Wat is Beoordelingsonderzoek?

Schattingsonderzoek is de gerobotiseerde procedure van het afbreken van inhoudelijke informatie en het ordenen van veronderstellingen als negatief, positief of onpartijdig. Voor het grootste deel, anders dan het onderscheiden van de beoordeling, zorgen deze kaders ervoor dat kwaliteiten van de articulatie worden uitgedragen, bijv:

Extremiteit: als de spreker een positieve of negatieve beoordeling uitspreekt,

Onderwerp: wat wordt er besproken,

Gevoelshouder: het individu, of de stof die het gevoel overbrengt.

Op dit moment is onderzoek naar veronderstellingen een thema van buitengewone premie en verbetering, omdat het tal van handige toepassingen heeft. Organisaties gebruiken begrippenonderzoek om op natuurlijke wijze overzichtsreacties, itemaudits, online levensbeschrijvingen en dergelijke te onderzoeken om significante stukjes kennis over hun merken, item en administraties te krijgen.

Zo gebruikt een van onze klanten het begrip onderzoek om zo 4.000+ onderzoeken uit te splitsen en beter te zien hoe hun klanten hun item zagen. Ze ontdekten dat klanten vaak vrolijk waren over de evaluatie, hoewel ze veel grip hadden op hun klantenondersteuning:

Gevoelensonderzoek Mate

Opinieonderzoek kan in verschillende mate worden toegepast:

Archiefniveau-beoordelingsonderzoek krijgt de veronderstelling van een totaal record of passage.

Opinieonderzoek op zinsniveau krijgt de veronderstelling van een eenzame zin.

Sub-zintuiglijkheidsonderzoek krijgt de aanname van subarticulaties binnen een zin.

Soorten beoordelingsonderzoek

Er zijn tal van soorten en soorten van opinieonderzoek en SA-apparaten die zich uitstrekken van kaders die de nadruk leggen op een extremiteit (positief, negatief, onpartijdig) tot kaders die sentimenten en gevoelens herkennen (woedend, vrolijk, tragisch, etc.) of verwachtingen onderscheiden (bijvoorbeeld geïntrigeerd v. niet geïntrigeerd). In het bijbehorende gebied zullen we de belangrijkste verspreiden.

Fijnkorrelig conclusieonderzoek

Soms ben je er bovendien op gebrand om steeds preciezer te zijn over de mate van de extremiteit van het gevoel, dus in plaats van alleen maar te discussiëren over positieve, onpartijdige of negatieve beoordelingen zou je kunnen nadenken over de bijbehorende lessen:

Zeer positief.

Positief

Onpartijdig

Negatief

Zeer negatief

Dit wordt over het algemeen aangeduid als een fijnkorrelig veronderstellingsonderzoek. Dit zou bijvoorbeeld in kaart kunnen worden gebracht op een 5-sterren waardering in een audit, bijv: Extreem Positief = 5 sterren en Negatief = 1 ster.

Enkele kaders geven ook verschillende soorten extremiteit door te onderscheiden of het positieve of negatieve begrip gerelateerd is aan een specifiek gevoel, bijvoorbeeld verontwaardiging, problemen, of spanningen (bijvoorbeeld negatieve gevoelens) of tevredenheid, liefde, of opwinding (bijvoorbeeld positieve gevoelens).

Gevoelsmatige ontdekking

Het gevoel dat ontdekking gericht is op het identificeren van gevoelens als, gelukzaligheid, teleurstelling, verontwaardiging, ellende, en dergelijke. Talrijke gevoelsherkenningskaders nemen hun toevlucht tot vocabulaires (bijvoorbeeld de ordening van woorden en de gevoelens die ze doorgeven) of complexe AI-berekeningen.

Een van de nadelen van het gebruik van vocabulaires is dat de manier waarop individuen hun gevoelens uitdrukken sterk fluctueert en zo de lexicale dingen doet die ze gebruiken. Een paar woorden die vaak verontwaardiging uitdrukken zoals poep of moord (bijvoorbeeld in je item is een beetje rotzooi of je cliënt zorg vermoord me) kunnen ook vreugde uitdrukken (bijvoorbeeld in geschriften als Dit is de rotzooi of Je bent het slachten).

