В мире, полном сообщений в блогах, твитов и электронных писем, последствия для предприятий, способных определять эмоции, содержащиеся в письменных сообщениях, очевидны: лучшее понимание поведения, мотивации и удовлетворенности своих клиентов. Используя AC в своих «корпоративных системах», предприятия, которые обращают внимание на «аффективные» факторы и строят отношения со своими клиентами, также могут получить конкурентное преимущество. Текущая тенденция «эмоционального маркетинга» уже признает важную роль эмоций в наших процессах принятия решений.
Исследование также может иметь значение для анализа человеческого фактора в других бизнес-функциях и процессах, таких как цепочки поставок.
В статье для журнала Enterprise Information Systems Чанцинь Цюань и Фуджи Рен описывают свой подход — «распознавание эмоций с помощью нескольких меток».
Он отличается от других подходов к распознаванию эмоций тем, что учитывает полный эмоциональный контекст предложения, а не является чисто «лексическим». Уникально метод Куана и Рена позволяет пользователям распознавать косвенные эмоции, эмоциональную двусмысленность или множественные эмоции в тематическом тексте.
Как они объясняют: «Наша модель генерирует вектор эмоций для каждого эмоционального слова в предложении, анализируя семантические, синтаксические и контекстные особенности».
Вектор эмоций фиксирует основные эмоции, содержащиеся в слове.Каждому слову дается «эмоциональное состояние», представленное восемью двоичными цифрами, каждая из которых соответствует одной или нескольким из восьми ключевых эмоций: ожидания, радости, любви, удивления, беспокойства, печали, гнева и ненависти. Окончательный «результат» основан на «состоянии комбинированных выражений эмоций» в предложении в целом.
Эта статья — захватывающий взгляд на расширяющуюся область исследований. Это также прокладывает путь для будущих исследований предмета, в том числе того, как анализ речи и лицевых эмоций также может быть включен в аналитическую смесь.
Маркетинг и обслуживание клиентов, возможно, уже никогда не будут прежними.