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O uso da linguagem ou discurso é muitas vezes um processo complicado de decifrar. Dizer até mesmo uma expressão simples em um tom diferente ou em um lugar e tempo diferentes muda a compreensão dessa expressão. Alguns processos lógicos, como contexto e coerência, podem ajudar a dar sentido a essa situação, mas como fazer isso em um texto longo e volumoso? É aí que entra a análise de texto.
Vamos começar com a definição
A análise de texto (conteúdo ou análise textual) é um método de pesquisa geralmente apoiado por software de inteligência artificial que encontra significados, padrões e relacionamentos em qualquer texto.
Isso permite a classificação suave e sistemática de dados de texto incrivelmente densos e não estruturados em dados bem estruturados. Ele pode examinar dados históricos ou em tempo real com técnicas qualitativas e quantitativas e fornecer evidências definitivas para o propósito da pesquisa.
Técnicas de análise de texto
Para realizar sua pesquisa com mais precisão, talvez seja necessário escolher os modelos e técnicas de análise de texto apropriados. Por exemplo, examinar respostas de pesquisa e examinar a transcrição de uma conversa não servirão para os mesmos propósitos.
Técnicas de análise de texto
Da mesma forma, uma análise feita por empresas para entender seus clientes não é a mesma que uma descrição linguística feita para uma tese. Você também pode usar métodos de análise semelhantes, como análise de conteúdo e análise temática, para identificar dados de texto. Aqui estão exemplos de análise de texto para cada tipo listado abaixo, dos quais você pode escolher o que melhor se adequa a você:
- Reconhecimento de entidade nomeada (NER)
Essa técnica é usada para analisar um texto de acordo com categorias pré-definidas. Por exemplo, você cria categorias como nomes próprios, tempo e lugar, e o programa que você usa classifica as expressões que se encaixam nesses padrões para você.
Exemplo: “Já se passou 1 ano, mas esta aplicação ainda não funciona em cidades além de Londres.”
Análise: 1 ano (tempo), cidades além de Londres (localização)
Esta técnica é utilizada para identificar e extrair as emoções das pessoas a partir de dados qualitativos. É geralmente utilizada por empresas para melhorar a satisfação do cliente. Existem também maneiras de fazer isso, como usar uma escala de humor (de 1 a 10) ou identificar apenas a emoção dominante.
Exemplo: “Já vi muitas marcas de TV diferentes, mas esta realmente me deixou satisfeito enquanto assistia.”
Análise: Altamente positivo, sentimento de satisfação
- Análise linguística
É uma técnica que tenta revelar como a linguagem natural é usada em um texto, se há erros gramaticais e quais funções da linguagem são utilizadas. É um bom método para entender melhor as relações e padrões entre as frases e encontrar fundamentos contextuais.
Exemplo: “Quando você olha para os últimos filmes, todos eles são bons filmes.”
Análise sintática: O sujeito é “eles,” o verbo é “são,” o objeto é “todos os bons filmes,” e a oração subordinada é “quando você olha para os últimos filmes.”
Análise semântica: A frase expressa uma observação ou afirmação geral sobre a qualidade dos "últimos filmes."
- Análise quantitativa
Análise quantitativa é uma técnica utilizada para examinar os padrões de frases e expressões em um texto de acordo com sua frequência ou para examinar dados numéricos. Para esse fim, é especialmente apropriado examinar dados objetivos.
Exemplo: Você conduziu uma pesquisa de comentários de usuários sobre um produto recém-lançado.
Análise: Quando você listou as palavras que apareceram com mais frequência nas respostas da pesquisa, descobriu que as palavras "útil", "acessível" e "bom" foram as mais mencionadas.
Análise de texto vs. Mineração de texto
Em primeiro lugar, análise de texto é um método de pesquisa, mas mineração de texto é um processo de extração de dados. Portanto, é útil saber que eles não significam a mesma coisa. A análise de texto é geralmente usada para encontrar padrões e insights valiosos de qualquer texto.
