فرصت امروز/ #تحلیل_احساسات مبتنی بر هوش مصنوعی

#هوش_مصنوعی همچنین در تحلیل احساسات بسیار کاربردی است. این رویکرد پردازش زبان طبیعی (NLP) به انجمن ها اجازه می دهد تا احساسات، لحن ها و مقاصد در متن انتخاب شده را نظارت و درک کنند. یک AMS مجهز به هوش مصنوعی می تواند حجم عظیمی از متن را تجزیه و تحلیل کند، بازخورد مشتری و پیام ها را به صورت مثبت، منفی و خنثی بر اساس کلمات کلیدی رتبه بندی کند.

به عنوان مثال، تجزیه و تحلیل هدف پیام ایمیل یک مشتری، به یک AMS اجازه می دهد تا یک پاسخ دقیق، مرتبط و خودکار را تنظیم کند.

از دستیار های هوش مصنوعی می توان برای راهنمایی مشتری جدید در هر مرحله از فرآیند ورود، از جمع آوری اطلاعات حیاتی گرفته تا دسترسی به جوامع و منابع آنلاین استفاده کرد. نتیجه یک تجربه یکپارچه و منسجم مشتری بدون توجه به افزایش ثبت عضویت است که در غیر این صورت باعث هدر رفتن منابع کارکنان می شود.

مهم نیست که چگونه تصمیم دارید هوش مصنوعی را از طریق AMS خود اعمال کنید، نکته کلیدی این است که قبل از دویدن راه بروید. با استفاده از هوش مصنوعی برای حل یک مشکل در یک زمان، بهتر می توانید پتانسیل این فناوری را برای سازمان خود و میزان حمایتی که از سوی فروشندگان نیاز دارید درک کنید.

منبع: yjc

///

✅علوم ارتباطات محاسباتی چیست؟

🔹 #علوم_ارتباطات_محاسباتی، رشته‌ای میان رشته‌ای است که نظریه‌ها و روش‌های مطالعات ارتباطات، علوم رایانه، آمار و سایر زمینه‌های مرتبط را با هم ترکیب می‌کند تا بتواند به مطالعه‌ی پدیده‌های ارتباطی با استفاده از ابزارها و تکنیک‌های محاسباتی بپردازد.

🔹 یکی از اهداف اصلی این رشته توسعه‌ی روش‌هایی برای تجزیه و تحلیل داده‌های ارتباطی در مقیاس بزرگ است. مانند پست‌های رسانه‌های اجتماعی، مقالات خبری، ایمیل‌ها و...

🔹 پژوهشگران ارتباطات محاسباتی از الگوریتم‌های #یادگیری_ماشین، #تحلیل_شبکه، #پردازش_زبان_طبیعی و ابزارهای محاسباتی مختلف برای استخراج اطلاعات معنی‌دار از این مجموعه داده‌های عظیم استفاده می‌کنند.

🔺به عنوان مثال، #تحلیل_احساسات یک تکنیک رایج است که در علوم ارتباطات محاسباتی است که از آن می‌توان برای تجزیه و تحلیل محتوای احساسی داده‌های متنی استفاده کرد.

🔹پژوهشگران می‌توانند از #الگوریتم‌ های یادگیری ماشین برای طبقه‌بندی متن به عنوان مثبت، منفی یا خنثی استفاده کنند و سپس تجزیه و تحلیل کنند که چگونه احساسات در زمینه‌های مختلف، مانند رویدادهای سیاسی یا گرایش‌های اجتماعی متفاوت است.

🔹یکی دیگر از زمینه‌های تحقیق در علوم ارتباطات محاسباتی، تحلیل شبکه‌ای جوامع آنلاین است. با تجزیه و تحلیل ارتباطات بین افراد و گروه‌ها در شبکه‌های آنلاین، پژوهشگران می‌توانند بینشی در مورد رفتار آنلاین و پویایی‌های اجتماعی به دست آورند.

🔺به عنوان مثال، آنها می‌توانند رهبران افکار و تأثیرگذاران مهم در شبکه‌های رسانه‌های اجتماعی را شناسایی کنند و به بررسی نحوه‌ی انتشار اطلاعات از طریق این شبکه‌ها بپردازند.

🔹سایر زمینه‌های تحقیقاتی در علم ارتباطات محاسباتی شامل #روزنامه‌نگاری_محاسباتی است؛ یعنی استفاده از روش‌های محاسباتی برای تجزیه و تحلیل و تولید محتوای خبری و مطالعه رفتار سیاسی آنلاین. هدف این کار درک چگونگی تأثیرگذاری نگرش‌ها و رفتارهای سیاسی از ارتباطات آنلاین است.

✒️علم ارتباطات محاسباتی فرصت‌های جدیدی را برای مطالعه پدیده‌های ارتباطی در مقیاس و به دست آوردن بینش در مورد چگونگی شکل‌دهی ارتباطات به دنیای اطراف ما ارائه می‌دهد.