Duygu Analizi (Sentiment Analysis) Nedir? Nasıl Yapılır?

Duygu analizi, metinlerdeki duygusal tonu otomatik olarak tespit etmek ve sınıflandırmak için kullanılan doğal dil işleme tekniğidir. Söz konusu analiz; kullanıcı yorumları, sosyal medya gönderileri veya müşteri geri bildirimleri gibi metinlerin olumlu, olumsuz ya da nötr olduğunu anlamayı sağlar. Temel amacı, insanların duygu ve düşüncelerini yapay zekayla anlamlı hale getirmektir. 

Duygu analizi, müşteri memnuniyetini ölçmek veya ürünler hakkındaki genel algıyı yönetmek isteyen markalar tarafından sıklıkla kullanılır. İlgili analizi yapmak için öncelikle metin verileri toplanır ve ön işleme adımlarından geçirilir. Ardından metinler, makine öğrenimi modelleri veya lexikon tabanlı yöntemler kullanılarak sınıflandırılır. Raporlama ya da veri görselleştirme araçları ile sunulan sonuçlar, stratejik kararlara rehberlik eder. 

Duygu Analizi Nedir?

Yapay zeka ve dil biliminin kesişiminde yer alan bir teknoloji olan duygu analizi, metinlerdeki duygusal eğilimleri ölçerek anlamlı sonuçlar üretir. Olumlu ya da olumsuz gibi temel sınıflandırmaların ötesine geçen teknik; korku, öfke, neşe ve şaşkınlık gibi karmaşık duyguları da tanımlar. Psikoloji, pazarlama ve siyaset bilimi gibi alanlarda insan davranışlarını anlamak için kullanılması söz konusudur. 

Metinlerin anlamsal yapısını çözen derin öğrenme modelleri ve duygu sözlükleri, analizin arka planında yer alır. Örneğin; bir tweet’in her anlamda analiz edilmesi için ironi veya argo kullanımını yakalayabilen gelişmiş algoritmalara ihtiyaç vardır. Dolayısıyla duygu analizi, modern sistemler ve Transformer tabanlı modellerle yüksek oranda doğruluk sağlar. 

İş dünyası, toplum sağlığı ve kriz yönetimi, duygu analizinin uygulama alanları arasındadır. Örneğin; Covid-19 döneminde sosyal medyadaki korku seviyesini ölçmek ve seçim kampanyalarında halkın tepkisini anlık olarak izlemek için bu analize başvurulmuştur. Aynı zamanda gelecekte bu alanda yapay zeka sistemleriyle kişiselleştirilmiş ve insan merkezli çözümlerin sunulması beklenmektedir. 

Kendi İşinizi Kurun!

E-ticaret'e hemen bugün başlayın! IdeaSoft e-ticaret yazılımlarını ücretsiz deneyebilirsiniz.

Hemen Ücretsiz Deneyin!

Duygu Analizi Nasıl İşler? 

Duygu analiz süreci, veri toplama ve ön işleme adımları ile başlar. Bunun nedeni, ham metin verilerinin gürültülü ve yapılandırılmamış halde olmasıdır. Söz konusu aşamada metindeki gereksiz karakterler, bağlaçlar ve stop-word’ler temizlenir. Ayrıca kelimeler, stemming ve lemmatization yöntemleriyle köklerine indirgenir. Örneğin; “koşuyorum” fiili “koş” köküne dönüştürülerek analiz standartlaştırılır. Böylece modelin daha tutarlı sonuçlar üretmesi mümkün hale gelir. 

Makine öğrenimi modelleri ve derin öğrenme mimarileriyle eğitilen işlenmiş veriler, duygu sınıflandırma yeteneğini kazanır. Geleneksel yöntemlerde Naive Bayes ya da SVM gibi algoritmalar kullanılır. Öte yandan modern yaklaşımlarda LSTM, Transformer tabanlı BERT ve GPT gibi modeller, bağlamı daha iyi yakalar. Çok dilli analizlerde ise FastText gibi gömme teknikleri kullanılarak kelimelerin anlamsal ilişkileri korunur ve farklı dil yapılarına uyum sağlanır. 

