皆さん、こんにちは。
Discourseは初めてで、現在仕事で関わっているクライアントに推奨することを検討しているため、センチメント分析機能について詳しく知りたいと思っています。
現在このプラグインを使用している方がいらっしゃれば、フィードバックをいただけないでしょうか？
アドバイスや情報があれば、大変助かります！
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解決しようとしている問題を具体的な例を挙げて説明していただけますか？
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@sam 様
特に具体的な問題があるわけではないので、どのように回答すればよいかわかりませんが、試してみます！
私は、Discourseを利用しているクライアントのコミュニティマネージャーです。Discourseの経験はなく、プラグインがユーザーエクスペリエンスをどのように向上させることができるかに興味があるので、このコミュニティに参加しました。
私のクライアントは、センチメントトラッキングに特に興味があり、Discourse AIプラグインの一部であるセンチメント分析トラッキング機能について、他の人の経験を詳しく知りたいと思っています。
説明がうまくない場合は申し訳ありません。私は神経多様性があり、慣れない概念を説明するのは少し難しいです！
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hi @sukinova、コミュニティへようこそ！
これはかなり新しい機能で、私自身は現時点では特に意見を共有できません。一般的には、ai-sentiment タグに関連するトピックを見つけることができます。
また、このタグの最初の投稿をウォッチして、誰かがそれについて新しいトピックを投稿したときに通知を受け取ることもできます。たとえば次のようになります。
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マヌエルさん、こんにちは。
歓迎とアドバイスをありがとうございます！
ご提案いただいた通りにします！
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もう少し掘り下げて、具体的な例をいくつか入手してみてください。
私たちが提供する多くのAI機能の中で、これはおそらく最も使用されていない機能の1つです。理論的には役立つ可能性があるように思えますが、実際にはあまり実用的な用途が見られません。役立つ可能性を得るには、かなりの量のデータが必要です。
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@sukinovaさん、Discourseへようこそ！
現在、Discourseの感情分析は非常にシンプルでわかりやすいものです。
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Discourseのすべての投稿は感情別に分類されます。
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ダッシュボードには、時間の経過に伴う感情の可視化機能を提供しています。
以下にその様子を示します。
今年は、コミュニティマネージャーがレポートページでカテゴリ、タグ、トピックごとの感情を詳しく確認できるように拡張する予定です。
これらでカバーされていない要件があれば、ぜひお聞かせください！
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コンセプトは気に入っていますが、現状には懐疑的です。Fedoraフォーラムでは全体的にわずかにネガティブな偏りがあると報告されていますが、それは現実ではないと思います。そして…圧倒的な悲しみと驚き以外の感情があることは間違いありません。
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まだDiscourseの機能は試していませんが、一般的な感情分析の経験はあります。例えば、Interpersonal Skills—Stack Exchangeのコメントに関する私の投稿で書いたことですが：
評価の高いコメントには、「ひどい」「傲慢」「危険」「不気味」「ゴミ」といったかなり否定的な言葉があります。これらは、それが添付されている投稿の内容をほぼ確実に表しています。人間関係に関して不気味な考えを持つ人はたくさんいます。驚くことではありませんが、これはInterpersonal Skillsでは、評価の高いコメントほど感情スコアが低いことを意味します：
score n sentiment 0 39532 -0.085 1 13925 -0.081 2 7077 -0.133 3 4171 -0.152 4+ 11278 -0.182
また、モデレーターは否定的な感情スコアを持つコメントを削除する傾向があることも指摘しました。これはモデレーターが分析にアクセスできたからではなく、単に人間が直感的にパターンを認識するからです。この場合の感情分析は、コミュニティとそのモデレーションの力学の一部を理解するのに役立ちましたが、ソフトウェアに組み込むことにはあまり意味を見出せませんでした。[これは無効だと言っているわけではありません！むしろ、利点は想像よりも間接的であるようです。]
同様に、私はコメントの感情を含めて、ユーザーがStack Overflowで2番目の質問をするかどうかを予測するエンゲージメントモデルを構築しました。そのモデルでは、コメントの感情は有意ではありませんでした。もちろん、それは一つのモデルであり、Discourseコミュニティのものでもありません。しかし、人々が（私が選んだ感情分析システムで定義された）否定性ほどは反発していないことを示唆するデータポイントです。
このような人工知能には多くの楽観的な理由がありますが、熱意が私たちを圧倒しないように注意したいと思います。誤って適用された感情分析は、意思決定者を根本的な間違いに導く可能性があります。チェスタートンのフェンスを覚えておいてください！https://www.youtube.com/watch?v=qPGbl2gxGqI
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