Isso pode ser usado para provar ou estabelecer uma teoria, e o curso da análise pode ser moldado de acordo. Mas a mineração de texto é um processo de mineração de dados. O objetivo é apenas revelar os dados que não são visíveis, agrupá-los, classificá-los e realizar operações semelhantes.
Análise de texto como método para empresas
No mundo dos negócios, onde qualquer tipo de análise de dados tem seu peso, é de grande importância entender o que as pessoas pensam e expressam. Você pode garantir com uma análise adequada que tanto os funcionários, os clientes e o negócio em geral estejam em uma posição melhor. Você pode usar a análise de texto para isso, e por que você deve usá-la está listado abaixo:
- Isso melhora a experiência do cliente. As empresas podem aproveitar as avaliações dos clientes e personalizar sua experiência geral.
- É fundamental para o desenvolvimento de produtos de qualidade. Ao entender melhor as preferências de seus clientes, você pode desenvolver produtos e serviços que atendam às suas necessidades.
- Você pode fortalecer seu marketing e se destacar dos seus concorrentes usando ferramentas de inteligência de negócios e realizando análises de texto.
- A análise de texto ajuda na gestão de riscos. Ela fornece dados que permitirão que você tome decisões adequadas para o seu negócio, entendendo quais são os problemas atuais e futuros.
Benefícios da análise de texto
Os benefícios que os dados textuais têm para as empresas foram mencionados antes. No entanto, é importante lembrar que podem ser utilizados em todas as atividades de pesquisa, não apenas para empresas. Porque a análise de texto é um guia que o ajudará quando estiver perdido, ela esclarece muitas perguntas graças aos dados que revela. Para ampliar os exemplos de benefícios:
Razões para usar a análise de texto
- Compreender as redes sociais: Não há limite para os textos que a análise de texto pode examinar. Muitos textos diferentes, desde posts de blog até artigos de notícias, comentários de usuários e conversas em redes sociais, servem como fontes de dados para pesquisa. Como as redes sociais são uma das ferramentas mais poderosas para se comunicar com as pessoas, é importante analisar muitos tipos diferentes de texto com frequência.
- Fornecer insights acionáveis: Assim como muitos tipos de análise, a análise de texto fornece dados sólidos que permitirão que você tome as medidas necessárias em direção ao seu objetivo.
- Resolver problemas e segredos: A análise de texto é um método que revela significados e padrões ocultos em qualquer conteúdo. Por essa razão, modelos de aprendizado de máquina e análise de texto de IA serão mais úteis, pois produzem resultados mais bem-sucedidos e sem erros do que a análise de texto realizada por humanos.
Ferramentas de análise de texto
Existem muitos softwares e ferramentas diferentes de análise de texto que os pesquisadores podem usar, dependendo de suas necessidades e competências. Aqui estão apenas alguns dos mais populares:
Ferramentas para análise de texto
- Kit de ferramentas de linguagem natural (NLTK): O NLTK é uma biblioteca Python que você pode usar na análise de texto. Ele facilita sua análise com as muitas ferramentas diferentes que oferece.
- Plataforma de nuvem do Google: Graças à ferramenta de PNL do Google, você pode facilmente realizar muitas técnicas de análise de texto, desde análise de sentimento até análise linguística.
- MonkeyLearn: O MonkeyLearn é uma ferramenta valiosa que permite que você realize análises sem escrever código, graças à sua interface amigável e aos modelos e integrações que oferece.
- SpaCy: Esta é outra biblioteca Python que você pode usar na análise de texto. É especialmente preferido em relação às outras devido à sua facilidade de uso e desempenho.
Perguntas frequentes sobre a análise de texto
Nesta seção de perguntas frequentes, você pode acessar facilmente as partes sobre análise de texto que você e outros leitores têm curiosidade.