Son aşamada model çıktıları ölçümlenir ve görselleştirme araçlarıyla anlamlı hale getirilerek karar vericilere sunulur. Veriler, duygu skorlaması gibi tekniklerle yorumlanır. Aynı zamanda gerçek zamanlı analiz sistemleri, sosyal medya akışlarını anlık tarayarak trendleri yakalar. Örneğin; bir ürün lansmanının ardından duygu analizi yapılır ve olumsuz geri bildirimlerin hangi coğrafi bölgelere ait olduğu belirlenir. Söz konusu husus, markaların bölgesel pazarlama stratejilerini şekillendirmesine yardımcı olur. 

Sentiment Analysis Kullanım Alanları

“Sentiment nedir?” sorusuna; bir metin, konuşma ve ifadedeki olumlu, olumsuz veya duygusal tonu ifade eden durumdur, şeklinde cevap verilebilir. Şirketler, ürün ve hizmetleri hakkındaki müşteri yorumlarını duygu analizi ile otomatik tarayarak genel memnuniyet seviyesini ölçer. Ayrıca markalar; Facebook, Instagram ve X (Twitter) gibi platformlarda yapılan paylaşımları analiz ederek anlık itibar yönetimi yapar. Diğer sentiment analysis kullanım alanları aşağıdaki gibidir:

• Yatırımcılar, haber makaleleri veya finansal forumlar aracılığıyla duygu eğilimlerini analiz eder ve hisse senedi hareketlerini öngörmeye çalışır. Örneğin; bir şirketin CEO’su hakkındaki olumsuz haberler, hisse senedi fiyatlarının düşeceği sinyalini verir. 
• Siyasiler, sosyal medya ve haber yorumları sayesinde seçmelerin adaylar ya da politikalar hakkındaki tepkilerini ölçer. Örneğin; duygu analizi, bir seçim kampanyasında yer alan sağlık politikası vurgusunun olumlu karşılanıp karşılanmadığını anlamaya yardımcı olur. 
• Sağlık kuruluşları, hasta yorumlarını ve doktor değerlendirmelerini analiz ederek hizmet iyileştirme alanlarını belirler. Örnek olarak; acil servis bekleme süresiyle ilgili artan şikayetler, hastane yönetimini bu konuda aksiyon almaya zorlar. 
• İşletmeler, çalışan anketlerindeki açık uçlu sorulara verilen yanıtları duygu analiziyle değerlendirir ve iş yeri moralini ölçer. Örneğin; çalışan yorumlarında sıklıkla esnek çalışma saati ifadesine rastlanması, şirketin politikasını değiştirmesine sebebiyet verebilir. 
• Üniversiteler, öğrencilerin ders değerlendirme anketlerindeki duygusal tonu analiz ederek eğitim kalitesinde birtakım değişiklikler gerçekleştirir. Örnek olarak; ders materyallerinin yetersizliğiyle ilgili şikayetler, müfredatın güncellenmesini gerekli hale getirebilir. 

Duygu analizi, oyun ve eğlence endüstrisinde de sıklıkla kullanılır. Bu noktada oyun geliştiricileri, kullanıcı incelemelerindeki duygusal tepkileri takip ederek yamalar veya güncellemelerin gerekli olup olmadığına karar verir. Öte yandan Ar-Ge ekipleri, rakip ürünler hakkındaki müşteri yorumlarını inceleyerek pazar ihtiyaçlarını belirler. Örneğin; bir akıllı saat üreticisi, rakip markalara yapılan pil ömrü eleştirilerini fırsata çevirerek kendi ürününü geliştirebilir. 

Duygu analiz, müzik ve film endüstrisi için de önemli bir fırsattır. Netflix ve Spotify gibi platformlar, kullanıcıların içerik yorumlarını dikkate alarak onlara kişiselleştirilmiş öneriler sunar. Örneğin; bir dizinin final bölümüyle ilgili değerlendirmeler, yapımcıların spin-off projelerinde birtakım değişiklikler yapmasına yol açabilir. Öte yandan duygu analizi, dil öğrenme uygulamalarında, reklam ve pazarlama kampanyalarında da sıklıkla kullanılır. 

