Från vag till precis: En innovativ metod för att mäta sentiment i medierna

12/18/2024

mediebevakning AI artificiell intelligens

För att få en heltäckande förståelse är det viktigt att se bortom den övergripande tonen i artiklarna från din mediebevakning. Vi behöver även analysera hur olika entiteter, såsom organisationer, platser eller personer, nämns.

Med hjälp av artificiell intelligens kan entitetsbaserad sentimentanalys ge en mer detaljerad bedömning. Denna metod gör det möjligt att inte bara utvärdera om en artikel är positiv, neutral eller negativ för ditt varumärke, utan även förstå hur olika organisationer, personer eller produkter uppfattas.

Varför AI-stödd sentimentanalys är nyckeln till djupare medieinsikter

1. Exakta insikter för målinriktade beslut
  Entitetsbaserad sentimentanalys bryter ner sentimentet på nivån av specifika enheter istället för att genomsnittligt bedöma sentimentet för hela artikeln. Till exempel, i en artikel som diskuterar två företag, Företag A och Företag B, kan en generell sentimentanalys kategorisera artikeln som "neutral" på grund av blandade åsikter. En entitetsbaserad sentimentanalys kan istället visa att Företag A omnämns positivt, medan Företag B omnämns negativt. Denna detaljerade information är avgörande för företag, investerare eller intressenter som behöver förstå den specifika offentliga uppfattningen om enskilda företag snarare än artikelns generella ton.
2. Hanterar blandat sentiment med större noggrannhet
  Nyhetsartiklar innehåller ofta blandade sentiment där olika entiteter diskuteras ur olika perspektiv. En artikel kan exempelvis berömma ett företags innovation samtidigt som den kritiserar företagets miljöpåverkan. Generell sentimentanalys har svårt att hantera denna komplexitet och kan kategorisera hela artikeln som "neutral" eller felaktigt som "positiv" eller "negativ." Entitetsbaserad sentimentanalys kan däremot särskilja det positiva sentimentet kopplat till företagets innovation från det negativa sentimentet kring dess miljöarbete. Denna träffsäkerhet säkerställer att du som kund får exakta insikter utan att förlora värdefulla detaljer.
3. Möjliggör mätning av entitet över tid
  
  För företag eller organisationer som behöver följa sitt eget eller konkurrenters varumärke i medierna, erbjuder entitetsbaserad sentimentanalys detaljerad och specifik mätning över tid. Till exempel kan ett företag bevaka hur sentimentet kring deras varumärke förändras i samband med händelser eller jämföra sin egen utveckling med konkurrenternas inom specifika områden som kundservice eller hållbarhet.
  
  Denna metod är särskilt kraftfull eftersom den möjliggör proaktiva åtgärder vid förändringar i sentimentet samt för strategiska justeringar baserade på insikter om konkurrenter.
4. Stödjer mer avancerade business intelligence-applikationer
  
  Entitetsbaserad sentimentanalys höjer nivån av sofistikering inom business intelligence genom att möjliggöra flerdimensionell sentimentanalys. Till exempel kan sentiment spåras per entitet, ämne, region eller tidsram. Sådana insikter kan driva strategiska beslut inom olika avdelningar. Marknadsföringsteam kan till exempel fokusera på att förstärka de aspekter av varumärket som får positivt sentiment, medan PR-team kan rikta in sig på områden där sentimentet är mindre gynnsamt. Denna nivå av insikt är betydligt mer handlingskraftig än generella sentimentsbetyg, som ofta saknar precision och djup.
5. Anpassar sig efter verkliga användningsområden och affärsbehov
  
  Entitetsbaserad sentimentanalys stämmer väl överens med företagens verkliga behov av att förstå den offentliga uppfattningen inom specifika områden. Till exempel kan investerare vilja veta hur medierna uppfattar ett företags finansiella resultat separat från dess miljöpåverkan. På samma sätt kan juridiska eller regulatoriska team vilja analysera sentiment kring en entitet endast inom vissa jurisdiktioner eller på specifika ämnen (till exempel regelefterlevnad och etik). Entitetsbaserad sentimentanalys möjliggör denna typ av riktade insikter och är därmed ett värdefullt verktyg för specialiserade analyser.

Hur fungerar Retrievers AI-modell för entitetsbaserat sentiment?

Den här AI-modellen som identifierar sentiment för en specifik entitet, kan beräknas i vårt nya verktyg i portalen och tas ut som diagram, men man kan även använda sig av entitetsbaserat sentiment i sin kvalitativa medieanalys på ett mer fördjupat sätt.

AI-modellen är tränad på en stor mängd text från fyra nordiska länder: svenska, norska, danska och finska. Modellen är informerad om olika entiteter, såsom organisationer, personer eller platser samt det förväntade sentimentet som är kopplat till varje entitet. Med tiden lär den sig mönster och blir bättre på att förstå vilka ord eller fraser som antyder positivt eller negativt sentiment för specifika entiteter. Till exempel lär den sig att fraser som "håller länge" eller "utmärkt prestanda" vanligtvis är positiva, medan fraser som "för dyrt" eller "dålig kvalitet" är negativa.

För att modellen ska fungera optimalt behöver din mediebevakning anpassas utifrån det som är viktigt för dig att mäta. Prata med en av våra experter för att få ut det mesta av tjänsten.

Lär känna våra AI-stödda lösningar

För kommunikatörer och beslutsfattare

Våra Tjänster

Retriever och våra AI-drivna lösningar

Från vag till precis: En innovativ metod för att mäta sentiment i medierna

Varför AI-stödd sentimentanalys är nyckeln till djupare medieinsikter

Hur fungerar Retrievers AI-modell för entitetsbaserat sentiment?

Lär känna våra AI-stödda lösningar

Våra Tjänster

Retriever och våra AI-drivna lösningar

Från vag till precis: En innovativ metod för att mäta sentiment i medierna

Varför AI-stödd sentimentanalys är nyckeln till djupare medieinsikter

Hur fungerar Retrievers AI-modell för entitetsbaserat sentiment?

Lär känna våra AI-stödda lösningar

Transforming Business Decision-Making with Customized AI-Driv ...

AI-Powered Efficiency at Retriever