Hoekgebaseerd schattingsonderzoek

Typisch, terwijl het ontleden van de veronderstelling in onderwerpen, bijvoorbeeld, items, kunt u scherp zijn op niet alleen of individuen zijn chatten met een constructieve, onpartijdige of negatieve extremiteit over het item, maar bovendien welke specifieke perspectieven of hoogtepunten van het item individuen over praten. Dat is waar het om gaat bij het onderzoek naar de inschatting van de invalshoek. In ons vroegere model:

“De levensduur van de batterij van deze camera is te kort.”

De zin communiceert een negatief sentiment over de camera, hoe nauwkeuriger ook, over de levensduur van de batterij, die een specifiek onderdeel van de camera is.

Doelonderzoek

Doelonderzoek herkent in wezen wat individuen met een boek moeten doen in plaats van wat individuen met die inhoud zeggen. Kijk eens naar de bijbehorende modellen:

“Uw klantenzorg is een fiasco. Ik sta al 20 minuten in de wacht”.

“Ik wil me misschien realiseren hoe ik de cartridge kan verdringen.”

“Zou je me kunnen helpen met het afronden van deze structuur?”

Iemand heeft geen problemen met het onderscheiden van het bezwaar in het hoofdboodschap, het onderzoek in de daaropvolgende inhoud, en het verzoek in het derde bericht. Hoe dan ook, machines kunnen een paar problemen hebben om die te onderscheiden. Hier en daar kan de voorgestelde activiteit worden afgeleid uit de inhoud, maar in sommige gevallen vereist het induceren ervan enige logische informatie.

Meertalig gevoelsonderzoek

Een meertalig gevoelsmatig onderzoek kan een lastige opgave zijn. Over het algemeen is er veel voorbewerking nodig en die voorbewerking maakt gebruik van verschillende middelen. Een groot deel van deze middelen is toegankelijk op het web (bijvoorbeeld het begrip vocabulaires), maar er moeten nog vele andere worden gemaakt (bijvoorbeeld geïnterpreteerde corpora of onrustberekeningen). Het gebruik van de toegankelijke assets vereist een tonnenlange codering en kan lang duren om te actualiseren.

Waarom is conclusieonderzoek significant?

Er wordt geëvalueerd dat 80% van de informatie in de wereld ongestructureerd is en niet op een vooraf gekarakteriseerde manier is gesorteerd. Het overgrote deel hiervan komt voort uit inhoudelijke informatie, vergelijkbaar met berichten, bolsters, praatjes, het leven op het web, studies, artikelen en verslagen. Deze geschriften zijn over het algemeen lastig, vervelend en kostbaar om op te splitsen, te begrijpen en te sorteren.

Slanke onderzoekskaders stellen organisaties in staat om deze oceaan van ongestructureerde content te begrijpen via het automatiseren van bedrijfsformulieren, het verkrijgen van belangrijke stukjes kennis en het besparen van lange stukken handmatige informatie die aan het eind van de dag worden voorbereid, door groepen steeds effectiever te maken.

Een deel van de positieve kanten van het gevoelsmatig onderzoek omvat het bijbehorende:

Veelzijdigheid:

Zou u zich kunnen voorstellen dat u fysiek te maken krijgt met een groot aantal tweets, klantondersteuningsgesprekken of klantonderzoeken? Er is gewoon een overdaad aan informatie om fysiek te verwerken. Gevoelsmatig onderzoek maakt het mogelijk om informatie op schaal op een productieve en praktische manier te verwerken.

Voortdurend onderzoek:

We kunnen gevoelsmatig onderzoek gebruiken om basisgegevens te herkennen die situationele mindfulness mogelijk maken tijdens expliciete situaties. Is er een PR-noodgeval in online netwerken dat gaat ontploffen? Een woedende klant die gaat kloppen? Een raamwerk voor schattingsonderzoek kan u helpen dit soort omstandigheden snel te herkennen en een stap te zetten.

