تقارير تحليل المشاعر والعواطف بالذكاء الاصطناعي

[SaraDev (Sara Devlaeminck)]

يُضمّن ملحق Discourse AI قدرات تحليل المشاعر التي يمكن أن تساعدك في الحصول على فهم أعمق للنبرة العاطفية للمناقشات عبر مجتمعتك. يتناول هذا الموضوع استعلامين مفصلين لمكتشف البيانات يستفيدان من هذه القدرات بالذكاء الاصطناعي لتقديم رؤى حول مجتمعات Discourse.

1. تحليل المشاعر بالذكاء الاصطناعي حسب الفئة ومستوى الثقة الإجمالي: تحليل سلاسل زمنية يتتبع اتجاهات المشاعر أسبوعيًا ضمن فئات ومستويات ثقة محددة
2. مواضيع الشذوذ العاطفي بالذكاء الاصطناعي: تحدد مواضيع النقاش التي تثير استجابات عاطفية كبيرة من موقع Discourse.

المتطلبات المسبقة

لاستخدام هذه التقارير، تحتاج إلى:

1. تثبيت وتفعيل ملحق Discourse AI: يجب تثبيت ملحق Discourse AI على نسختك
2. تفعيل تحليل المشاعر: يجب تكوين وحدة تحليل المشاعر وتفعيلها
3. ملحق مكتشف البيانات (Data Explorer): مطلوب لتشغيل استعلامات SQL هذه
4. بيانات مشاعر تاريخية: ما يكفي من المنشورات التي خضعت لتحليل المشاعر للحصول على نتائج ذات معنى (قد يتطلب ذلك عملية تعبئة خلفية)

نماذج مشاعر الذكاء الاصطناعي وكيفية عملها

قبل الغوص في التقارير، من المفيد فهم ما تقوم نماذج المشاعر بتحليله في منشورات مجتمعتك:

• المشاعر العامة: يصنف نموذج cardiffnlp/twitter-roberta-base-sentiment-latest المنشورات على أنها إيجابية أو سلبية أو محايدة
• كشف العواطف: يحدد نموذج SamLowe/roberta-base-go_emotions عواطف محددة في المنشورات، مثل الفرح، الحزن، الغضب، إلخ.

تحلل هذه النماذج نص كل منشور وتخزن تصنيفاتها في قاعدة بياناتك، والتي يمكن بعد ذلك استعلامها بواسطة ملحق مكتشف البيانات.

تقرير تحليل المشاعر بالذكاء الاصطناعي حسب الفئة ومستوى الثقة الإجمالي

-- [params]
-- date :start_date = 2025-01-01
-- date :end_date = 2025-12-31
-- category_id :category_id = 6
-- int :min_trust_level = 0
-- boolean :exclude_staff = false

-- إنشاء مجموعة نتائج مؤقتة تجمع مقاييس المشاعر أسبوعيًا للفئة المحددة
WITH sentiment_counts AS (
  SELECT 
    c.id as category_id,
    c.name as category_name,
    -- تجميع المنشورات أسبوعيًا لتحليل السلاسل الزمنية
    DATE_TRUNC('week', p.created_at) as week_starting,
    EXTRACT(YEAR FROM p.created_at) as year,
    EXTRACT(WEEK FROM p.created_at) as week_number,
    -- عد المنشورات ذات المشاعر الإيجابية (عتبة > 0.6)
    COUNT(CASE WHEN (cr.classification::jsonb->'positive')::float > 0.6 THEN 1 
              ELSE NULL END) as positive_count,
    -- عد المنشورات ذات المشاعر السلبية (عتبة > 0.6)
    COUNT(CASE WHEN (cr.classification::jsonb->'negative')::float > 0.6 THEN 1 
              ELSE NULL END) as negative_count,
    -- عد المنشورات ذات المشاعر المحايدة (كلا الإيجابي والسلبي <= 0.6)
    COUNT(CASE WHEN (cr.classification::jsonb->'positive')::float <= 0.6 
               AND (cr.classification::jsonb->'negative')::float <= 0.6 THEN 1 
              ELSE NULL END) as neutral_count,
    -- العدد الإجمالي للمنشورات التي خضعت لتحليل المشاعر
    COUNT(*) as total_classifications
  FROM classification_results cr
  -- ربط بيانات المنشورات للحصول على تواريخ الإنشاء والبيانات الوصفية
  JOIN posts p ON p.id = cr.target_id AND cr.target_type = 'Post'
  -- ربط بيانات المواضيع للتصفية حسب الفئة
  JOIN topics t ON t.id = p.topic_id
  -- ربط بيانات المستخدمين للتصفية حسب مستوى الثقة
  JOIN users u ON u.id = p.user_id
  -- ربط بيانات الفئات للحصول على اسم الفئة
  JOIN categories c ON c.id = t.category_id
  WHERE 
    -- تضمين نتائج المشاعر من هذا النموذج المحدد فقط
    cr.model_used = 'cardiffnlp/twitter-roberta-base-sentiment-latest'
    -- تضمين المواضيع العادية فقط (بدون رسائل خاصة، إلخ)
    AND t.archetype = 'regular'
    -- استبعاد منشورات النظام
    AND p.user_id > 0
    -- التصفية حسب الفئة المحددة
    AND c.id = :category_id
    -- التصفية حسب الحد الأدنى لمستوى الثقة
    AND u.trust_level >= :min_trust_level
    -- استبعاد المستخدمين من الطاقم إذا تم تحديد المعلمة
    AND (:exclude_staff = false OR (u.admin = false AND u.moderator = false))
    -- التصفية حسب النطاق الزمني
    AND p.created_at BETWEEN :start_date AND :end_date
  -- التجميع حسب الأسبوع والفئة
  GROUP BY c.id, c.name, week_starting, year, week_number
)
-- تنسيق النتائج النهائية للعرض
SELECT 
  category_id,
  category_name,
  -- التحويل إلى تاريخ لعرض أنظف
  week_starting::Date,
  -- التنسيق بصيغة الأسبوع الدولي (YYYY-WXX)
  year || '-W' || LPAD(week_number::text, 2, '0') as year_week,
  -- حساب صافي المشاعر (الإيجابي ناقص السلبي)
  positive_count - negative_count as sentiment_balance,
  positive_count,
  negative_count,
  neutral_count,
  -- حساب نسبة المنشورات الإيجابية (مقربة إلى منزلتين عشريتين)
  ROUND(
    (positive_count::float / NULLIF(total_classifications, 0) * 100)::numeric,
    2
  ) as positive_percentage
FROM sentiment_counts
-- الترتيب زمنيًا لعرض اتجاهات المشاعر بمرور الوقت
ORDER BY week_starting ASC

