Cos’è un’analisi dei topic

by | May 4, 2022 | Intelligenza Artificiale | 0 comments

Esploriamo una tecnica sofisticata e attuale, utile da conoscere per le imprese: la topic analysis, o analisi dei topic. Vediamo di cosa si tratta, come funziona, quale può essere il valore aggiunto che assicura alle imprese.

Ci sono soluzioni sempre più sofisticate, spesso grazie all’introduzione di Intelligenza Artificiale, che possono fare la differenze nel successo di un’azienda. 

L’analisi dei topic, per esempio: una tecnica di Machine Learning (ML) che assegna topic (argomenti) ad informazioni testuali in maniera automatica. 

Bene, dirai tu: e quindi? 

E quindi, si tratta di uno strumento che ha un grandissimo valore per l’azienda che vuole:

  • innovarsi e migliorarsi;
  • ottimizzare i processi nei vari reparti;
  • conoscere meglio i propri clienti (e fidelizzarli nel tempo);
  • rendere più soddisfatti i propri clienti;
  • incrementare, di conseguenza, i propri guadagni.

Non male, come obiettivi, vero?

Gli strumenti di analisi dei topic analizzano testi privi di struttura, comprese email e interazioni sui social network. L’obiettivo è di individuare i topic che i clienti menzionano più spesso riguardo un certo prodotto o servizio.

Il numero di dati a disposizione di un’azienda è sempre maggiore, per cui diventa difficile estrarli e gestirli manualmente. Ci vorrebbero tempi e risorse enormi.

Grazie a tecniche di ML, invece, come l’analisi dei topic, le imprese riescono a gestire questi dati in maniera completa, rapida, efficace ed automatica.

Come funziona la topic analysis

Esistono due diversi modelli nell’analisi dei topic:

  1. topic modeling: serve a identificare i topic principali in un corpus di testi;
  2. topic classification: serve a categorizzare testi per argomento, in maniera automatica.

Ogni azienda deciderà quale sfruttare, a seconda dell’obiettivo da raggiungere.

Un’altra differenza tra i due approcci, sta nel tipo di algoritmo che usano:

  • topic modeling: usa un algoritmo detto “non supervisionato”, in grado di riconoscere strutture, pattern e relazioni in corpus di dati non categorizzati, con lo scopo di raggruppare i dati simili. Per esempio: un’azienda possiede un gran numero di dati relativi al Customer Care, ossia testi di conversazioni tra operatori e dipendenti, e vuole estrarne i topic principali. Questo tipo di algoritmo sarà capace di raggruppare testi affini in base a determinati termini o parole, in modo da costruire legami e identificare pattern;
  • topic classification: usa un algoritmo detto “supervisionato”, che ha bisogno di essere “istruito” prima di poter categorizzare testi per conto suo. Questo implica fornire molti esempi di testi al modello, e taggarli usando etichette predefinite. Il processo di inserimento tag è cruciale, perché, più testi si taggano, più accurati saranno i classificatori di testi nel fare previsioni per conto loro.

Ogni azienda deciderà quale sfruttare, a seconda dell’obiettivo da raggiungere.

Un esempio di analisi dei topic

Facciamo un esempio concreto di analisi dei topic, scegliendo un modello “topic classification”, che ci aiuta a organizzare testi classificandoli in base al topic di interesse che ci siamo posti come obiettivo. Possiamo “insegnare” al modello a classificare i testi che riguardano il prezzo di un certo prodotto, ossia gli insegniamo ad associare simboli di valute, numeri e termini (conveniente, costoso…) ed espressioni associate (costa un occhio della testa), alla parola “prezzo”. Non appena lo strumento impara, si metterà a classificare testi mai visti prima in maniera automatica (e rapida!).

I vantaggi dell’analisi dei topic

Indipendentemente dal modello scelto – topic classification o topic modeling – l’uso di uno strumento per l’analisi dei topic presenta dei grossi vantaggi per un’azienda

  • individuare temi e argomenti all’interno di un corpus di testi, in maniera veloce, accurata, affidabile, poco costosa;
  • ottenere, così, dai testi, informazioni preziose su un prodotto/servizio;
  • prendere decisioni “mirate” su un dato prodotto o servizio, a seconda dei dati raccolti.

Immagina di avere immesso sul mercato un nuovo prodotto e di voler conoscere la reazione dei tuoi clienti all’acquisto e all’uso del prodotto stesso. Per farlo, lanci un questionario online e ricevi migliaia (o anche decine di migliaia se sei un brand strutturato) di risposte. 

Invece di passare ore a mettere assieme, a mano, i topic più frequenti sul nuovo prodotto (prezzo, design, usabilità), puoi servirti di un sistema come AiKnowYou. Sfruttando il topic modeling, AiKnowYou ti aiuta a individuare le reazioni più frequenti degli utenti, in maniera rapida e precisa. E se ti interessa anche la topic classification, AiKnowYou potrà identificare i topic ricorrenti e presentarteli in una dashboard che possa chiarirti meglio il quadro della situazione. 

Tutto questo in tempo reale e con la possibilità di andare a vedere anche i singoli feedback, se necessario.

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