Na Comunicação Corporativa, a análise de sentimentos é a avaliação do que os stakeholders sentem em relação à marca e seu ecossistema de negócios. Ela geralmente se encaixa no processo de mensuração da exposição qualificada, observando-se as emoções implícitas e explícitas em menções.
Estamos falando dos sentimentos dos públicos-alvo imediatos, mas também de agentes midiáticos, influenciadores e líderes de opinião. Afinal, eles são capazes de impactar o debate coletivo em torno de temas relativos à — ou sensíveis para — uma empresa.
Nas companhias com alta maturidade comunicacional, a análise de sentimentos é algo rotineiro. É uma entre as muitas atividades realizadas estratégica e continuamente no esforço de gestão reputacional.
Sem ela, é impossível detectar com profundidade possíveis crises de imagem, oportunidades de diálogo, entre outras frentes que detalharemos ao longo deste texto.
Continue lendo para saber:
- como funciona a análise de sentimentos;
- o que um time de Comunicação precisa para começar a fazer análise de sentimentos;
- como a Inteligência Artificial (IA) vem modificando as formas de se fazer análise de sentimentos — e por que aproveitá-la;
- como escolher adequadamente entre os diversos tipos de soluções tecnológicas para análise de sentimentos;
- e muito mais!
Análise de sentimentos: como funciona?
A análise de sentimentos é uma técnica de processamento de linguagem natural que identifica emoções em textos, classificando-os como positivos, negativos ou neutros. Utilizada por empresas para entender opiniões, ela aplica Inteligência Artificial para extrair insights de redes sociais, avaliações, pesquisas, entre outras fontes.
Também é válido dizer que a "análise de sentimento é o uso de processamento de linguagem natural, interpretação de texto, linguística computacional e biometria para identificar, extrair, quantificar e estudar sistematicamente estados afetivos e informações subjetivas", como define a Gartner.
Nesta mesma linha, há quem a chame de "mineração de opinião".
Neste caso, referindo-se ao processo de observação de "grandes volumes de texto para determinar se ele expressa um sentimento positivo, negativo ou neutro", como destaca a IBM.
Já no âmbito da Comunicação e das Relações Públicas (RP), historicamente, chamou-se de análise de sentimentos a técnica de mensuração qualitativa de notícias.
Isso sempre foi feito por assessorias de imprensa que classificam as maneiras como empresas ou personalidades são citadas pela imprensa tradicional. Por exemplo, categorizando menções positivas, negativas e neutras.
Mais recentemente, o exercício de analisar sentimentos passou a abranger toda e qualquer menção explícita ou implícita a uma marca. Ou seja, ela avançou para além da mídia profissional, abarcando a opinião pública nos ambientes virtuais.
Estamos nos referindo, portanto, a uma evolução na forma de detectar e avaliar sentimentos. Essa atividade começou a ser feita também por meio da análise de dados. Via raspagem, classificação e avaliação de milhares de posts de redes sociais, sites, entre outros canais.
Feita essa contextualização, vamos agora ao funcionamento da análise de sentimentos.
Na prática
Tecnicamente falando, hoje ela se dá via métodos de linguagem natural (NLP) e ferramentas de aprendizado de máquina. Isso visando interpretar e classificar as emoções expressas em textos, vídeos e áudios.
Ferramentas especialistas geralmente seguem etapas como:
- coleta de dados;
- pré-processamento (remoção de ruídos, tokenização e lematização);
- extração de características;
- e categorização do sentimento.
A classificação pode ser binária (positivo/negativo) ou mais granular, incluindo neutralidades e até níveis de intensidade emocional.
Quais são as etapas básicas da análise de sentimentos?
Neste sentido, pode-se dividir o funcionamento da análise de sentimentos em três etapas.
1. Coleta de dados
Envolve a captura de grandes volumes de dados dos mais variados formatos vindos de fontes relevantes. Sejam elas notícias transcritas de rádio, TV ou impressos, sejam conteúdos de redes sociais, sites de avaliação, fóruns e comunidades, entre outras.
Esses dados são geralmente obtidos por meio de interfaces de programação de aplicações (APIs) ou técnicas de scraping, dependendo das plataformas em uso.
2. Processamento e análise
Feita essa coleta, os dados passam por um processo de higienização e enriquecimento para que possam ser analisados.
Nesta etapa, são aplicadas técnicas de NLP para identificar entidades mencionadas (marcas, produtos, pessoas etc.) e para entender o contexto das discussões.
Modelos de aprendizado de máquina, entre outros, são então empregados para classificar os sentimentos como positivos, negativos ou neutros.
Além disso, ferramentas e métodos analíticos avançados ajudam a detectar nuances muitas vezes pouco aparentes, como ironia, sarcasmo ou emoções mistas.
3. Visualização e interpretação
Idealmente, os resultados da análise de sentimentos são apresentados via recursos visuais — gráficos e dashboards, por exemplo —, facilitando a interpretação.
Essas visualizações permitem que comunicadores e analistas de RP, entre outros profissionais, identifiquem rapidamente tendências emergentes, áreas problemáticas e oportunidades para melhorar a percepção da marca.