Duygu Analizi Yapmanın Avantajları

İş dünyasından sosyal bilimlere kadar her alanda kritik bir rol oynayan ham verinin anlamlı bilgiye dönüşmesi için derinlemesine analiz gerekir. Bu noktada devreye giren duygu analizi, metinlerin arkasındaki duygusal eğilimleri niteliksel ve niceliksel olarak ortaya çıkarır. Müşteri deneyiminden marka itibarına; politik eğilimlerden ürün geliştirmeye kadar birçok alandaki stratejik kararları şekillendiren teknolojinin avantajları şu şekildedir:

• Sosyal medya yorumları ve e-ticaret incelemeleri gibi büyük veri kaynaklarını tarayan duygu analizi, markaların müşteri tepkilerini anında görmesine olanak tanır. Örneğin; yeni menüsüyle ilgili olumsuz yorumları fark eden bir restoran, konuyla ilgili revizyona gidebilir. Geleneksel aylık raporlara bağımlılığı ortadan kaldıran süreç, firmaların rekabette öne geçmesine yardımcı olur. 
• Duygu analizi, şirketler için dikkate alınması gereken bir erken uyarıdır. Bir ürün hatası ya da halkla ilişkiler skandalı sonrası artan olumsuz yorumlar, iletişim ekiplerinin kriz protokollerini devreye almasını gerektirir. Örneğin; bagaj kaybı şikayetlerinin arttığını fark eden bir hava yolu şirketi, itibar kaybını önlemek için müşterilere tazminat teklifinde bulunabilir. 
• Reklam kampanyalarının duygusal etkisini ölçen pazarlamacılar, hangi mesajların hedef kitleyle rezonansa girdiğini anlar. Örnek olarak; bir otomotiv markası, aile güvenliği konulu reklamların olumlu sentiment ürettiğini, lüks odaklı kampanyaların ise nötr kaldığını fark edebilir. Veri odaklı yaklaşım, firmaların pazarlama bütçelerinin boşa gitmesinin önüne geçer. 
• Kullanıcı geri bildirimlerindeki duygu eğilimleri, ürün geliştirme ekiplerinin pazar ihtiyaçlarını fark etmesini sağlar. Örneğin; akıllı saat üreten bir marka, kullanıcıların uyku takibi özelliğiyle ilgili yaptığı olumsuz yorumları göz önünde bulundurarak algoritmasını güncelleyebilir. Öte yandan popüler bir yazılım firması, tüketicilerin karmaşık arayüz şikayetlerini dikkate alarak tasarım revizyonu yapabilir. 
• Duygu analizi, şirketlerin tükenmişlik ve iletişim eksikliği gibi görünmeyen sorunları tespit etmesine imkan tanır. Örneğin; bir teknoloji firması, ekibin anketlerde iş-yaşam dengesi vurgusu yaptığını dikkate alarak esnek çalışma politikasını benimseyebilir. Söz konusu proaktif yaklaşım hem yetenek kaybını önler hem de verimliliği artırır. 

Veri bilimi projesi olmaktan çıkan duygu analizi, iş dünyasının her kademesinde kararları yönlendiren stratejik bir araç haline gelmiştir. Müşterilerin ve çalışanların söylenmeyen ihtiyaçlarını ortaya çıkarmadaki gücü, ilgili analizin önemini artırır. 

Sentiment Analysis Türleri

Duygu analizi, metinlerdeki duygusal tonu çözümlemek için kullanılan çok yönlü bir tekniktir. Farklı ihtiyaçlara hitap eden analiz türleri, basit olumlu/olumsuz sınıflandırmasından duygu yoğunluğu ölçümüne kadar geniş bir yelpazede uzanır. Örneğin; müşteri yorumundaki öfke seviyesini tespit etmek, markalara basit bir polarite analizinden çok daha fazlasını sunar. Dolayısıyla doğru uygulama alanını seçmek için sentiment analizinin türlerini anlamak gerekir. 

Derecelendirilmiş Analiz

Derecelendirilmiş analiz, verileri belirli bir ölçek üzerinde sınıflandırarak niceliksel değerlendirme yapmayı mümkün hale getiren yöntemdir. İlgili yaklaşım; anketler, müşteri memnuniyeti ölçümleri veya performans değerlendirmeleri gibi alanlarda kullanılır. Temel amacı ise subjektif ifadeleri objektif verilere dönüştürmektir. Örneğin; 1-5 arası ölçekte yapılan değerlendirme, katılımcıların deneyimlerini basit ama etkili bir şekilde yansıtır. 

Derecelendirmeler, istatistiksel analizlere uygun olduğu için trendleri belirlemede ve karşılaştırmalı çalışmalarda sıklıkla tercih edilir. Ayrıca ilgili analiz türü, verilerin standartlaştırılmasını sağlayarak farklı gruplar veya zaman dilimleri arasında tutarlı karşılaştırmalar yapılmasına olanak tanır. 

Yön Temelli Tahlil

Yön temelli tahlil, verilerin belirli bir hedef doğrultusunda sistematik olarak incelenmesi ve yorumlanması sürecidir. Analiz yöntemi, araştırmacıların veya karar vericilerin önceden belirlenmiş amaçlarına odaklanır ve verilerin stratejik bir perspektifle değerlendirilmesini sağlar. Örneğin; bir pazarlama ekibi, müşteri davranışlarını satın alma eğilimleri açısından analiz ederken yön temelli tahlilden yararlanır. Bu sayede spesifik pazarlama stratejileri geliştirebilir. 

Analiz sürecinde öncelikle araştırma yönü belirlenir ve veri toplama teknikleri bu hedefe uygun şekilde tasarlanır. Yön temelli tahlilde veri madenciliği teknikleri veya istatiksel modeller, belirlenen odak doğrultusunda özelleştirilerek uygulanır. Örneğin; bir sağlık kuruluşu, hasta memnuniyetini hizmet hızı ve personel nezaketi gibi öncelikli boyutlara göre değerlendirir. İlgili yaklaşım, hem kaynakların verimli kullanılmasını sağlar hem de elde edilen bulguların eyleme dönüştürülebilirliğini artırır. 

Duygu Tespit Analizi

Duygu tespit analizi; metin, ses veya görüntülerdeki duygusal içeriği otomatik olarak tanımlayan yapay zeka teknolojisidir. Söz konusu analiz, yapılandırılmamış verilerdeki olumlu, olumsuz veya nötr tonları sınıflandırarak insan duygularını derecelendirir. Ayrıca özellikle müşteri yorumları, sosyal medya etkileşimleri ve çağrı merkezi kayıtlarında kullanılarak kurumlara stratejik içgörüler sunar. Makine öğrenimi modelleriyle desteklenen sistem, duygusal zeka gerektiren karar süreçlerini de optimize eder. 

Ürün Temelli Duygu Analizi Örnekleri

Ürün temelli duygu analizi, belirli bir hizmete yönelik kullanıcı yorumlarını inceleyerek duygusal eğilimleri ortaya çıkaran yöntemdir. İlgili analiz, e-ticaret sitelerindeki ürün incelemeleri veya sosyal medya paylaşımları gibi kaynaklardan veri toplar. Elde ettiği verileri de ürünün güçlü ve zayıf yönlerini objektif bir şekilde değerlendirmek için kullanır. Örneğin; bir akıllı telefon modeline dair yorumlarda kamera kalitesi için olumlu, pil ömrüyle alakalı olumsuz sentiment tespit edilebilir. 

Ürün temelli duygu analizi, üreticilerin pazar ihtiyaçlarını anlamasına ve hizmet geliştirme süreçlerini geliştirmesine yardımcı olur. Bu noktada rakip ürünlerle karşılaştırmalı analiz yapılarak tüketicilerin hangi hizmetlere değer verdiği net bir şekilde görülebilir. 

Bir dizüstü bilgisayar modeline ait 5.000 kullanıcı yorumu incelendiğinde hafif tasarım için olumlu, fan gürültüsü hakkında olumsuz eleştiriler öne çıkabilir. Bulgular ise markanın yeni modelde fan sistemini iyileştirmesine ve fiyatlandırma stratejisini gözden geçirmesine sebebiyet verir. 

Hemen E-ticaret'e Başlayın!

E-ticaret adım atmadan önce, IdeaSoft e-ticaret yazılımlarını ücretsiz deneyebilirsiniz.

Hemen Ücretsiz Deneyin!

Duygu Analizi Araçları Nelerdir? 

