Аспекты автоопределения тональности текста при мониторинге социальных сетей

Актуальность автоопределения тональности текстов сегодня осознается многими экспертами в области маркетинга, аналитики или PR. Однако их видение оптимального результата поиска позитива или негатива может существенно отличаться.

Что для Вас качественное определение тональности?  Это быстрое обнаружение эмоционально-окрашенных сообщений среди сотен тысяч? Или это верное понимание общего контекста сообщения? А может быть Ваши требования - это безошибочная маркировка 950 сообщений из 1000 по любой исследуемой теме и Вы готовы простить разработчикам маленькую погрешность?

Эффективная и выгодная реклама с сервисом от МегаФона

Широкий выбор рекламных каналов, более 100 параметров по интересам, подробная аналитика и другие возможности уже ждут в Личном кабинете. А еще кешбэк 100% за запуск рекламы в первый месяц и еще 10% — каждый месяц.

Узнать больше >>

Реклама. ПАО «МегаФон». ИНН 7812014560. ОГРН 1027809169585. ERID LjN8K1P7y.

Так или иначе, пользователи систем мониторинга соцмедиа стремятся увидеть идеальный результат, который соответствовал бы их личным целям мониторинга. При этом мало кто серьезно задумывается, а какую борьбу с великим и могучим русским языком ведут разработчики сервисов. Ведь широкий выбор элегантных вариантов презрения бренда (например, Ростелком) позволяет обойти любые "стендфордские" и прочие алгоритмы оценки эмоционального окраса сообщения.

Цитата из "позитивного" сообщения:

...Прошу прощения за то, что статьи долго не выходят. Во всем виноват великолепный интернет "Ростелеком" который на отрез отказывается работать на всех устройствах...

И, казалось бы, достаточно на конкретных кейсах доработать алгоритм, добавив нужные слова в словарь и акцентируя внимание на особых фразах-исключениях, частице "Не", удалениях, знаках препинания, самообучению системы и пр. Но после достижения некоего базового визуально воспринимаемого уровня "хорошей" релевантности, любая корректировка алгоритма по факту приводит к улучшению на "черт его знает сколько" %  качества определения тональности в одной отрасли, и к ухудшению на столько же в другой. При этом надо учитывать, насколько при обновлении алгоритмов замедляется их быстродействие.

Поэтому, выдвигая требования "как у террористов" к 100% качеству автопоиска позитива или негатива, специалисты PR должны помнить, что КПД вообще проблематично довести до единицы, в том числе и в их собственной PR-деятельности. Это означает лишь то, что им придется тестировать различные сервисы, по факту сравнивая результативность решения своих персональных задач мониторинга. При этом ключевыми факторами является количество тонально-окрашиваемых сообщений и релевантность окраски.

Тем не менее, разработчики сервисов мониторинга не останавливаются на достигнутом и продолжают поиски оптимальных решений данного вопроса!