Ανάλυση μεγάλου όγκου δεδομένων αγροτικών ψηφιακών αγορών
Authors: Λιαπάκης Αναστάσιος 
Published: September 2021

Τη σημερινή εποχή, πολλές επιχειρήσεις χρησιμοποιούν τα μέσα κοινωνικής δικτύωσης με σκοπό να βελτιώσουν την επωνυμία τους και να μεγιστοποιήσουν τα κέρδη τους, μέσω της προβολής των αγαθών τους (προϊόντα ή υπηρεσίες). Η ανάπτυξη του Παγκόσμιου Ιστού 2.0 έχει επιτρέψει στους χρήστες να μεταφορτώνουν, να διαμοιράζονται και να ανταλλάζουν τις απόψεις ή τις ιδέες τους για διάφορα θέματα σε μια πληθώρα ιστοτόπων. Παράγεται, όπως είναι κατανοητό, ένας μεγάλος όγκος δεδομένων που περιέχει χρήσιμες πληροφορίες σχετικά με τις προτιμήσεις των καταναλωτών και από ποίκιλες πηγές, όπως μικρο-ιστολόγια, αξιολογήσεις σε ψηφιακές αγορές ή ιστοτόπους συζητήσεων κ.ά. Στην περίπτωση του αγροδιατροφικού κλάδου και κατ’ επέκταση της Εστίασης και Ποτών (Ε&Π), όλο και περισσότεροι ιστότοποι αξιολογήσεων λειτουργούν παγκοσμίως (Yelp, TripAdvisor κ.ά.) και πολλοί από αυτούς επιτρέπουν στους χρήστες να πραγματοποιούν ηλεκτρονικά τις παραγγελίες τους για τη διανομή στο σπίτι έτοιμου φαγητού (Volton, just-eat, e-food κ.ά.). Επίσης, οι χρήστες έχουν τη δυνατότητα να αξιολογούν δημόσια τα αγαθά που έχουν καταναλώσει. Όπως γίνεται αντιληπτό, παράγεται ταχύτατα ένας μεγάλος όγκος χρήσιμων πληροφορίων από τις ηλεκτρονικές αξιολογήσεις χρηστών στο Διαδίκτυο που μπορεί να επηρεάσει άλλους και να μεταβάλει την καταναλωτική τους συμπεριφορά. Αξίζει να σημειωθεί ότι οι ηλεκτρονικές αξιολογήσεις του κλάδου χαρακτηρίζονται ως μικτές, επειδή αξιολογούνται ταυτόχρονα διαφορετικές λειτουργίες ενός καταστήματος. Έτσι, τα ενδιαφερόμενα μέρη (επιχειρήσεις ή καταναλωτές) δεν είναι σε θέση να εξάγουν και να αναλύουν σε πραγματικό χρόνο τις χρήσιμες πληροφορίες που παράγονται, εξαιτίας της έλλειψης πόρων και των βιολογικών και διανοητικών περιορισμών του ανθρώπινου παράγοντα. Στη βιβλιογραφία παρουσιάζονται διάφορες μεθοδολογίες που αντιμετωπίζουν το συγκεκριμένο πρόβλημα με την ανάλυση συναισθήματος να είναι η προτιμότερη. Απαντάται ως η αυτόματη ανακάλυψη θετικών ή αρνητικών εκφράσεων σε περιεχόμενο που δημιουργείται από τους χρήστες των κοινωνικών δικτύων. Ερευνητικά παρουσιάζονται δύο προσεγγίσεις: η προσέγγιση της μηχανικής μάθησης και η προσέγγιση του σημασιολογικού προσανατολισμού. Επίσης παρουσιάζονται τρία επίπεδα ανάλυσης: το επίπεδο κειμένου, το επίπεδο πρότασης και το επίπεδο απόψεων. Αρκετά πλαίσια έχουν προταθεί που χρησιμοποιούν τεχνικές μηχανικής μάθησης, ενώ δεν παρουσιάζεται