Quais são os principais tipos de análise de sentimentos?
Também vale a pena dar uma olhada nos tipos mais comuns de análise de sentimentos.
Confira, na tabela a seguir:
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Tipos de análise de sentimento |
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Baseada em polaridade |
Classifica-se sentimentos como positivos, negativos ou neutros. Exemplo: avaliações de clientes para medir a satisfação geral. |
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Baseada em aspectos |
Vincula-se o sentimento a aspectos específicos, como qualidade de serviço ou produto. Exemplo: avaliações de restaurantes diferenciando comida, serviço e ambiente. |
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Baseada em emoções |
Categoriza-se as emoções expressas, como felicidade, raiva, tristeza. Exemplo: monitoramento da intensidade emocional em respostas a campanhas e postagens em mídias sociais. |
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Baseada em intenções |
Entende-se as intenções ou objetivos por trás das menções e interações, como a vontade de compra ou solicitação de suporte. |
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Baseada em granulação fina |
Vai-se além das classificações típicas, categorizando o sentimento em níveis como muito positivo, um tanto positivo, neutro, um tanto negativo e muito negativo. |
O que a equipe de Comunicação precisa fazer para começar a análise de sentimentos?
Como você já deve ter inferido, a realização da análise de sentimentos está mais complexa. Ela depende de recursos tecnológicos e altas habilidades analíticas. Basicamente porque é preciso lidar com vastos volumes de informações vindos de bases normalmente pouco estruturadas.
Logo, um time de Comunicação precisa dispor de tecnologia especializada e muita capacidade de análise para aproveitá-la ao máximo.
Veja, a seguir, um detalhamento dessas frentes.
Tecnologia especializada
Tudo começa pelo acesso a uma plataforma tecnológica desenhada sob medida para que os profissionais consigam monitorar, avaliar e mensurar movimentos comunicacionais.
Dentro disso, encaixa-se, por exemplo, a plataforma de PR Intelligence da Cortex. Ela já é utilizada pelas companhias líderes em reputação.
Com esse tipo de solução, dotada de Inteligência Artificial e outros recursos avançados, a equipe consegue fazer:
- análises de reputação em tempo real, com indicadores qualitativos e quantitativos;
- monitoramento de mídias tradicionais e plataformas digitais (detecção e acompanhamento de bolhas de informação, por exemplo);
- comparação estratégica com concorrentes;
- acompanhamento de tendências de debates da opinião pública;
- mensuração de retornos sobre os investimentos em Relações Públicas, Comunicação e Marketing;
- e muito mais.
Habilidades analíticas
Mais que dispor de tecnologia, no entanto, o time de Comunicação precisa potencializar sua inteligência de dados.
Basicamente, isso significa que os profissionais devem ter habilidades para extrair insights dos dados processados pelas ferramentas. Do contrário, não conseguirão ter uma atuação à altura do que se espera, tanto operacional quanto estrategicamente falando.
Não significa, sob nenhuma hipótese, que comunicadores e analistas de RP precisem estudar Ciências da Computação.
Na verdade, o que eles têm é que ter repertório para fazer os questionamentos adequados. A partir disso, podem ir em busca das respostas dentro da plataforma.
Ademais, caso necessitem, precisam ter a possibilidade de solicitar auxílio de especialistas em TI de maneira prática e ágil.
Em suma
Com a tecnologia e as habilidades certas, os profissionais conseguem ter um olhar panorâmico. E, quando necessário, ir aos fatores granulares de suas avaliações.
Isso, na análise de sentimentos, faz com que eles possam saber se menções explícitas e implícitas são promotoras, detratoras e balanceadas.
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Análise de sentimentos e IA: qual é o efeito dessa junção?
Conforme já adiantamos, cada vez mais, a análise de sentimentos vem sendo realizada com auxílio da Inteligência Artificial. Em síntese, plataformas que, a partir de poucos inputs, possibilitem interpretar, por exemplo, o tom e o sentimento de menções em milhares de posts nas redes sociais.
Seguindo no exemplo da solução Cortex: ela disponibiliza uma feature de IA que interpreta dados e, instantaneamente, fornece insights detalhados.
Chamado de IA Insights, esse recurso traduz números em textos, facilita a interpretação de indicadores de desempenho. Por extensão, orienta tomadas de decisões estratégicas, entre outras vantagens.
No detalhe, com a IA incorporada, a plataforma da Cortex leva a análise de sentimentos a um patamar muito mais automatizado, preciso e confiável. Isso porque evita vieses de confirmação ou equívocos interpretativos, bastante comuns no agitado cotidiano dos times de Comunicação e RP.
Particularidades da análise de sentimentos feita com auxílio da IA
A análise de sentimentos realizada com ferramentas de IA pode ser explicada em duas grandes frentes. Ela pode ser baseada em léxico e via aprendizado de máquina.
A abordagem léxica utiliza dicionários predefinidos que atribuem valores de sentimento a termos específicos.
Já o aprendizado de máquina envolve o treinamento de modelos em grandes conjuntos de dados. Por exemplo, para associar palavras e padrões a sentimentos positivos, negativos ou neutros.