Duygu analizi araçları, metinlerdeki duygusal eğilimleri otomatik olarak tespit etmeye ve sınıflandırmaya yarar. Söz konusu araçlar, ham veriyi işler ve anlamlı içgörülere dönüştürür. Öte yandan NLP modellerini eğitmek için kullanılan duygu analiz veri seti de yüksek doğruluk oranı sunar. En popüler duygu analizi araçları ise aşağıdaki gibidir:

• NLTK, temel duygu analizi için Lexicon tabanlı yöntemler sunar. TextBlob ise daha basit bir arayüzle hızlı sonuçlar üretir. Python kütüphaneleri kategorisinde yer alan spaCy, gelişmiş NLP yetenekleriyle metinlerdeki bağlamı daha iyi yakalar. 
• Google Cloud Natural Language API, otomatik sentiment skorlama yaparak büyük ölçekli veri analizine olanak tanır. Sosyal medya bilgileri gibi yapılandırılmamış veri setleri üzerinde yüksek performans gösterir. 
• IBM Watson Tone Analyzer, duygu analizinin yanı sıra korku, neşe ve öfke gibi karmaşık durumları da tanımlayabilir. Ayrıca duygu analiz veri setiyle özel sektör ihtiyaçlarına da uyarlanabilir. 
• MonkeyLearn, kullanıcı dostu arayüzü ile makine öğrenimi tabanlı duygu sınıflandırması yapar. Hazır şablonlarla e-ticaret yorumları veya müşteri şikayeti veri setleri için optimize edilebilir. 
• Lexalytics, çok dilli duygu analizi yapabilme özelliğiyle global projelerde kullanılır. Brandwatch ise sosyal medyada gerçek zamanlı duygu takibi yaparak marka itibarını ölçer. 

İlgili araçların performansı, kullanılan duygu analiz veri setinin kalitesi ve kapsamıyla doğrudan alakalıdır. Örneğin; IMDb film yorumları veri setiyle eğitilen bir model, tıbbi metinleri analiz etmede başarısız olabilir. Dolayısıyla proje hedeflerine yönelik bir veri setini seçmek gerekir. 

Sentiment Analysis Nasıl Yapılır?

Metinlerdeki duygusal eğilimleri tespit etmeyi hedefleyen sentiment analysis, veri toplama ve ön işleme adımlarıyla başlar. Toplanan veriler; noktalama işaretleri, gereksiz karakterler ve stop-word’lerin çıkarılmasıyla temizlenir. Süreç, kelimelerin köklerine ayrıştırılmasıyla devam eder. Bir sonraki aşamada metinler, makine öğrenimi modelleri veya lexicon tabanlı yöntemlerle analiz edilir ve olumlu/olumsuz/nötr şeklinde sınıflandırılır. 

Duygu Puanı Hesaplaması

Eğitimli modeller, analiz sürecinde metinlerdeki duygu yükünü skorlayarak niceliksel sonuçlar üretir. Örneğin; “Mükemmel bir deneyimdi!” cümlesi, +0.9 gibi yüksek bir pozitif skor alır. Öte yandan “Hayal kırıklığı yarattı” cümlesi ise -0.7 gibi negatif bir skorla etiketlenir. 

Görselleştirme araçlarıyla raporlanan sonuçlar, stratejik kararlara da rehberlik eder. Öte yandan sürecin başarısı, kullanılan veri setinin kapsamına ve modelin bağlamı anlama yeteneğine bağlıdır. 

Duygu Analizinde Dikkat Edilmesi Gerekenler

Veri kalitesi ve çeşitliliği, duygu analizi sürecinde dikkat edilmesi gereken hususların başında gelir. Bu noktada analiz sonuçlarının güvenilir olması için kullanılan veri setlerinin kapsamlı ve temsili örnekler içermesi gerekir. Aksi takdirde model, önyargılı sonuçlar üretebilir. Örneğin; yalnızca olumlu yorumlarla eğitilen bir model, olumsuz ifadeleri tanıyamaz. Öte yandan verilerin güncelliği de önem taşır. Bunun nedeni, dil kullanımı ve duygu ifadelerinin zamanla değişmesidir. 

Bağlamı doğru yorumlayabilme yeteneği, duygu analizinde göz önünde bulundurulması gereken bir diğer husustur. İroni, argo çift anlamlı ifadeler veya kültürel referanslar duygu analizinde birtakım hatalara sebebiyet verebilir. Örneğin; “Bu telefon bomba gibi!” cümlesi, olumsuz gibi gözükse de aslında olumlu bir şaşkınlık ifadesidir. Dolayısıyla bu tür nüansları yakalamak için gelişmiş NLP modelleri ve bağlam duyarlı analiz yöntemleri kullanılmalıdır. 

Duygu analizinden çıkan sonuçların nasıl kullanılacağı önceden planlamalıdır. Ayrıca model performansı da düzenli olarak test edilmeli ve yanlış sınıflandırmalar için geri bildirim mekanizmaları kullanılmalıdır.