Met bijna 5 miljard gebruikers wereldwijd – meer dan 60% van de wereldbevolkingSociale-mediaplatforms zijn een enorme bron van gegevens geworden die bedrijven kunnen gebruiken voor een betere klanttevredenheid, betere marketingstrategieën en een snellere algemene bedrijfsgroei. Het handmatig verwerken van gegevens op die schaal kan echter onbetaalbaar en tijdrovend blijken. Een van de beste manieren om te profiteren van gegevens uit sociale media is het implementeren van tekstminingprogramma's die het proces stroomlijnen.

Wat is tekstmining?

Tekstmining– ook wel tekstdatamining genoemd – is een geavanceerde discipline binnen de datawetenschap die gebruik maakt van natuurlijke taalverwerking (NLP), kunstmatige intelligentie (AI) en machine learning modellen en dataminingtechnieken om relevante kwalitatieve informatie uit af te leiden ongestructureerde tekstgegevens. Tekstanalyse gaat nog een stap verder door zich te concentreren op patroonidentificatie in grote datasets, wat meer kwantitatieve resultaten oplevert.

Als het gaat om gegevens uit sociale media, stellen tekstmining-algoritmen (en bij uitbreiding tekstanalyse) bedrijven in staat taalkundige gegevens te extraheren, analyseren en interpreteren uit opmerkingen, berichten, klantrecensies en andere tekst op sociale-mediaplatforms en deze gegevensbronnen te gebruiken om de kwaliteit van hun gegevens te verbeteren. producten, diensten en processen.

Wanneer ze strategisch worden gebruikt, kunnen tekstminingtools ruwe gegevens omzetten in echte gegevens business intelligence, waardoor bedrijven een concurrentievoordeel krijgen.

Hoe werkt tekstmining?

Het begrijpen van de workflow voor tekstmining is van cruciaal belang om het volledige potentieel van de methodologie te ontsluiten. Hier leggen we het tekstminingproces uit, waarbij we elke stap en de betekenis ervan voor het algehele resultaat benadrukken.

Stap 1. Ophalen van informatie

De eerste stap in de workflow voor tekstmining is het ophalen van informatie, waarbij datawetenschappers relevante tekstuele gegevens moeten verzamelen uit verschillende bronnen (bijvoorbeeld websites, sociale-mediaplatforms, klantenenquêtes, online recensies, e-mails en/of interne databases). Het gegevensverzamelingsproces moet worden afgestemd op de specifieke doelstellingen van de analyse. In het geval van tekstmining op sociale media betekent dit een focus op opmerkingen, berichten, advertenties, audiotranscripties, enz.

Stap 2. Voorverwerking van gegevens

Zodra u de benodigde gegevens heeft verzameld, gaat u deze voorbewerken ter voorbereiding op de analyse. De voorverwerking omvat verschillende substappen, waaronder de volgende:

• Tekstopschoning: Tekstopschoning is het proces waarbij irrelevante tekens, interpunctie, speciale symbolen en cijfers uit de dataset worden verwijderd. Het omvat ook het converteren van de tekst naar kleine letters om consistentie in de analysefase te garanderen. Dit proces is vooral belangrijk bij het verzamelen van berichten en opmerkingen op sociale media, die vaak vol staan ​​met symbolen, emoji's en onconventionele hoofdletterpatronen.
• tokenization: Tokenisatie verdeelt de tekst in afzonderlijke eenheden (dat wil zeggen woorden en/of zinsdelen), ook wel tokens genoemd. Deze stap biedt de basisbouwstenen voor daaropvolgende analyse.
• Stopwoorden verwijderen: Stopwoorden zijn veel voorkomende woorden die geen significante betekenis hebben in een zin of zin (bijvoorbeeld 'de', 'is', 'en', enz.). Het verwijderen van stopwoorden helpt de ruis in de gegevens te verminderen en de nauwkeurigheid in de analysefase te verbeteren.
• stammend en lemmatisering: Stamming- en lemmatiseringstechnieken normaliseren woorden naar hun grondvorm. Stemming reduceert woorden tot hun basisvorm door voor- en achtervoegsels te verwijderen, terwijl lemmatisatie woorden toewijst aan hun woordenboekvorm. Deze technieken helpen woordvariaties te consolideren, redundantie te verminderen en de grootte van indexeringsbestanden te beperken. 
• Part-of-speech (POS)-tagging: POS-tagging vergemakkelijkt semantische analyse door grammaticale tags aan woorden toe te wijzen (bijvoorbeeld zelfstandig naamwoord, werkwoord, bijvoeglijk naamwoord, enz.), wat vooral handig is voor sentimentanalyse en entiteitsherkenning.
• Syntaxis parseren: Parseren omvat het analyseren van de structuur van zinnen en woordgroepen om de rol van verschillende woorden in de tekst te bepalen. Een parseermodel zou bijvoorbeeld het onderwerp, het werkwoord en het lijdend voorwerp van een volledige zin kunnen identificeren.

