關(guān)于情感分析，你不得不知道的11件事

近來，關(guān)于情感分析的研究一直被大家所津津樂道，然而關(guān)于這項(xiàng)分析方法究竟有多大的實(shí)用性，則是眾說紛紜。有人認(rèn)為情感分析堪比打開人類市場研究新世界大門的鑰匙，而另一些人則認(rèn)為，這項(xiàng)技術(shù)只是騙人的萬靈油，甚至與占卜無異。那么，究竟誰是對的呢？

相較而言，我（筆者）更傾向于站在前者的陣營中?；谖谋痉治?，自動情感分析技術(shù)為基于李克特量表的傳統(tǒng)分析方法（Likert-reliant methodologies）注入了新的動力，使得研究人員能通過社群傾聽技術(shù)實(shí)時掌控客戶反饋的傾向變化，并由此實(shí)現(xiàn)了對客戶心聲的深入挖掘。

對于后者的陣營，我認(rèn)為他們對情感分析產(chǎn)生質(zhì)疑的原因可能來自于對這種分析方法實(shí)現(xiàn)能力與局限性的認(rèn)識扭曲。這樣的認(rèn)識扭曲也許是由于某些能力不足的解決方案供應(yīng)商造成的，不過不管它們究竟來自何方，我都會傾力而為去揭穿它們，還原一個有真正實(shí)際意義的情感分析技術(shù)。

我們目標(biāo)是鼓勵適當(dāng)?shù)氖褂们楦蟹治黾夹g(shù)并防止濫用。為了做到這點(diǎn)，對市場教育的呼喚十分重要，我通過會議的形式做了很多這樣的事，在今年7月15號到16號的紐約情感分析研討會上，我特地點(diǎn)明了這樣十一件情感分析研究者必須知道的事：

1）在情感分析中，通過直接匹配詞典來查找詞匯是一種簡單明了的方法，也但略顯粗俗。詞的意思往往會根據(jù)句式、語境以及上下文之間的關(guān)聯(lián)而發(fā)生變化，進(jìn)行情感分析時我們需要將語言學(xué)與統(tǒng)計學(xué)的方法都應(yīng)用到其中。

2）文檔層面的情感分析或許正在面臨過時。我們情感分析的目標(biāo)應(yīng)該關(guān)注于實(shí)體（entity）、概念（concept）以及主題（topic）的層面。（例如，一部iPhone6是一個實(shí)體，iPhone是一個概念范疇，而智能手機(jī)則是它所屬的主題）

3）“情感”的一般語言定義包括態(tài)度（attitude）、意見（opinion）、感覺（feelings）和情緒（emotion）。最先進(jìn)的情感分析技術(shù)可以讓你超越正負(fù)面傾向得分的局限，根據(jù)情緒——如快樂、驚訝、恐懼、厭惡、憤怒、悲傷等對文本情感進(jìn)行評價，而不是僅僅是一個表達(dá)程度的分?jǐn)?shù)。

4）請將眼界放寬：情感分析是情感計算（Affective computing）大家族的一份子，這個家族涉及到了所有與人類情感相關(guān)、來自人類情感或是對人類情感產(chǎn)生影響的現(xiàn)象計算研究。情感分析與家族中的其他伙伴皆有所聯(lián)系，但在技術(shù)和方法上有著較為明顯的區(qū)別。

5）并非所有的情感都是平等的。不論是情感的傾向還是強(qiáng)度，我們都需要努力去理解。同時，研究情感如何轉(zhuǎn)化為行動也具有同樣重要的意義。

6）不論你是否在項(xiàng)目中使用了語言工程、統(tǒng)計模型與機(jī)器學(xué)習(xí)方法，在很多情況下，也許針對特定領(lǐng)域訓(xùn)練合適的模型，才是模型優(yōu)化的關(guān)鍵。

