AI-sentimentanalyse

Vrije-tekstantwoorden zijn het waardevolste dat een enquête verzamelt en het minst waarschijnlijk om gelezen te worden, want een paar honderd ervan is meer dan iemand op een dinsdagmiddag doorworstelt. Classificatie is wat die stapel begaanbaar maakt.

Elk geschreven antwoord wordt geclassificeerd als positief, neutraal of negatief, en de reactiestroom filtert erop. De negatieve bak is degene die de functie verdient: daar zitten de specifieke, bruikbare klachten, en dat is precies de verzameling die iemand die een chronologische lijst afscrolt nooit bereikt.

De classificatie is per antwoord in plaats van een verzamelde stemming, zodat de score en het sentiment tegen elkaar gelezen kunnen worden. Een hoge score naast negatieve reacties is een echte en interessante tegenspraak, en een die een gemiddelde volledig zou verbergen.

Hij is eerlijk over wat hij niet kon. Een antwoord dat de classifier niet kon gebruiken, wordt gemarkeerd als verwerkt zonder classificatie in plaats van eruit te zien alsof het nog in een wachtrij staat, zodat het aantal ongeclassificeerde reacties daalt in plaats van een getal te tonen dat nooit beweegt. Antwoordlengtes worden begrensd voordat er iets wordt opgeslagen, omdat de tekst in een modelprompt terechtkomt.