Stap 3. Tekstweergave

In deze fase wijst u de numerieke waarden van de gegevens toe, zodat deze kunnen worden verwerkt door machine learning-algoritmen (ML), waardoor een voorspellend model wordt gemaakt op basis van de trainingsinvoer. Dit zijn twee veelgebruikte methoden voor tekstrepresentatie: 

• Zak met woorden (BoW): BoW stelt tekst voor als een verzameling unieke woorden in een tekstdocument. Elk woord wordt een kenmerk en de frequentie waarmee het voorkomt vertegenwoordigt de waarde ervan. BoW houdt geen rekening met de woordvolgorde, maar richt zich uitsluitend op de woordaanwezigheid.
• Termijnfrequentie-inverse documentfrequentie (TF-IDF): TF-IDF berekent het belang van elk woord in een document op basis van de frequentie of zeldzaamheid ervan in de gehele dataset. Het weegt vaak voorkomende woorden af ​​en benadrukt zeldzamere, meer informatieve termen.

Stap 4. Gegevensextractie

Nadat u numerieke waarden heeft toegewezen, past u een of meer text-mining-technieken toe op de gestructureerde gegevens om inzichten uit sociale-mediagegevens te halen. Enkele veel voorkomende technieken zijn onder meer:

• Sentiment analyse: Sentimentanalyse categoriseert gegevens op basis van de aard van de meningen die in de inhoud van sociale media worden geuit (bijvoorbeeld positief, negatief of neutraal). Het kan nuttig zijn voor het begrijpen van de mening van klanten en de merkperceptie, en voor het detecteren van sentimenttrends.
• Onderwerpmodellering: Onderwerpmodellering heeft tot doel onderliggende thema's en/of onderwerpen in een verzameling documenten te ontdekken. Het kan helpen trends te identificeren, sleutelconcepten te extraheren en de interesses van klanten te voorspellen. Populaire algoritmen voor onderwerpmodellering zijn onder meer Latent Dirichlet Allocation (LDA) en niet-negatieve matrixfactorisatie (NMF).
• Benoemde entiteitsherkenning (NER): NER haalt relevante informatie uit ongestructureerde gegevens door benoemde entiteiten (zoals persoonsnamen, organisaties, locaties en datums) in de tekst te identificeren en te classificeren. Het automatiseert ook taken zoals het extraheren van informatie en het categoriseren van inhoud. 
• Tekstclassificatie: Nuttig voor taken zoals sentimentclassificatie, spamfiltering en onderwerpclassificatie. Tekstclassificatie omvat het categoriseren van documenten in vooraf gedefinieerde klassen of categorieën. Machine learning-algoritmen zoals Naive Bayes en support vector machines (SVM), en diepgaand leren modellen zoals convolutioneel neurale netwerken (CNN) worden vaak gebruikt voor tekstclassificatie.
• Associatieregelmijnbouw: Associatieregelmining kan relaties en patronen ontdekken tussen woorden en zinsdelen in gegevens van sociale media, waardoor associaties aan het licht komen die op het eerste gezicht misschien niet voor de hand liggen. Deze aanpak helpt bij het identificeren van verborgen verbanden en gelijktijdig voorkomende patronen die de zakelijke besluitvorming in latere fasen kunnen aansturen.