7）必須注意那些有關(guān)于準(zhǔn)確率的說法。對于模型的準(zhǔn)確性，這世界上不存在絕對的衡量標(biāo)準(zhǔn)，因此在度量模型的準(zhǔn)確性時，我們總會遇到各種各樣的麻煩。正因如此，有的解決方案供應(yīng)商們甚至可能在提出分析模型之后對模型準(zhǔn)確性的測量過程避而不談。一種公認(rèn)可行的準(zhǔn)確度測量方法是將模型結(jié)果與一份經(jīng)過完全精準(zhǔn)的人工注釋／分類的語料進(jìn)行對比，這也意味著我們需要讓人工和機(jī)器同時去進(jìn)行一項(xiàng)龐大的語料分析工作，再進(jìn)行二者匹配程度的計算。但是當(dāng)你真的去嘗試這樣的做法時，所謂人工一方作出的判斷究竟是對是錯，同樣也很難說明清楚。與此同時，面向不同層面的文本分析軟件之間也很難進(jìn)行準(zhǔn)確度的對比，例如有些軟件只做了文檔層面的分析，而另一些則能夠?qū)?shí)體和概念進(jìn)行了解析，我們能說在實(shí)體層面具有70%準(zhǔn)確率的軟件就優(yōu)于在文檔層面具有97%準(zhǔn)確率的軟件嗎？

8）文本是最常見的情感數(shù)據(jù)來源，但它并不是唯一的一個。針對視頻的面部編碼技術(shù)，針對音頻流的語音分析，都可以用于檢測人類的情緒反應(yīng)，而這些也都是更先進(jìn)的情感狀態(tài)評估方法。而有關(guān)人類情感分析下一個前沿領(lǐng)域也有可能是：神經(jīng)科學(xué)、可穿戴儀器開發(fā)和生理學(xué)的其他研究手段。

9）語言是人類使用的最有活力和發(fā)展最快速的工具之一。計算機(jī)技術(shù)在社會中普及給了我們前所未有的語言表現(xiàn)能力，眾所周知的表情符號（emoji）就是這一進(jìn)程中的典型例子。表情符號不僅僅是人類語言的擴(kuò)音器，它在發(fā)展過程中逐漸獲得了自己的語法和特殊語義，從而自然而然地如潮水般涌入廣大的網(wǎng)絡(luò)社交媒體中。對于情感分析研究者來說，我們也應(yīng)該緊跟時代發(fā)展的腳步，去針對各種新誕生的語言表達(dá)形式進(jìn)行相關(guān)的挖掘與研究。

10）通過將行為表現(xiàn)與情感分析模型進(jìn)行聯(lián)系，或是根據(jù)人口與文化范疇對語料進(jìn)行分類，能夠幫助你提升分析與預(yù)測的能力。當(dāng)你面對龐雜的大規(guī)模數(shù)據(jù)時，請毫不猶豫地運(yùn)用這個方法。

11）一些先進(jìn)的概念，如動機(jī)、影響、維護(hù)和催化，都是建立在對人類情感和行為進(jìn)行建模以及社群網(wǎng)絡(luò)分析的基礎(chǔ)上的。在數(shù)據(jù)咨詢行業(yè)，研究的最主要目標(biāo)是對市場以及消費(fèi)者進(jìn)行解析，而這種解析的最終目標(biāo)則是創(chuàng)造使消費(fèi)者“行動起來”的條件。作為情感分析研究者，你需要面向上述概念開展你的工作。

好了，上面便是我個人（筆者）對情感分析這些事的理解，當(dāng)你在開始設(shè)計下一項(xiàng)有關(guān)的調(diào)查研究時，或是當(dāng)你不知道如何將社交媒體挖掘應(yīng)用到你的研究中時，不妨考慮一下使用情感分析。多思考一些實(shí)際可行的情感算法也許會對你有所幫助，將它結(jié)合于行為分析或是其他先進(jìn)的市場細(xì)分技術(shù)，可能會使你找到洞悉潛在客戶行為的方法?？偠灾?，情感分析值得重視，它是絕對能夠?yàn)槟愕氖袌鲅芯繋硪恍┝钊搜矍耙涣恋男聳|西的。