Na Comunicação Corporativa, a análise de sentimentos diz respeito à avaliação do que os stakeholders sentem em relação à marca ou ao 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 ver em detalhes:
- 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;
- e muito mais!
Análise de sentimentos: como funciona?
Conceitualmente falando, 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 esteira tecnológica, há quem a chame de "mineração de opinião". Neste caso, referindo-se ao processo de observação propositiva 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 — de forma positiva, negativa ou neutra, por exemplo.
Mais recentemente, a análise de sentimentos foi amplificada para abranger toda e qualquer menção explícita ou implícita a uma marca. Ou seja, ela passou a ser realizada para além da mídia profissional, abarcando o ir e vir da opinião pública nos ambientes virtuais.
Estamos nos referindo, portanto, a uma evolução na forma de analisar sentimentos. Ela passa 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.
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.
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. Tais 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.
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, uma vez que é preciso lidar com vastos volumes de informações vindas de bases normalmente pouco estruturadas.
Logo, um time de Comunicação precisa dispor de tecnologia especializada e muita capacidade 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 solução de PR Intelligence da Cortex, hoje utilizada pelas companhias mais bem-sucedidas em termos de 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;
- mapeamento e monitoramento de bolhas de informação;
- 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 tem é que ter repertório para fazer os questionamentos adequados e ir em busca das respostas dentro da plataforma. Ademais, caso necessitem, que possam 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, balanceadas ou inócuas.
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, facilita tomadas de decisões estratégicas, entre outras vantagens.
No detalhe, com a IA incorporada, a plataforma da Cortex leva a análise de sentimentos, entre outras, a um patamar muito mais automatizado, preciso e confiável. Isso porque evita vieses de confirmação ou equívocos de interpretação, 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: 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 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, oferecendo uma análise bem detalhada.
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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, identificando padrões, nuances e até intenções que métodos tradicionais não captariam.
A própria hiper automação do processo analítico dá aos profissionais de Comunicação condições de monitorar em tempo real os sentimentos do público em relação às marcas. Ela, entre outras vantagens, agiliza a tomada de decisões estratégicas e 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, levando a gestão de reputação a um patamar de maior eficiência e eficácia.
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.
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