Stap 5. Gegevensanalyse en interpretatie

De volgende stap is het onderzoeken van de eruit gehaalde patronen, trends en inzichten om tot zinvolle conclusies te komen. Datavisualisatietechnieken zoals woordwolken, staafdiagrammen en netwerkgrafieken kunnen u helpen de bevindingen op een beknopte, visueel aantrekkelijke manier te presenteren. 

Stap 6. Validatie en iteratie

Het is essentieel om ervoor te zorgen dat uw mijnbouwresultaten nauwkeurig en betrouwbaar zijn, dus in de voorlaatste fase moet u de resultaten valideren. Evalueer de prestaties van de text-mining-modellen met behulp van relevante evaluatiestatistieken en vergelijk uw resultaten met de grondwaarheid en/of het oordeel van deskundigen. Breng indien nodig aanpassingen aan in de voorbewerkings-, representatie- en/of modelleringsstappen om de resultaten te verbeteren. Mogelijk moet u dit proces herhalen totdat de resultaten bevredigend zijn.

Stap 7. Inzichten en besluitvorming

De laatste stap van de text-mining-workflow is het transformeren van de afgeleide inzichten in bruikbare strategieën die uw bedrijf zullen helpen de gegevens en het gebruik van sociale media te optimaliseren. De opgehaalde kennis kan processen begeleiden zoals productverbeteringen, marketingcampagnes, verbeteringen van de klantenondersteuning en risicobeperkende strategieën, allemaal vanuit sociale media-inhoud die al bestaat.

Toepassingen van tekstmining met sociale media

Text mining helpt bedrijven de alomtegenwoordigheid van sociale-mediaplatforms/-inhoud te benutten om de producten, diensten, processen en strategieën van een bedrijf te verbeteren. Enkele van de meest interessante gebruiksscenario's voor tekstmining op sociale media zijn onder meer:

