Блог → Sentiment Analysis Symposium [2014, New York]. Технологии и тенденции рынка текстовой аналитики

Sentiment Analysis

В марте 2014 г. мы были спонсорами и участниками Sentiment Analysis Symposium, прошедшего в Нью-Йорке. Это мероприятие всегда собирает новаторов в области разработки решений текстовой аналитики со всего мира. Участниками симпозиума были представители таких компаний, как Accenture, Amazon, American Express, MIT Media Lab. Среди спонсоров, такие компании, как: IBM, Dell, Lexalytics, Textalytics, GNIP, SemanticForce и др.

В данной статье хотелось бы сделать краткий обзор интересных докладов.

С докладом «Трансформация тональности инвесторов в торговые сигналы» выступила Сара Биллер (Sarah Biller) из Capital Market Exchange. Она рассказала, как с помощью инструментов текстовой аналитики трансформировать мнения профессиональных инвесторов в сигналы для биржевой торговли.



Детектирование тональности сообщений инвесторов в социальных медиа открывает новые возможности для алгоритмического трейдинга на финансовых рынках.

Мониторинг инвесторов-лидеров мнений сигналы для торговли

О методах получения ROI в социальных медиа, путем расширенного текстового анализа, рассказал Шри Дандекар (Shree Dandekar), главный стратег и директор по бизнес-аналитике в Dell Software.

В докладе он представил новый термин SNAP (Social NET Advocacy Pulse), который является индикатором активности адвокатов бренда в социальных медиа и используется для работы в рамках отдела продаж, оптимизации ценовой стратегии компании, продвижения в интернете.

SNAP

Достаточно много времени было уделено метрикам в социальных медиа. Как вы думаете, сколько книг есть по метрикам и измерению социальных медиа? Более 200. К примеру: Social Media Metrics: How to Measure and Optimize Your Marketing Investment.

Мы, к сожалению, не можем опубликовать эту книгу - но рекомендуем ее к приобретению, если вас интересуют вопросы анализа соц. медиа.  

Наверное, одной из наиболее ярких презентаций была «Эмоции в речи» от израильской компании BeyondVerbal. Просто посмотрите видео, где анализируется последнее интервью Стива Джобса:


Дэн Эмоди (Dan Emodi) рассказал, как анализируя тембр голоса, технология дает понять, что человек уставший, но пытается сделать вид, что он уверен в себе.

Технология не пытается понять смысл сообщений, и, как следствие, не зависит от языка на котором говорит человек.

Компания разработала приложение Moodies Emotions Analytics, которое может помочь вам в подготовке к выступлениям, при анализе сотрудников и т.п.

Автоматический анализ эмоций в голосе

От компании Lexalytics о точности и полноте машинной аналитики рассказал Сет Редмор (Seth Redmore). Он также поведал о классическом цикле автоматической аналитики данных и дал рекомендации к использованию Mechanical Turk.

Точность и полнота машинной аналитики

Точность машинной аналитики – соотношение количества верно размеченных сообщений в сравнении с ручной аналитикой. Полнота машинной аналитики – соотношение количества размеченных по тональности сообщений машинным способом в соотношении к ручному методу. Например:
100 сообщений, ручная аналитика: 40 позитив/40 негатив/20 нейтрал;
100 сообщений, автоматическая аналитика: 20 позитив/20 негатив/60 нейтрал.
Точность: 100% (автоматом правильно детектировано тональность в 100% сообщений, ошибок нет, однако полнота 50% поскольку тональность была детектирована только в половине сообщений)


С докладом «Стратегии успешной онлайн-аналитики данных социальных сетей» выступил Скот Хендриксон (Scott Hendrickson), из компании GNIP - одого из ведущих поставщиков данных социальных сетей в реальном времени. Компания продает данные API соц-сетей в режиме реального времени, надежно и быстро. Другим крупным игроком на этом рынке является компания DataSift


Читайте также:

Добавить комментарий:

Blog comments powered by Disqus