分析情绪之后才能更好的解决问题，情绪分析与调整

今天小编mail为大家分享的生活小常识，希望能够帮助到大家！

情感分析是一个计算过程，通过消化帖子和评论中的语言模式，将一个人对产品、品牌、主题或活动的态度分为“积极”、“消极”或“中性”。

本质上，这是一场将主观感受转化为可操作或有用数据的艰苦战斗。当60%的情绪分析研究得出整体“中性”的态度时，问题就在于找到一个准确的趋势。不是所有的都有帮助。

本质上，网上反应根植于极端。我们都有过或让那个朋友发表过一篇关于寻找“这种惊人的产品/品牌”的文章，我们必须让所有过去的scrollers们知道这种新的迷恋。

此外，一些人试图通过警告他人糟糕的经历来履行公民义务，以防止他们的社交媒体朋友遭受同样的痛苦。这个评论或者帖子里说的任何话，都可能充满了强烈的情绪，相当于有人跑到马路上，对任何愿意听的人大喊大叫。

其次，消费者反应的范围可能太广。随着假账号和漫游者的兴起，大量的反馈会导致过多的噪音或误导情绪。特异性是关键，尤其是在AI和算法还很难识别讽刺、夸张和幽默的时候。(迷因，有人吗？通过定位“愿意购买”或“不会购买”等短语，反馈可以更加准确。对于较大的品牌，随机的、情绪化的抽样也有助于缩小关注范围。

最后，情绪分析工具要有所不同。Hootsuite Insight、Rapidminer和Social reference中的资源越来越多，仅举几例。不同的工具可以帮助你更好地了解消费者的反应-跟随标签的踪迹！

尽管公众意识到了虚假新闻，但网络互动的雷区并没有变得更安全。上下文仍然是一件棘手的事情。但主观性还是让世界在转(在我看来)。即使反馈可能需要玩火，但我们可以从反馈中看到它的价值。

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