• Klantinzichten en sentimentanalyse: Met tekstmining op sociale media kunnen bedrijven diepgaande inzichten krijgen in de voorkeuren, meningen en gevoelens van klanten. Door programmeertalen zoals Python te gebruiken met hightechplatforms zoals NLTK en SpaCy, kunnen bedrijven door gebruikers gegenereerde inhoud (bijvoorbeeld berichten, opmerkingen en productrecensies) analyseren om te begrijpen hoe klanten hun producten of diensten waarnemen. Deze waardevolle informatie helpt besluitvormers marketingstrategieën te verfijnen, het productaanbod te verbeteren en een persoonlijker product te leveren klantervaring.
• Verbeterde klantenondersteuning: Bij gebruik naast tekstanalysesoftware kunnen feedbacksystemen (zoals chatbots), netpromoterscores (NPS), supporttickets, klantonderzoeken en socialemediaprofielen leveren gegevens op waarmee bedrijven de klantervaring kunnen verbeteren. Text mining en sentimentanalyse bieden ook een raamwerk waarmee bedrijven acute pijnpunten snel kunnen aanpakken en de algehele klanttevredenheid kunnen verbeteren.
• Verbeterd marktonderzoek en concurrentie-informatie: Textmining via sociale media biedt bedrijven een kosteneffectieve manier om marktonderzoek uit te voeren en consumentengedrag te begrijpen. Door trefwoorden, hashtags en vermeldingen met betrekking tot hun branche bij te houden, kunnen bedrijven realtime inzicht krijgen in de voorkeuren, meningen en aankooppatronen van consumenten. Bovendien kunnen bedrijven de activiteiten op sociale media van concurrenten monitoren en tekstmining gebruiken om hiaten in de markt te identificeren en strategieën te bedenken om een ​​concurrentievoordeel te behalen.        
• Effectief merkreputatiebeheer: Socialemediaplatforms zijn krachtige kanalen waar klanten massaal hun mening uiten. Met tekstmining kunnen bedrijven proactief merkvermeldingen en klantfeedback in realtime monitoren en erop reageren. Door negatieve gevoelens en zorgen van klanten snel aan te pakken, kunnen bedrijven potentiële reputatiecrises verzachten. Het analyseren van de merkperceptie geeft organisaties ook inzicht in hun sterke en zwakke punten en mogelijkheden voor verbetering. 
• Gerichte marketing en gepersonaliseerde marketing:  Textmining op sociale media maakt gedetailleerde doelgroepsegmentatie mogelijk op basis van interesses, gedrag en voorkeuren. Het analyseren van gegevens uit sociale media helpt bedrijven de belangrijkste klantsegmenten te identificeren en marketingcampagnes dienovereenkomstig aan te passen, zodat marketinginspanningen relevant en boeiend zijn en effectief de conversie kunnen verhogen. Een gerichte aanpak optimaliseert de gebruikerservaring en verbetert de ROI van een organisatie.
• Identificatie en marketing van influencers: Text mining helpt organisaties influencers en thought leaders binnen specifieke sectoren te identificeren. Door de betrokkenheid, het sentiment en het aantal volgers te analyseren, kunnen bedrijven relevante beïnvloeders identificeren voor samenwerkingen en marketingcampagnes, waardoor bedrijven hun merkboodschap kunnen versterken, een nieuw publiek kunnen bereiken, merkloyaliteit kunnen bevorderen en authentieke verbindingen kunnen opbouwen. 
• Crisismanagement en risicomanagement: Text mining is een instrument van onschatbare waarde voor het identificeren van potentiële crises en het beheersen van risico's. Het monitoren van sociale media kan bedrijven helpen vroegtijdige waarschuwingssignalen van dreigende crises te detecteren, klachten van klanten aan te pakken en te voorkomen dat negatieve incidenten escaleren. Deze proactieve aanpak minimaliseert reputatieschade, bouwt het consumentenvertrouwen op en verbetert de algemene crisisbeheersingsstrategieën. 
• Productontwikkeling en innovatie: Bedrijven hebben altijd baat bij een betere communicatie met klanten. Text mining creëert een directe communicatielijn met klanten, waardoor bedrijven waardevolle feedback kunnen verzamelen en kansen voor innovatie kunnen ontdekken. Een klantgerichte aanpak stelt bedrijven in staat bestaande producten te verfijnen, nieuwe aanbiedingen te ontwikkelen en de veranderende behoeften en verwachtingen van klanten voor te blijven.

Blijf op de hoogte van de publieke opinie met IBM Watson Assistant

Socialemediaplatforms zijn een goudmijn van informatie geworden en bieden bedrijven een ongekende kans om de kracht van door gebruikers gegenereerde inhoud te benutten. En met geavanceerde software zoals IBM Watson-assistentzijn socialemediagegevens krachtiger dan ooit.

IBM Watson Assistant is een marktleidend, conversatie AI platform dat is ontworpen om u te helpen uw bedrijf een boost te geven. Watson Assistant is gebaseerd op deep learning-, machine learning- en NLP-modellen en maakt nauwkeurige informatie-extractie mogelijk, levert gedetailleerde inzichten uit documenten en verhoogt de nauwkeurigheid van antwoorden. Watson vertrouwt ook op intentieclassificatie en entiteitsherkenning om bedrijven te helpen de behoeften en percepties van klanten beter te begrijpen.

In het tijdperk van big data zijn bedrijven altijd op zoek naar geavanceerde tools en technieken om inzichten uit datareserves te halen. Door gebruik te maken van tekstmining-inzichten uit sociale media-inhoud met behulp van Watson Assistant, kan uw bedrijf de waarde maximaliseren van de eindeloze stromen gegevens die gebruikers van sociale media elke dag creëren, en uiteindelijk zowel de consumentenrelaties als hun bedrijfsresultaten verbeteren.

Meer informatie over IBM Watson Assistant