情感分析（Sentiment Analysis）—— 評估文本的情緒傾向

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 情感分析（Sentiment Analysis） 是 自然語言處理（NLP） 的一個核心應用，主要用來評估文本的 情緒傾向，通常分類為：

  • 正面（Positive）：如「這個政策真的很好，對我們有幫助」
  • 負面（Negative）：如「這項政策只會讓生活變得更糟」
  • 中立（Neutral）：如「這項政策將於 2025 年生效」

在 政治行銷、政府監測、商業行銷 等領域，情感分析能幫助分析 民眾對政策、候選人、品牌的支持度與反對意見。

🔹 情感分析的技術方法

目前主要有以下三種方法來進行情感分析：

1️⃣ 基於詞典的方法（Lexicon-based Approach）

  • 原理：

    • 使用 情感詞典（如 SentiWordNet, VADER）來評估文本的情緒。
    • 透過 詞彙匹配 計算句子中的 正面/負面情緒分數。

  • 應用場景：

    • 適合短文本，如推文（Tweets）、新聞標題、產品評論。

  • 優勢： ✅ 易於實施，不需大量標註數據。
    ✅ 適合「基礎情緒分析」。

  • 缺點： ❌ 無法處理 語境變化（如「這部電影爛透了，我笑到肚子痛」可能被錯誤分類為負面）。
    ❌ 對 諷刺、雙關語 辨識能力弱。

2️⃣ 機器學習方法（Machine Learning-based Approach）

  • 原理：

    • 使用標註數據 訓練模型來預測文本的情感分類。
    • 常用演算法：
      • Naïve Bayes（朴素貝葉斯）
      • Support Vector Machine（SVM）（支持向量機）
      • Random Forest（隨機森林）

  • 應用場景：

    • 評論情感分析（如選舉期間候選人網路聲量評估）。
    • 社群媒體輿情監測（如 Twitter、Facebook 討論分析）。

  • 優勢： ✅ 比詞典方法更準確，能學習 不同情境下的語義。
    ✅ 可處理 大量未標註文本。

  • 缺點： ❌ 需要大量標註數據來訓練模型。
    ❌ 在 新語言、新詞彙 上可能需要重新訓練。

3️⃣ 深度學習方法（Deep Learning-based Approach）

  • 原理：

    • 使用 神經網路，讓模型學習文本的語義關係，提升情感分析的準確度。
    • 常用模型：
      • RNN（遞歸神經網路）
      • LSTM（長短期記憶網路）
      • Transformer（如 BERT, GPT）

  • 應用場景：

    • 政治行銷：分析候選人在不同選民群體中的支持率變化。
    • 政府輿情監測：識別公眾對政策的 長期態度變化。
    • 商業品牌分析：追蹤消費者對產品的 感受趨勢。

  • 優勢： ✅ 能學習語境變化，對於 諷刺、反諷、雙關語 具備一定理解能力。
    ✅ 準確度高，可處理 長文本、社群貼文、新聞 等不同格式的數據。

  • 缺點： ❌ 計算成本高，需要 GPU 或雲端運算資源。
    ❌ 黑箱問題，難以解釋為何模型做出某種情感判斷。

🔹 應用案例

📌 政府監測與政策輿情分析

💡 問題：政府推出一項新政策（如「房價補助計畫」），如何評估民眾的支持度？ ✅ 方法：

  • 收集 新聞評論、社交媒體討論，使用 NLP 模型進行 情感分類。
  • 分析 情感趨勢變化，了解公眾對該政策的 支持度/反對度。
  • 設定 關鍵詞（如「貴」「買不起」「幫助」），識別輿論的主要情緒。

📊 範例分析：

時間支持度負面情緒中立
2025-02-0165%20%15%
2025-02-1058%30%12%
2025-02-2050%40%10%

📈 結果分析：

  • 政策推出初期 支持度較高（65%），但隨著時間推移，負面情緒 逐步上升（20% → 40%）。
  • 負面情緒主要來自 「補助門檻太高」「不夠公平」 等關鍵詞。

🚀 應對方式：

  • 政府可根據數據調整政策溝通方式，或優化補助方案，以降低負面情緒。

📌 選舉輿情分析

💡 問題：候選人 A 與候選人 B，哪位受到較多支持？哪位爭議較大？ ✅ 方法：

  • 收集 Twitter、Facebook、新聞評論，使用深度學習（如 BERT）進行情感分析。
  • 監測 不同地區選民的情緒變化，找到競選策略的強弱點。

📊 範例分析：

候選人支持度反對度中立
候選人 A55%30%15%
候選人 B40%50%10%

📈 結果分析：

  • 候選人 A 支持度較高，但仍有 30% 反對。
  • 候選人 B 負面情緒較高（50%），可能因近期負面新聞影響。

🚀 應對方式：

  • A 陣營應加強正面宣傳，擴大領先優勢。
  • B 陣營需要回應負面新聞，進行危機公關。

🔹 進階技術組合

📌 如果想提升情感分析效果，可以考慮以下技術組合：

技術組合應用場景優勢
LDA + 情感分析政策討論分析找出「熱門話題」+「情感趨勢」
BERT + Transformer高精度新聞評論分析提高情感理解能力，減少誤判
社交網絡分析（SNA）+ NLP假新聞/輿論操控監測找出「情緒傳播節點」，分析如何影響輿論

🔹 結論

✅ 詞典方法（Lexicon）適合 基礎分析，但準確度有限。
✅ 機器學習（SVM、Naïve Bayes） 適合 評論、新聞情感分類。
✅ 深度學習（BERT, Transformer） 適合 社交媒體輿論監測、政治行銷、品牌分析。

📌 如果要監測政治輿情、政策支持度，建議使用「LDA + BERT + 時間序列分析」，確保能夠識別話題趨勢 + 情感變化。 🚀

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