感情分析
ブログやソーシャルネットワークなどのソーシャルメディアの台頭により、感情分析への関心が高まっている。オンラインレビュー、評価、推奨など、 オンライン上の表現が豊富になったことで、企業はこの一種の仮想通貨を使用して、製品のマーケティング、新しい機会の発見、評判の管理などを目指すようになった。そして多くの企業は、ノイズを除去し、会話を理解し、関連するコンテンツを特定し、適切な対処をとる過程を自動化するために感情分析に注目している。しかし、4chanやRedditといった匿名によるソーシャルメディア・プラットフォームの台頭は、この過程に複雑さを加えている。Webの次の段階では、Web 2.0がパブリッシング(出版)の民主化とすれば、すべての公開コンテンツに対するデータマイニングの民主化となる可能性がある。
研究の分野において、この目標に向けた第一歩が進められている。2009年現在、世界中の大学のいくつかの研究チームが、感情分析によって電子コミュニティ内の感情のダイナミクスを理解することに専念している。たとえば、2010年のCyberEmotionsプロジェクトでは、ソーシャルネットワーク上での議論を推進する上で、否定的な感情が重要な役割を果たすことを明らかにした。
感情分析アルゴリズムの多くは、単純な用語を使用しているため、製品やサービスに関する感情を表現するのに課題を抱えている。しかし、文化的な要因、言語的なニュアンス、文脈の違いによる影響もあり、記述されたテキストを単純に賛成/反対の感情に変換する非常に困難を伴う。
データが中立的、否定的、肯定的な言葉に明確に分類されている場合、中立的な言葉を除外して、肯定的な感情と否定的な感情の間の極性に焦点を当てることは理にかなっている。一方、データのほとんどが中立的で、肯定と否定の感情がわずかに偏差をもつ場合、この戦略をとると、2つの極性を明確に区別することが難しくなる可能性がある。
感情を決定する別の方法は、スケーリングシステムを使用することである。一般的に否定的、中立的、または肯定的な感情と関連付けられた単語に、-10から+10のスケール(最も否定的から最も肯定的まで)、または単純に0から+4などの正の上限値で対応する数値が付与される。これにより、ある用語の感情を、その文脈(通常は文レベル)に関して調整することができる。構造化されていないテキストを自然言語処理で分析する場合、指定された文脈内の各概念は、その概念に対する感情語の関わり方と感情値に基づいてスコアが付与される。これにより、ある概念の感情値を周囲のあらゆる変化に対して相対的に調整できるため、感情をより高度に理解することができるようになる。たとえば、概念によって表現された感情を強める、緩和する、否定する単語は、そのスコアに影響を与える。また、テキストの全体的な極性や強さではなく、テキスト内の感情を判断することを目的とするなら、テキストに肯定的および否定的な感情強度スコアを与えることができる。
感情分析には他にも、アスペクトベース感情分析、グレーディング感情分析(肯定、否定、中立)、多言語感情分析、感情検出など、さまざまな種類がある。