Betrouwbare criteria:

Mensen letten niet op duidelijke criteria voor het beoordelen van de aanname van een beetje content. Er wordt geëvalueerd dat verschillende individuen mogelijk zo’n 60-65% van de gevallen waarin een oordeel wordt geveld over de conclusie voor een bepaald deel van de inhoud. Het is een abstracte onderneming die sterk wordt beïnvloed door ontmoetingen, beschouwingen en overtuigingen dicht bij huis. Door gebruik te maken van een uniform schuin onderzoekskader, kunnen organisaties vergelijkbare criteria toepassen op het geheel van hun informatie. Dit vermindert blunders en verbetert de informatieconsistentie.

Kijk naar het gebied van Utilization Cases en Applications om voorbeelden te zien van organisaties en verenigingen die gebruik maken van opinieonderzoek voor een gesorteerde indeling van zaken.

Opinieonderzoek Berekeningen

Er zijn tal van technieken en berekeningen om de kaders voor opinieonderzoek uit te voeren, die kunnen worden gedelegeerd:

Beslis op basis van kaders die een schuin onderzoek uitvoeren, afhankelijk van veel fysiek gemaakte richtlijnen.

Geprogrammeerde kaders die afhankelijk zijn van AI-methoden om te winnen van de informatie.

Frameworks die zowel regelgebaseerde als geprogrammeerde benaderingen consolideren.

Regelgebaseerde methoden

Typisch, op regels gebaseerde methodologieën kenmerken veel regels in een soort scripttaal die subjectiviteit, extremiteit, of het onderwerp van een sentiment herkent.

De principes kunnen gebruik maken van een scala aan informatiebronnen, bijvoorbeeld de bijbehorende:

Geweldige NLP-methoden zoals stemming, tokenisatie, grammaticale vormlabeling en parsing.

Verschillende middelen, bijvoorbeeld vocabulaires (bijvoorbeeld woordarrangementen en articulaties).

Een essentieel geval van een standaardgebaseerd gebruik zou de begeleidende zijn:

Kenmerken twee arrangementen van energieke woorden (bijvoorbeeld negatieve woorden, bijvoorbeeld, vreselijk, verschrikkelijk, verschrikkelijk, enzovoort en positieve woorden, bijvoorbeeld, groots, best, uitstekend, enzovoort).

Met een inhoud:

Tel het aantal positieve woorden op die in de inhoud verschijnen.

Controleer het aantal negatieve woorden die in de inhoud verschijnen.

Als de kans groot is dat de hoeveelheid positieve woordverschijningen groter is dan het aantal negatieve woordverschijningen, geef dan een positieve aanname en geef dan weer een negatief gevoel. Iets anders, geef onpartijdig terug.

Dit kader is zeer goedgelovig, omdat het geen rekening houdt met hoe woorden worden geconsolideerd in een groepering. Een verder ontwikkelde voorbereiding kan worden gemaakt, maar deze kaders worden zeer verbijsterend snel. Het kan moeilijk zijn om ze bij te houden, omdat er van nieuwe regels kan worden verwacht dat ze ondersteuning bieden voor nieuwe articulaties en jargon. Ook kan het opnemen van nieuwe regels ongewenste resultaten hebben vanwege de associatie met vroegere regels. Vervolgens vereisen deze kaders een significante interesse in het fysiek afstemmen en bijhouden van de principes.

Geprogrammeerde benaderingen

Geprogrammeerde strategieën zijn, ondanks de op regels gebaseerde kaders, niet afhankelijk van fysiek gemaakte standaarden, maar van AI-methoden. De beoordelingstaak wordt typisch gedemonstreerd als een karakteriseringsvraagstuk waarbij een classificator wordt versterkt met een boek en de vergelijkende classificatie, bijvoorbeeld positief, negatief of onbevooroordeeld (in het geval dat er een extremiteitsonderzoek wordt uitgevoerd), teruggeeft.

Deze AI-classificatie kan in de regel worden geactualiseerd met de bijbehorende vorderingen en onderdelen: