إن تحليل المشاعر يمكن أن يعبر عنه بعملية استخراج أنماط مفيدة من البيانات النصية، هذه الأنماط المفيدة تتضمّن تفسير وتصنيف المشاعر إلى: حيادية، أو إيجابية، أو سلبية، من تلك البيانات باستخدام تقنيات تحليل معيّنة. من وجهة نظر تجارية، تستطيع الشركات من خلال تحليل آراء المستخدمين عبر استطلاعات الرأي أو تفاعلهم (منشوراتهم أو تعليقاتهم عن منتج معين) على مواقع التواصل الاجتماعي الاستجابةَ لحاجاتهم، وتحسين خدماتهم ومنتجاتهم كي تناسب تلك الاحتياجات[5].
يمكن أيضاً أن نعرف تحليل المشاعر بالتنقيب عن كل هذه التعبيرات والتجارب عبر الإنترنت في شكل نصوص. من خلال مجموعة كبيرة من الآراء والتعبيرات ، كما يمكن للعلامة التجارية أن تلتقط بدقة صوت جمهورها المستهدف، وتفهم ديناميكيات السوق، بل وتتعرف على مكانتها في السوق بين المستخدمين النهائيين.[3]

تطبيقات تحليل الرأي وتحليل المشاعر
التطبيقات الرئيسية لتحليل الرأي و المشاعر:

• شراء منتج او شراء خدمة: عمليه التنقيب في الآراء تساعد الأفراد في شراء منتج او خدمة من شركة معينة دون الاعتماد على مستشارين خارجيين يطلبونه بمبالغ مادية قد تكون كبيره مقابل كل استشاره وهذه نقطه توفير لنفقات زائده تحسين جوده خدمات تقوم الشركات والمصانع بالاستناد الى الناس بتحسين خدماتها بما يناسب تحديد مواقع توفير بمعرفه رئيس
• تحسين جودة المنتج أو الخدمة: يستخدم المصنّعون آراء حول المنتج أو الخدمة كرد فعل لاتخاذ القرار لتحسين جودة المنتج أو الخدمة. لذلك ، يستخدمها التنقيب عن الرأي وتحليل المشاعر لتحليل آراء المستهلكين أو العملاء عبر الإنترنت من موقع الويب مثل مواقع الأخبار لتحديد مزايا وعيوب المنتج أو الخدمة ، وهذه العملية توفر المبلغ المالي الذي تم إنفاقه لأخذ آراء العملاء أو المستخدمين سابقًا.
• البحث التسويقي: البحث التسويقي هو أحد المجالات التي تستخدم تقنيات تحليل المشاعر لتحليل اتجاهات المستهلكين حول منتجات أو خدمات معينة ، كما أنها تستخدم لتحديد نجاح الحملة الإعلانية وإجراء دراسة حول “ما يحتاجه الفرد من المنتجات أو الخدمات غير المتوفرة في السوق ، لذلك فهي نقطة مهمة للغاية ، إذا تم استخدامها بالطريقة الصحيحة اقتصاديًا ، فستكون فيها فائدة كبيرة للشركات.
• اكتشاف التنمر او التحريض: هذه النقطة مفيدة جدًا في تحديد الآراء والأفكار المؤذية التي تثير الجدل أو الانزعاج أو تسخين الكلمات أو لغة الكراهية بين الأفراد في نفس البلد حتى بين الشعوب المختلفة بسبب الطائفة أو بين الأعراق أو القومية أسباب من قبل الجهلة أو بعض الناس يعرفون ما يفعلونه لإثارة الآراء للوصول إلى آراء سيئة من جانب آخر.
• الكشف عن الآراء غير المرغوب فيها: يعد محتوى البريد العشوائي إحدى المشكلات التي يجب حلها ، لأنه يمكن لأي شخص وضع أي محتوى على الويب. قد يضع الأشخاص محتوى غير مرغوب فيه لتضليل الناس لأن الإنترنت متاح للجميع. لذلك ، يمكن لتقنيات التنقيب عن الرأي وتحليل المشاعر تصنيف محتوى الويب إلى محتويات “بريد عشوائي” و “ليست بريد عشوائي”.
• صنع القرار: اتخاذ القرار هو إحدى العمليات الصعبة في الشركات ، والمنشآت والحكومات التي تحتاج إلى متطلبات. تستخدم تقنيات التنقيب عن الآراء وتحليل المشاعر آراء الناس وتجاربهم حول المنتجات أو الخدمات أو الأحداث التي يتم تحليلها لإعطاء قرار جيد. بهذه الطريقة ، يشارك صانعو القرار الأشخاص الذين هم الجانب المستفيد ، مثل “الحكومة تسأل رأي الناس حول اللاجئين المستقبلين في بلدهم” ، وبالتالي ، فإن اتخاذ القرار قد يكون له تأثير على السياسة الخارجية
• توقع الانتخابات: التنقيب في الآراء يساعد في توقع “من هو الفائز في الانتخابات” من خلال مقارنة آراء الناس ومعرفة الإجابة على السؤال “ما هي الأسماء الشائعة على صفحات الويب وخاصة وسائل التواصل الاجتماعي” ، والآراء الإيجابية والسلبية حول إنجازات المرشحين أو من خلال برنامج اختياري[2].
• من خلال هذه التعاريف نجد أن معالجة ا الآراء والمشاعر تحتوي على خمسة عناصر:
• الموضوع: هو الشيء الذي أعطي فيه الرأي سواء كان منتوجا أو خدمة أو قضية أو موضوعا أو شخصية أو تنظيما أو غيرها.
• الجهة: والمقصود هنا الجهة المعنية بالتعليقات التي نشرت حولها.
• توجيه المشاعر: أي وجهة التعليق حول الموضوع إما موجبا، سالبا، أو محايدا.
• صاحب الرأي: والمقصود هنا الشخص الذي نشر التعليق عن الموضوع المعروض.
• الوقت: الوقت الذي نشر فيه الموضوع و التعليقات التي كتبت حوله [1].
• طرائق التصنيف:

