmitem sentimentos opostos ao seu significado literal. Para identificá-las corretamente, é necessário levar em conta o contexto e o tom do texto.
Analise aspectos específicos: Em vez de analisar o texto como um todo, divida-o em partes menores. Ao analisar o sentimento de aspectos específicos separadamente, você obtém uma compreensão mais profunda e precisa das opiniões expressas.
Use modelos avançados: Considere utilizar modelos de análise de sentimentos mais sofisticados, como os baseados em aprendizado de máquina ou aprendizado profundo. Esses modelos são capazes de capturar padrões linguísticos e contextos complexos, aumentando significativamente a precisão.
Ciclo de feedback do usuário: Estabeleça um sistema que permita aos usuários fornecer feedback ou correções sobre os resultados da análise de sentimento. Esse ciclo de feedback contribui para ajustes contínuos e aprimoramento da precisão ao longo do tempo.
Quando usar pontuações de sentimento?
Ao avaliar e quantificar o sentimento em dados textuais, as pontuações de sentimento ajudam diferentes setores a compreender melhor as opiniões e atitudes do público. Veja alguns casos de uso importantes:
Análise de negócios e feedback do cliente
As pontuações de sentimento são extremamente valiosas no mundo dos negócios, especialmente para entender a percepção dos clientes. Elas podem ser aplicadas em:
- Satisfação do cliente: Ao analisar feedbacks, avaliações e pesquisas, as empresas conseguem avaliar o nível de satisfação e identificar pontos de melhoria.
- Aprimoramento de produtos e serviços: As pontuações ajudam a identificar aspectos específicos que agradam ou desagradam os clientes. Essa análise orientada por dados apoia decisões mais estratégicas para o desenvolvimento de produtos e serviços.
- Gestão da reputação da marca: A análise de sentimentos contribui para manter uma imagem positiva da marca. Ao responder rapidamente a críticas e preocupações, as empresas reduzem riscos à reputação.
Monitoramento de mídias sociais
Na era digital, a análise de sentimentos em redes sociais oferece insights em tempo real. Entre suas aplicações, destacam-se:
- Informações em tempo real: As pontuações de sentimento permitem acompanhar o que está sendo dito nas redes sociais. Com isso, é possível interagir com o público, responder a comentários e acompanhar a evolução da opinião pública.
- Gestão de crises: Detectar sentimentos negativos com antecedência é essencial. A análise de sentimentos ajuda a identificar potenciais crises e agir de forma rápida e eficaz, antes que os problemas se agravem.
- Análise da concorrência: Monitorar como o público percebe seus concorrentes permite identificar oportunidades, ameaças e ajustar suas estratégias para se manter competitivo.
Pesquisa de mercado
A pesquisa de mercado é amplamente beneficiada pelo uso de pontuações de sentimento, que oferecem insights valiosos em diversas frentes:
- Tendências de produtos e serviços: A análise de sentimentos ajuda a identificar tendências emergentes, preferências dos consumidores e mudanças no comportamento do mercado. Essas informações permitem que as empresas inovem, se adaptem rapidamente e mantenham a competitividade.
- Identificação de lacunas no mercado: Ao entender as necessidades não atendidas dos clientes, é possível descobrir oportunidades para o desenvolvimento de novos produtos e serviços.
- Estratégias de precificação: Monitorar o sentimento dos consumidores diante de alterações nos preços permite ajustar estratégias e encontrar o equilíbrio ideal entre valor percebido e competitividade.
Análise política e de notícias
A aplicação da análise de sentimentos vai além do setor comercial, tendo papel estratégico na política e na comunicação:
- Campanhas eleitorais: Candidatos e equipes políticas utilizam a análise de sentimentos para avaliar como o público reage às suas propostas, discursos e posicionamentos, adaptando suas mensagens de forma mais eficaz.
- Monitoramento de notícias: Veículos de mídia analisam as reações do público em relação às matérias publicadas, ajustando o conteúdo e o tom das reportagens conforme a percepção dos leitores.
- Análise da opinião pública: Governos, ONGs e instituições monitoram o sentimento em torno de políticas públicas, eventos e temas relevantes, ajudando a embasar decisões com base em dados reais da população.
Análise de Sentimentos com a QuestionPro
A QuestionPro facilita a realização de análises de sentimentos de maneira prática e eficiente. A plataforma permite extrair informações valiosas a partir de dados textuais, ajudando você a entender melhor as opiniões e emoções do seu público. Veja como a ferramenta pode apoiar seu processo de análise:
1. Coleta de dados
Com a QuestionPro, você pode reunir dados textuais de diversas fontes, como pesquisas, formulários de feedback, avaliações de clientes e redes sociais. Esses dados alimentam sua análise de sentimentos de forma estruturada.
2. Pré-processamento inteligente
A plataforma oferece funcionalidades para o pré-processamento dos dados, permitindo limpar e preparar o texto com facilidade. Isso inclui a remoção de números, pontuação e caracteres irrelevantes — etapas essenciais para garantir maior precisão na análise.
3. Recursos integrados de análise de sentimentos
QuestionPro utiliza técnicas de Processamento de Linguagem Natural (PLN) e algoritmos de aprendizado de máquina para identificar e classificar sentimentos expressos nos textos — sejam eles positivos, negativos ou neutros.
4. Cálculo de pontuações de sentimento
Além da classificação por rótulo, é possível obter pontuações numéricas de sentimento, que indicam a intensidade emocional das mensagens. Essa abordagem quantitativa proporciona uma análise mais aprofundada e comparável ao longo do tempo.
5. Análise baseada em aspectos
Alguns recursos da QuestionPro permitem avaliar sentimentos associados a aspectos específicos mencionados nos textos — como preço, atendimento, qualidade, entre outros. Isso ajuda a entender com mais precisão o que está gerando satisfação ou insatisfação.
6. Monitoramento de tendências
Acompanhe como os sentimentos evoluem ao longo do tempo. Essa funcionalidade é ideal para avaliar o impacto de mudanças em produtos, serviços ou campanhas, além de oferecer suporte em estratégias de melhoria contínua.
Conclusão
As pontuações de sentimento são uma ferramenta poderosa para entender as emoções expressas em textos. Elas são essenciais em contextos de negócios, marketing e tomada de decisões estratégicas.
Ao compreender como essas pontuações funcionam e como calculá-las, você ganha acesso a insights valiosos sobre a opinião pública — o que pode orientar melhorias, antecipar demandas e apoiar decisões mais embasadas.
Com a QuestionPro, você conta com recursos integrados para análise de sentimentos. A plataforma permite coletar e preparar dados, analisar automaticamente os sentimentos expressos e gerar classificações precisas com base no conteúdo textual.
Utilizando tecnologia avançada de linguagem natural, a QuestionPro identifica não apenas se o texto é positivo, negativo ou neutro, mas também avalia a intensidade emocional e o contexto das palavras.
Quer saber mais? Fale com a gente ou crie uma conta gratuita para experimentar nossos recursos de análise de sentimentos na prática.
