Hallo zusammen,
ich bin neu bei Discourse und möchte mehr über die Sentiment Analysis-Funktion erfahren, da ich sie meinem Kunden, mit dem ich zusammenarbeite, empfehlen möchte.
Ich wollte nur sehen, ob jemand das Plugin derzeit verwendet und ob er Feedback dazu hat!
Jeder Rat oder jede Information wäre sehr willkommen!
Können Sie beschreiben, welches Problem Sie mit konkreten Beispielen zu lösen versuchen?
Hallo @sam
Es gibt kein spezifisches Problem, daher bin ich mir nicht sicher, wie ich das beantworten soll, aber ich werde es versuchen!
Ich bin Community Manager für einen Kunden, der Discourse verwendet. Ich habe keine Vorerfahrung mit Discourse und bin dieser Community beigetreten, um mehr darüber zu erfahren, da ich daran interessiert bin, wie Plug-ins die Benutzererfahrung verbessern können.
Mein Kunde hat ein besonderes Interesse an Sentiment-Tracking und ich möchte mehr über die Erfahrungen anderer mit der Sentiment-Analyse-Tracking-Funktion erfahren, die Teil des Discourse AI-Plug-ins ist.
Entschuldigen Sie, wenn ich mich nicht gut erkläre, ich bin neurodivergent und das Erklären von Konzepten, mit denen ich nicht vertraut bin, kann eine kleine Herausforderung sein!
Hallo @sukinova, willkommen in der Community!
Das ist eine ziemlich neue Funktion und ich habe im Moment keine bestimmte Meinung dazu. Im Allgemeinen findest du verwandte Themen unter dem Schlagwort ai-sentiment.
Du könntest auch die ersten Beiträge zu diesem Schlagwort beobachten und benachrichtigt werden, wenn jemand ein neues Thema dazu postet, so:
Hallo @manuel
Vielen Dank für das Willkommen und die Tipps!
Ich werde tun, was Sie vorgeschlagen haben!
Können Sie versuchen, ein wenig tiefer zu graben. Versuchen Sie, konkrete Beispiele zu finden.
Von den vielen KI-Funktionen, die wir ausliefern, ist dies wahrscheinlich eine der am wenigsten genutzten. Theoretisch könnte sie hilfreich sein, aber in der Praxis sehen wir nicht allzu viele praktische Anwendungen dafür. Man bräuchte ein hohes Volumen, damit sie potenziell nützlich sein könnte.
Hallo @sukinova, willkommen bei Discourse!
Derzeit ist die Sentiment-Analyse in Discourse sehr einfach und unkompliziert.
Jeder Beitrag in Discourse wird nach Sentiment klassifiziert
Wir bieten eine Visualisierung des Sentiments im Zeitverlauf auf dem Dashboard
So sieht es aus:
Dieses Jahr planen wir, dies zu erweitern, damit Community-Manager in unserer Berichtsseite nach Kategorie, Tag, Thema usw. aufschlüsseln und das Sentiment sehen können.
Wenn Sie Anforderungen haben, die von diesen nicht abgedeckt werden, würde ich mich freuen, davon zu hören!
Ich liebe das Konzept, bin aber skeptisch gegenüber dem aktuellen Zustand. Für das Fedora-Forum meldet es insgesamt eine leichte Tendenz zu negativen Ergebnissen, was meiner Meinung nach nicht der Realität entspricht. Und… ich bin mir definitiv sicher, dass wir andere Emotionen als überwältigende Traurigkeit und Überraschung haben.
Ich habe die Discourse-Funktion noch nicht ausprobiert, aber ich habe generell Erfahrung mit Sentiment-Analysen. Zum Beispiel aus einem Beitrag, den ich über Kommentare zu Interpersonal Skills—Stack Exchange geschrieben habe:
Es gibt einige ziemlich negative Wörter, die hochgevotet werden: furchtbar, arrogant, unsicher, gruselig und Müll. Nun, diese beschreiben mit ziemlicher Sicherheit den Inhalt des Beitrags, an den sie angehängt sind. Viele Leute haben gruselige Ideen, wenn es um menschliche Beziehungen geht. Wenig überraschend bedeutet dies, dass Kommentare mit höheren Punktzahlen niedrigere Sentiment-Werte auf Interpersonal Skills haben:
score n sentiment 0 39532 -0.085 1 13925 -0.081 2 7077 -0.133 3 4171 -0.152 4+ 11278 -0.182
Ich habe auch festgestellt, dass Moderatoren eher Kommentare mit negativen Sentiment-Werten löschten. Das liegt nicht daran, dass Moderatoren Zugriff auf die Analyse hatten, sondern einfach daran, dass Menschen Muster intuitiv erkennen. Die Sentiment-Analyse war in diesem Fall hilfreich, um einige der Dynamiken der Community und ihrer Moderation zu verstehen, aber ich sah wenig Grund, sie in die Software zu integrieren.[1]
Ähnlich habe ich ein Engagement-Modell erstellt, das die Sentiment-Analyse von Kommentaren einschloss, um vorherzusagen, ob ein Benutzer eine zweite Frage auf Stack Overflow stellen würde. In diesem Modell war die Sentiment-Analyse von Kommentaren nicht signifikant. Natürlich ist das ein Modell und nicht einmal für eine Discourse-Community. Aber es ist ein Datenpunkt, der darauf hindeutet, dass Menschen nicht so abgestoßen sind von Negativität (wie sie vom gewählten Sentiment-Analyse-System definiert wird), wie man vielleicht annehmen würde.
Es gibt viele Gründe für Optimismus in Bezug auf diese Art von künstlicher Intelligenz, aber ich würde davor warnen, den Enthusiasmus überhandnehmen zu lassen. Falsch angewandte Sentiment-Analyse kann Entscheidungsträger potenziell zu grundlegenden Fehlern führen. Denken Sie an Chestertons Zaun!
Das soll nicht heißen, dass dies ungültig ist! Vielmehr scheinen die Vorteile weniger direkt zu sein, als man vielleicht annehmen würde. ↩︎