Por exemplo, a análise de texto é uma ferramenta essencial para a publicidade. A análise dos comentários nas redes sociais, do histórico de pesquisas e de textos semelhantes baseados em cookies em qualquer ambiente digital é de grande importância para a continuação das actividades publicitárias.
Para saber como redigir um texto de análise, é necessário começar por compreender os principais elementos do texto de investigação, como os temas e os padrões. Isso é possível tanto com uma análise adequada quanto com a avaliação de um pesquisador qualificado.
De seguida, são apresentadas opiniões e avaliações relacionadas com o tema, através de provas e exemplos do texto. Por fim, é apresentada uma visão consultiva, indicando o objetivo principal e o resumo da análise.
Na análise do tipo de texto, determina-se o género a que um texto pertence e os padrões linguísticos que apresenta. Isto permite aos investigadores compreender as estruturas com que os diferentes tipos de texto emergem e como são utilizados na comunicação.
Sim, a análise de texto é um método de investigação que permite analisar qualquer linguagem escrita ou oral transcrita para obter informações úteis. No entanto, não existe uma única forma de o fazer e envolve muitos outros tipos de investigação.
A análise de texto é um método de investigação que permite a utilização não só de dados qualitativos, mas também de dados quantitativos. Dependendo do objetivo das questões de investigação, o foco pode ser qualitativo ou quantitativo, ou é possível utilizar ambos consecutivamente.
Em linguística, a análise de texto é utilizada para compreender a função de uma língua, do discurso e da comunicação. O texto é analisado em diferentes dimensões, de acordo com os seus sub-ramos da linguística. Enquanto as caraterísticas dos sons são importantes na análise fonológica do texto, as regras de construção das palavras são investigadas numa análise morfológica.
Além disso, a análise sintáctica é realizada na dimensão da frase, a análise semântica na dimensão do significado, a análise pragmática no uso da língua e a análise do discurso na dimensão do discurso em grande escala.
A análise de texto e a análise de sentimentos são ambas utilizadas no processamento de linguagem natural (PNL). A análise de sentimentos é uma subcategoria da análise de texto. É especialmente utilizada para avaliar e classificar o estado emocional predominante num texto.
É geralmente utilizada por empresas e organizações para compreender melhor os sentimentos e pensamentos dos clientes e do público. No entanto, a análise de texto é geralmente utilizada para revelar conceitos, expressões e estruturas num texto, e o seu foco é mais vasto do que o exame das emoções.
A análise de texto e a análise de documentos são dois métodos diferentes que estão relacionados entre si, mas têm objectivos diferentes. A principal diferença entre a análise documental e a análise de texto é que a primeira é utilizada para examinar a estrutura de textos em grande escala, enquanto a segunda é utilizada para examinar um texto individual.
O tamanho deste texto individual também pode ser bastante grande, mas a análise de texto tenta compreender a essência dos padrões e expressões deste texto. Por outro lado, a análise documental é utilizada para classificar e resumir o documento, examinando estruturalmente todos os elementos dentro e fora do texto.
Palavras finais
Em conclusão, o objetivo deste artigo é apresentar a você a análise de texto e torná-lo um indivíduo competente nesse tipo de análise. Portanto, em primeiro lugar, foi feita a introdução com a definição de análise de texto. Em seguida, foram explicadas as técnicas que você poderia usar. Como muitas vezes é confundido com mineração de texto, suas diferenças foram mencionadas.
Os benefícios para empresas e qualquer pessoa que queira fazer pesquisas gerais são listados. Por fim, o artigo terminou mencionando as ferramentas de software com as quais você pode analisar texto. Depois disso, tudo o que você precisa fazer é começar a criar uma análise de texto personalizada.
Atakan é um redator de conteúdo na forms.app. Ele gosta de fazer pesquisas em diferentes áreas, como história, sociologia e psicologia. Ele é fluente em inglês e coreano. Sua experiência está em análise de dados, tipos de dados e métodos.
