情緒分析

情緒分析是一種針對文本、語音、影像等數據的分析技術，它包含了自然語言處理(NLP)技術、統計學、機器學習。

情緒分析也被認為是一種意見挖掘技術，它可以深入了解用戶、顧客或受眾的情感狀態與態度變化，藉此也可以幫助企業、政府或個人做出更明智的決策。

隨著網路與社交媒體的影響力不斷增加，越來越多的人會透過網路各大平台來表達自己的經歷，因此，情緒分析逐漸成為了各大產業了解客戶的關鍵工具之一。

情緒分析的產業應用

l   市場營銷與品牌管理： 通過分析社交媒體、產品評論和消費者反饋，企業可以了解消費者對產品和品牌的情感反應。這有助於調整營銷策略，改進產品，維護品牌形象。

l   客戶服務和支持： 情緒分析可以幫助企業即時監測顧客對服務的情感反應。這使得企業能夠快速回應客戶的需求和問題，以提高客戶滿意度。

l   金融領域： 在金融市場中，情緒分析可以預測投資者的情緒，幫助決策者更好地理解市場趨勢，從而作出更明智的投資決策。

l   醫療保健： 情緒分析有助於監測患者的心理狀態，提供早期的情緒風險評估，並且可以應用於心理健康輔助。 

l   社會研究： 政府和學術界可以通過情緒分析更好地理解民眾對特定議題的情感反應，從而制定更有效的政策和研究計劃。

為甚麼要使用情緒分析?

l   精準決策：情緒分析提供了更全面的客戶或市場資訊，讓決策者能夠以更準確的方式制定策略，從而降低風險並提高成功的機會。

l   客戶關係：能即時了解客戶對公司品牌、產品和服務的感受，企業可以藉此建立更好的客戶關係，提供更有價值的服務，從而保持客戶的忠誠度。 

l   市場競爭：在競爭激烈的市場中，企業必須迅速應對潛在危機或市場趨勢，情緒分析可以幫助企業抓住市場趨勢並立即採取必要行動，以保持競爭優勢。 

l   客觀意見：使用以人工智慧 (AI) 為基礎的情緒分析工具，能避免與人工審核者相關的個人偏見，在分析時能獲得一致且客觀的結果。

情緒分析還面臨哪些挑戰?

l   諷刺：同樣的語句透過不同的講話音調、臉部表情和手勢，會表達出不同的含意，只看表面可能會完全理解錯誤。

l   多重性：同一個句子，可能同時包含肯定和否定，機器很難做出精確判斷並反饋正確結果。

l   上下文：有些語句需透過上下文來判斷正確含意，機器可能難以理解並誤判。

儘管自然語言處理 (NLP) 技術不斷進步，以上缺點能透過更大量的機器學習、構建高級模組等方式來解決，但仍無法完全避免。