• الطريقة المعتمدة على المعجم: المعجم المستخدم لشرح النص.
• التعلم الآلي: المصنفات المستخدمة لتصنيف الآراء مثل: SVM ، Naïve Bayes ، إلخ.
• المنهج الهجين: يعتمد على نهجين (طريقة قائمة على المعجم + طريقة التعلم الآلي)[2].

منهجية البحث لتحليل الآراء

• تجميع البايانات النصية: لتكون قاعدة بيانات الاراء dataset.
• عملية المعالجات الاولية للنصوص : والمتضمنة ازالة الكلمات الغيرمطلوبة والرموز والارقام والعديد من العمليات.
• عملية التصنيف : اعتماد احد الطرق المذكورة بالفقرة السابقة.

نستخلص مما تقدم أن المشكلة الرئيسية في تحليل المشاعر هي أن ذاتية الكلمات أو العبارات يمكن أن تعتمد على سياقها. ويمكن أن يوفر دمج المعلومات السياقية المناسبة السياق الصحيح لتصنيف المشاعر بالوسائل الصحيحة.

1. [1] S. Journal و C. Sciences, “بناء موارد اساسيه لتحليل الاراء والمشاعر الوارده في التعليقات باللغة العربيه.Pdf”, مج. 21, عدد 2, 2020.
2. [2] R. Z. Alobaidy و G. A. A. Al-Talib, “Compartitive studying for opinion and sentiment analysis algorithims and applications”, مجلة الرافدين لعلوم الحاسوب والرياضيات, مج. 2, ص 767092, 2018.
3. [3] “دليل المبتدئين لتحليل المشاعر – ماذا ولماذا وكيف يتم تحليل المشاعر “. https://ar.shaip.com/blog/the-what-why-and-how-of-sentiment-analysis/.
4. [4] N. Sabri, A. Alsayat, و S. Alanazi, “دراسة شاملة لتحليل المشاعر البلاغية في اللغة العربية”, المجلة الدولية للتطبيقات الاسلامية في علم الحاسب والتقنية, مج. 7, عدد December, 2019.
5. [5] “تحليل المشاعر (Sentiment Analysis) |https://muslims-res.com/تحليل-المشاعر-sentiment-analysis/.