το ίδιο ενδιαφέρον για την προσέγγιση του σημασιολογικού προσανατολισμού. Ωστόσο, προηγούμενες έρευνες κατέληξαν στο συμπέρασμα ότι η προσέγγιση του σημασιολογικού προσανατολισμού θεωρείται αποδοτικότερη, όταν εφαρμόζεται για να ταξινομήσει τις απόψεις των χρηστών και ταυτόχρονα να υπολογίσει την ισχύ των απόψεων αυτών μέσω της ποσοτικοποίησης τους. Τέλος, ενώ αρκετές έρευνες έχουν διεξαχθεί σχετικά με την ανάλυση συναισθήματος σε διάφορες γλώσσες και κλάδους, η ελληνική και ειδικά ο κλάδος Ε&Π έχουν λάβει ελάχιστα την προσοχή του επιστημονικού κοινού. Αυτό οφείλεται κυρίως στο γεγονός ότι η ελληνική θεωρείται μια γλώσσα πολλών διακυμάνσεων με περίπλοκους γραμματικούς και συντακτικούς κανόνες. Η παρούσα διατριβή αντιμετωπίζει το πρόβλημα που περιγράφηκε, προτείνοντας ένα νέο πλαίσιο ανάλυσης συναισθήματος, εφαρμόζοντας την προσέγγιση του σημασιολογικού προσανατολισμού. Μέσω της εμπεριστατωμένης ανάλυσης 91.504 πραγματικών αξιολογήσεων πελατών (9.150 αξιολογήσεις στο σύνολο εκπαίδευσης) που εξορύχθηκαν από επιχειρήσεις που λειτουργούν σε όλη την Ελληνική επικράτεια, καθώς και με τη χρήση των κατάλληλων μέτρων και προτύπων (BOW, tf-idf, POS), κατασκευάζεται ένα λεξικό απόψεων που αναφέρεται στον κλάδο Ε&Π. Το προτεινόμενο λεξικό περιλαμβάνει τρία υπο-λεξικά που αντιστοιχούν στις λειτουργίες των καταστημάτων του κλάδου (ποιότητα φαγητού, εξυπηρέτηση & εικόνα καταστήματος). Στη συνέχεια, μέσω της εφαρμογής του προτύπου αμοιβαίας πληροφόρησης (PMI), εντοπίζονται οι σχέσεις των μερών του λόγου, καθώς και οι θέσεις τους στις μικτές αξιολογήσεις των πελατών και προτείνονται τα αντίστοιχα μοτίβα ετικετών, τα οποία χρησιμοποιούνται στη συνέχεια, με σκοπό να εντοπιστούν και να ποσοτικοποιηθούν οι απόψεις των χρηστών. Η καινοτομία του πλαισίου βασίζεται στη μορφή της ανάλυσης, πρώτα σε επίπεδο πρότασης και έπειτα σε επίπεδο απόψεων, με σκοπό να εξαχθούν και να ποσοτικοποιηθούν αυτόματα οι απόψεις για τις διαφορετικές λειτουργίες ενός καταστήματος. Επιπλέον, προτείνεται μια νέα υβριδική τεχνική κατασκευής λεξικών απόψεων, κάνοντας χρήση και των τριών τεχνικών που προτείνονται στη βιβλιογραφία (μηχανική τεχνική, τεχνική βασισμένη σε σώμα, τεχνική βασισμένη σε λεξικό). Τέλος, δεδομένου ότι η εξαγωγή των χρήσιμων πληροφοριών που παράγεται από το περιεχόμενο που δημιουργείται από τους χρήστες, πρέπει να λαμβάνει χώρα σε πραγματικό χρόνο, ώστε να διευκολύνει τα ενδιαφερόμενα μέρη να λάβουν ορθές αποφάσεις, κατασκευάστηκε ένα διαδικτυακό σύστημα εξόρυξης και ανάλυσης