感情分析は、自然言語処理を使用して顧客のレビューに存在する重要なキーワードを特定し、それらのキーワードが使用されている文脈に基づいて感情スコアを割り当てます。これは、レビューを1つ1つ手動で読むことなく、肯定的なフィードバックと否定的なフィードバックを促進するビジネスの側面を理解するのに役立ちます。
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感情分析の仕組み
感情分析は各レビューで2つの要素を特定します。
- キーワード：話題にされているテーマで、一般的に「サービス」、「食べ物」、「待ち時間」、「スタッフ」などの名詞
- 修飾語：これらのキーワードを説明する言葉で、一般的に「フレンドリー」「遅い」「素晴らしい」「壊れた」などの形容詞や副詞
キーワードと修飾語の2つを活用して、各トピックに対する感情スコアが決定します。たとえば、「フレンドリーなスタッフ」は「スタッフ」というキーワードに対して肯定的なスコアを生成し、「ATMが故障」は「ATM」に対して否定的なスコアを生成します。
キーワードは既存のレビューから自動的に識別されます。キーワードを手動で追加または削除することはできません。キーワードは、少なくとも1件のレビューで識別された後にのみ、感情分析に表示されます。パブリッシャー、内容、言語によって勘定分析の対象とならないレビューもあります。
ダッシュボードを操作する
感情分析ダッシュボードには主に3つのセクションがあります。上部のフィルターツールバーを使用して、エンティティ、日付、パブリッシャー、その他のディメンションで絞り込みます。時間フィルターを追加すると、各指標の期間ごとの差分が示されます。
コレクション別の感情
コレクションは画面上部に表示されます。コレクションとは、テーマを追跡するために作成する関連するキーワードのグループです。たとえば、「食べ物」のコレクションには「ハンバーガー」、「フライドポテト」、「メニュー」などのキーワードが含まれます。コレクションには、グループのすべてのキーワードに対する言及数、平均評価、感情スコアの集計が示されます。
感情ワードクラウド
ワードクラウドには、最も頻繁に言及された最大100個のキーワードが表示されます。各単語のサイズは、レビューに表示される頻度を示します。色は、ダッシュボードの残りと同じ尺度を使用して、その感情スコアを示します。これにより、レビューで最も顕著なテーマの概要をすばやく視覚的に確認できます。
キーワード別の感情
キーワード表には、レビューで特定されたすべてのキーワードが表示され、それぞれに以下のデータが含まれています。
- 感情スコア：キーワードがどれだけ肯定的に、あるいは否定的に議論されているかを示す、-100から+100までのスコア。ほとんどのキーワードは-10から+10の間です。その範囲外のスコアは、強い肯定的または否定的な感情を示します。
- 言及：レビュー全体でキーワードが現れる回数
- 平均評価：キーワードを含むレビューの平均星評価
- 上位の修飾語：キーワードを説明する際に最もよく使われる言葉
修飾語をクリックすると、そのキーワードと修飾語の組み合わせを含む最近のレビューをプレビューできます。ハイライトされているリンクをクリックすると、[監視] タブに絞り込まれたレビューの全リストが表示されます。
キーワード表は、言及数、勘定スコア、平均評価で並び替えることができます。
コレクションを作成する
コレクションを使用すると、関連するキーワードをグループ化して、トピック分野の感情の集計を確認できます。たとえば、レストランは「スタッフ」、「ウェイター」、「マネージャー」などのキーワードを含んだ「サービス」コレクションを作成できます。
コレクションを作成するには:
- Reviews > Sentiment Analysisに移動してください。
- [コレクションを作成] をクリックします。
- コレクション名を入力します。
- [+ キーワードを追加] をクリックして、リストからキーワードを選択します。
- [保存（Save）]をクリックします。
キーワード表で目的のキーワードの右にある鉛筆アイコンをクリックすると、特定のキーワードからコレクションを作成することもできます。