Tantangan Yang Perlu Dihadapi dalam Sentiment Analysis

Meskipun sentiment analysis merupakan tools yang kuat dalam membantu bisnis memahami keinginan pelanggan, teknologi ini tentu memiliki sejumlah tantangan yang perlu Anda hadapi.

Tantangan ini muncul karena bahasa yang kita gunakan sehari hari sangat kompleks untuk dipelajari, contohnya seperti kata yang perlu diartikan berdasarkan konteks. Inilah sebabnya sentiment analysis perlu lebih dalam mempersiapkan data latih dan model yang akan digunakan.

Pada artikel ini, KLIK Group akan mengenalkan kepada Anda tantangan utama dalam penerapan sentiment analysis.

1. Memastikan Konteks

Untuk memahami pelanggan lebih dalam, kita perlu memahami konteks yang ingin disampaikan pada review dan komentar. Meskipun kalimat yang disampaikan terlihat positif, namun dapat memiliki makna negatif jika ditujukan sebagai sarkasme dan ironi. 

Banyak konteks yang perlu diketahui oleh sentiment analysis, seperti sarkasme, kata yang memiliki arti lain, terdengar ambigu. Hal ini membuat sistem kesulitan membaca emosi yang sebenarnya dan menyebabkan skor sentimen tidak akurat.

Solusi: Anda dapat menyiapkan data latih sesuai case yang ditemukan, hal ini dapat membantu model untuk belajar, dan memahami konteks kedepannya dengan pengalaman yang dimiliki sentiment analysis. Proses dan hasil data latih ini perlu dipantau secara berkala untuk memastikan performa dan akurasi dari hasil sentiment analysis.

2. Menganalisis Bahasa yang Beragam

Bisnis Anda mungkin akan menghadapi komentar pelanggan dengan bahasa yang berbeda-beda. Karena sentiment analysis biasa dilatih dengan satu bahasa saja, hal ini dapat menyebabkan makna serta maksud yang ingin disampaikan pelanggan akan sulit dipahami oleh sentiment analysis.

Solusi: Pertimbangkan untuk merancang sistem yang mampu belajar multibahasa, sehingga dapat membuat prediksi tanpa memandang bahasa yang digunakan.

3. Mengidentifikasi Emoji dan Bahasa Informal

Dalam mengekspresikan pendapatnya, pelanggan biasa menggunakan emoji, singkatan, dan juga bahasa gaul. Hal ini tidak bisa kita anggap remeh karena emoji dan bahasa gaul ini merupakan bentuk ekspresi dari pelanggan yang dapat membantu kita mengidentifikasi sentimen.

Solusi: Anda dapat meningkatkan akurasi analisis sentimen dengan memberi tag pada skor sentimen emoji.

4. Menangani Bias pada Data dan Model

Model sentiment analysis belajar dari data latih, sehingga dapat dikatakan jika data latih merupakan mesin penggerak utamanya. Namun jika data tersebut mengandung bias dan memiliki kualitas yang rendah, maka hasil analisis juga akan bias dan hasil tidak akurat.

Hal ini biasa disebut dengan “Garbage in, Garbage Out” yang dapat diartikan: jika kamu melatih model dengan data berkualitas buruk, maka hasil akan buruk juga, namun jika kamu melatih model dengan data yang berkualitas, maka hasil akan lebih bagus dan akurat.

Solusi: Jangan cuma berfokus pada pembangunan model, namun pastikan untuk memaksimalkan tahap awal persiapan dan pembersihan data, karena tahap awal ini akan mempengaruhi hasil akhir dalam proses analisis sentimen.

Poin Penting

Sentiment analysis bukan sekadar soal teknologi, tetapi soal kualitas data, pemahaman konteks, dan pemantauan berkelanjutan. Dengan pendekatan yang tepat, tantangan ini dapat diminimalkan sehingga bisnis tetap memperoleh insight yang relevan dan dapat ditindaklanjuti.

Hubungi KLIK Group dan temukan solusi sentiment analysis yang sesuai dengan kebutuhan bisnis Anda.

Hubungi Kami