αξιολογήσεων πελατών σε σχεδόν πραγματικό χρόνο. Το σύστημα περιλαμβάνει δύο αρθρώματα: το άρθρωμα ιστο-συγκομιδής, που χρησιμοποιείται για να εξάγει τις ηλεκτρονικές αξιολογήσεις των πελατών από όλες τις σχετικές πλατφόρμες του κλάδου και το άρθρωμα εφαρμογής του προτεινόμενου υβριδικού πλαισίου ανάλυσης συναισθήματος. Βασιζόμενοι στις μήτρες σύγχυσης των συνόλων δεδομένων που κατασκευάστηκαν, υπολογίστηκαν τα γνωστά μέτρα αποδοτικότητας της ακριβείας, της ευστοχίας, της ανάκλησης και του F1-στόχου, τα οποία παρουσίασαν μια υψηλή αποδοτικότητα του προτεινόμενου υβριδικού πλαισίου, τόσο στην ταξινόμηση συναισθήματος, όσο και στην ανάλυση σε επίπεδο απόψεων. Συγκεκριμένα, το μέσο μέτρο ακριβείας στο σύνολο εκπαίδευσης σχετικά με την ταξινόμηση συναισθήματος υπολογίστηκε σε 98,45%. Επίσης, το αντίστοιχο μέτρο ακριβείας στο σχολιασμένο σύνολο σχετικά με την ταξινόμηση σε επίπεδο απόψεων υπολογίστηκε σε 93,61%. Στη συνέχεια, με σκοπό να αξιολογηθεί η αποδοτικότητα του πλαισίου σε ένα μεγάλο σύνολο αξιολογήσεων, δοκιμάστηκε στο σύνολο δεδομένων, οπότε και διαπιστώθηκε ένα εξαιρετικά υψηλό μέσο μέτρο ακριβείας ίσο με 90,69%. Ωστόσο, σε όλα τα προαναφερόμενα σύνολα παρουσιάστηκαν χαμηλότερα μέτρα αποδοτικότητας για τις αρνητικές προβλέψεις, κυρίως λόγω των δυσκολιών αναγνώρισης της άρνησης και του σαρκασμού σε κείμενα της φυσικής γλώσσας. Αναλυτικότερα, το μέσο μέτρο ανάκλησης για τις αρνητικές προβλέψεις στο σύνολο εκπαίδευσης υπολογίστηκε σε 85,99% έναντι του 99,43% στις θετικές προβλέψεις, στο σχολιασμένο σύνολο σε 81,49% έναντι του 96,43% και στο σύνολο δεδομένων σε 70,81% έναντι του 95,79%. Είναι άξιο προσοχής ότι η αποδοτικότητα της αρνητικής πρόβλεψης παραμένει σε υψηλά επίπεδα, συγκρίσιμη με άλλες παρεμφερείς έρευνες. Οι υψηλές μέσες τιμές των μέτρων μας οδήγησαν στο συμπέρασμα ότι η μεγαλύτερη πλειοψηφία των καταχωρήσεων απόψεων (ουσιαστικά), που περιγράφουν τις εξεταζόμενες λειτουργίες ενός καταστήματος στον κλάδο Ε&Π με τους αντίστοιχους όρους σημασιολογικού προσανατολισμού (επίθετα) που συνυπάρχουν, εντοπίστηκαν ορθά. Τέλος, προτείνεται μια νέα τεχνική διαχείρισης των κειμένων με ασάφειες, που συνήθως δεν αξιολογούνται από τα συστήματα ανάλυσης συναισθήματος, αφού δεν συμπεριλαμβάνονται στις μήτρες σύγχυσης, με αποτέλεσμα να μην επηρεάζουν τα αντίστοιχα μέτρα αποδοτικότητας. Η προτεινόμενη τεχνική επέφερε μέση μείωση 8,27% στους δείκτες αποδοτικότητας της αρνητικής πρόβλεψης και μέση μείωση 2,34% στους δείκτες αποδοτικότητας της θετικής πρόβλεψης.