Dentro dele, modelos mais avançados, como redes neurais recorrentes e redes Transformer, ampliam a capacidade de compreender nuances e o contexto das menções. Isto é, oferece uma análise bem detalhada.
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Quais são as vantagens da análise de sentimentos realizada com IA?
É correto afirmar que a IA está revolucionando a forma de se fazer análise de sentimentos.
Ela fornece compreensões profundas e detalhadas das emoções expressas em grandes volumes de dados. Com isso, identifica padrões, nuances e até intenções que métodos tradicionais não captariam.
A própria hiper automação do processo analítico dá aos profissionais condições de monitorar em tempo real os sentimentos do público em relação às marcas. Ela, entre outras vantagens, possibilita a identificação rápida de crises potenciais, garantindo respostas proativas.
Com a capacidade de processar e analisar informações de variadas fontes simultaneamente, a IA ajuda a manter uma visão holística da percepção das marcas, trazendo maior eficiência e eficácia para a gestão de reputação.
Soluções de análise de sentimento: como escolher a mais adequada para sua empresa?
Veja agora os tipos de tecnologias para análise de sentimentos e também o que levar em consideração ao avaliá-las.
Tipos de ferramentas de análise de sentimentos
As soluções voltadas à análise de sentimentos podem ser agrupadas em três grandes categorias. Isso conforme seu nível de especialização, flexibilidade e capacidade de integração com os sistemas corporativos existentes.
Veja, a seguir, quais são elas.
Baseadas em regras linguísticas
São soluções que operam por meio de dicionários de polaridade e conjuntos predefinidos de regras sintáticas.
Elas são úteis para aplicações simples e contextos nos quais o vocabulário é previsível. No entanto, tendem a apresentar limitações em termos de ambiguidade semântica, ironia ou gírias específicas de determinados nichos.
Baseadas em aprendizado de máquina supervisionado
Essas soluções dependem de conjuntos de dados rotulados para treinar modelos estatísticos, como SVM, Naive Bayes ou redes neurais clássicas.
Elas apresentam desempenho superior em relação aos métodos baseados em regras. Sobretudo em ambientes com maior diversidade textual, desde que o volume de dados de treino seja robusto e representativo do domínio de aplicação.
Baseadas em deep learning e modelos de linguagem natural pré-treinados
Exemplos dessa categoria de ferramentas incluem soluções que incorporam BERT ou GPT para processar linguagem em múltiplos idiomas e formatos.
Estas ferramentas costumam oferecer alto grau de acurácia, adaptabilidade e capacidade de extração de nuances contextuais. Algumas delas também processam voz e vídeo por meio de transcrição automática e análise paralela do conteúdo semântico e paralinguístico.
O que considerar ao avaliar a adoção de uma ferramenta de análise de sentimentos
A escolha da ferramenta mais adequada exige avaliação criteriosa de aspectos técnicos, operacionais e estratégicos. Veja, nos tópicos que seguem, o que considerar.
Aderência ao contexto do negócio
Ferramentas genéricas podem não capturar corretamente as expressões e terminologias específicas de determinados setores. Por isso, deve-se sempre avaliar se há possibilidade de customização do modelo.
Respeito à fonte ao formato dos dados analisados
Companhias que lidam majoritariamente com interação por voz, por exemplo, devem considerar soluções com módulos robustos de reconhecimento e transcrição de fala.
Já aquelas focadas em canais digitais precisarão de sistemas com alta performance em linguagem informal e abreviada.
Segurança e governança dos dados
É necessário garantir conformidade com legislações de proteção de dados, como a LGPD. Sobretudo quando o processamento envolve informações sensíveis dos stakeholders.
Capacidade de integração com sistemas legados
Por fim, sistemas de análise de sentimentos que se integram a CRMs, plataformas de BI ou sistemas de automação de marketing permitem maior sinergia operacional.
Além disso, é um fator importante a possibilidade de escalar o uso da ferramenta em novos canais ou regiões, sem perda de desempenho.
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A análise de sentimentos é fundamental na gestão de reputação
Ela aprofunda o estudo de como os públicos recebem ações comunicacionais, bem como suas intenções, aspirações e outras motivações em relação a uma marca.
A boa notícia é que não é que os profissionais encarregados da administração reputacional não precisam mais passar dias ou semanas fazendo avaliações de maneira manual. Eles agora contam com o auxílio de recursos tecnológicos de ponta, como a Inteligência Artificial, que tornam tudo mais ágil e preciso.
Que tal, você já havia refletido sobre a análise de sentimentos nas perspectivas que trouxemos aqui?
Sobre a Cortex
A Cortex é líder em IA aplicada a negócios e Inteligência de Go-To-Market. Caso queira saber como usar IA em mensuração e analytics de mídia, além de monitorar a reputação corporativa de forma integrada, conheça nossa solução de PR Intelligence.
Ou, se preferir, não perca tempo: agende uma conversa com a equipe de especialistas Cortex e traga sua estratégia de comunicação para a era dos dados.
