Автоматизированный анализ текста

Автоматизированный анализ текста - мощный инструмент интернет-исследований. Он позволяет обобщать и анализировать темы дискуссий на чатах и форумах, извлекать ключевые идеи, прогнозировать отношения и реакции и обнаруживать скрытые психологические закономерности.

Ряд программного обеспечения разработан для автоматического анализа текста, а именно: LIWC, SAS TextMiner, IBM Watson, MeaningCloud, MEM, Lexalytics, SPSS ModelerTextanalytics, AmazonComprehend, GoogleCloudNaturalLanguage, RosetteTextAnalyticsPlatform, CatCodingAnalysis и т.д.

Основные цели автоматизированного анализа текста:

МАРКЕТИНГ: исследование целевых клиентов и спроса

• Нахождение целевых клиентов в интернете;
• Опыт клиентов в отношении целевых продуктов или услуг;
• Личные цели и ценности клиента;
• Образовательный, культурный и интеллектуальный уровень;
• Повторяющиеся интересы и увлечения;
• Устойчивые модели мышления / поведения;
• Психологические особенности личности.

ОБРАЗОВАНИЕ

Автоматический анализ текста постов студентов и школьников в социальных сетях позволяет нам понять:

• взгляд студентов на учебный процесс;
• Общее восприятие учащимися поставщиков образовательных услуг (университеты, колледжи, школы и т. Д.)
• Хобби и интересы;
• Отношения с друзьями и одноклассниками;
• Когнитивные или психологические проблемы;
• Проблемы мотивации и обучения;
• Профессионально-образовательная ориентация;

DUE DILIGENCE И УПРАВЛЕНИЕ РИСКАМИ

Автоматизированный анализ текста сотрудников любой конкретной компании позволяет нам определить:

• Рабочая атмосфера в компании;
• Как обсуждаются корпоративные проблемы;
• Текучесть кадров;
• Репутация бренда / продукта в социальных сетях;
• Жалобы клиентов.

ЭКОНОМИЧЕСКИЕ И ИНВЕСТИЦИОННЫЕ ТЕНДЕНЦИИ

• Выявление новых деловых / социальных тенденций на основе активности в Интернете, которые можно рассматривать как ранние индикаторы;
• Выявление растущего спроса на основе поисковых запросов и обсуждений в социальных сетях;
• Выявление растущего предложения на основе показателей веб-сайтов, SEO и AdWords, рекламы и обсуждений в социальных сетях;
• Получите информацию об обсуждениях и анализе настроений трейдеров фондового рынка;

ИССЛЕДОВАНИЯ ПЕРСОНАЛА ДЛЯ HR

Автоматический анализ текста помогает:

• Найти перспективных кандидатов;
• Проверить профессиональную подготовку и опыт кандидата;
• Выявить возможную дезинформацию в резюме и других документах;
• Проанализировать индивидуальную социальную сеть кандидата;
• Понять психологические закономерности поведения кандидата, а также профессиональную ориентацию;

СОЦИАЛЬНЫЕ ТЕНДЕНЦИИ

Автоматический анализ текста помогает:

• Выявить новые социальные и культурные тенденции на их ранних стадиях;
• Анализ текста (мнения, обсуждения, поисковые запросы) можно сравнить с демографическим анализом социальных сетей: например, с изменением личного статуса (семейное положение, местоположение, работа, образование и т.д.);