يوفر هذا التقرير تحليلًا أسبوعيًا لاتجاهات المشاعر داخل فئة محددة، مع عرض:

• أعداد المنشورات الإيجابية والسلبية والمحايدة لكل أسبوع
• حساب توازن المشاعر (المنشورات الإيجابية ناقص المنشورات السلبية)
• نسبة المنشورات الإيجابية مقارنة بإجمالي المنشورات التي خضعت للتحليل
• التصفية حسب مستوى ثقة المستخدم وخيار استبعاد منشورات الطاقم

هذا التقرير مفيد لـ:

• تتبع اتجاهات مشاعر المجتمع بمرور الوقت في فئات محددة
• تحديد التقلبات في مزاج المجتمع التي قد ترتبط بأحداث أو تغييرات محددة
• مقارنة المشاعر عبر شرائح مستخدمين مختلفة (حسب مستوى الثقة)
• قياس تأثير تدخلات الإشراف على مشاعر المجتمع بشكل عام

المعلمات

يقبل الاستعلام عدة معلمات لتخصيص تحليلك:

• النطاق الزمني: حدد تواريخ البدء والانتهاء لفترة تحليلك
• الفئة: اختر الفئة المراد تحليلها
• الحد الأدنى لمستوى الثقة: قم بالتصفية لتشمل فقط المنشورات من المستخدمين عند مستوى ثقة محدد أو أعلى
• استبعاد الطاقم: خيار لإزالة منشورات الطاقم من التحليل (للتركيز على أعضاء المجتمع العاديين)

النتائج

تُعرض النتائج في جدول حيث يمثل كل صف أسبوع من البيانات:

• معلومات الفئة: المعرف والاسم للفئة المحللة
• الفترات الزمنية: تاريخ بداية الأسبوع والصيغة الأسبوعية الدولية (YYYY-WXX)
• مقاييس المشاعر:
  • توازن المشاعر: الفرق بين المنشورات الإيجابية والسلبية (القيمة الموجبة تشير إلى مشاعر إيجابية عامة)
  • أعداد الإيجابي/السلبي/المحايد: عدد المنشورات في كل فئة من فئات المشاعر
  • النسبة المئوية للإيجابي: نسبة المنشورات المصنفة على أنها إيجابية

أمثلة على النتائج

category_name	week_starting	year_week	sentiment_balance	positive_count	negative_count	neutral_count	positive_percentage
Product Discussion	2025-01-06	2025-W01	-8	24	32	145	11.94
Product Discussion	2025-01-13	2025-W02	-11	30	41	210	10.68
Product Discussion	2025-01-20	2025-W03	-9	28	37	220	9.82
Product Discussion	2025-01-27	2025-W04	-13	33	46	260	9.74
Product Discussion	2025-02-03	2025-W05	-15	22	37	180	9.21
Product Discussion	2025-02-10	2025-W06	-6	37	43	195	13.45

تقرير مواضيع الشذوذ العاطفي بالذكاء الاصطناعي

-- [params]
-- date :start_date = 2025-01-01
-- date :end_date = 2025-12-31
-- category_id :category_id = 6
-- int :min_trust_level = 1
-- int :emotion_threshold = 10  

-- أولاً، إنشاء تعبير جدول مشترك (CTE) يجمع ردود الفعل العاطفية حسب الموضوع
WITH topic_emotions AS (
  SELECT
    topics.id AS topic_id,                 -- تخزين معرف الموضوع للربط/التصفية لاحقًا
    topics.title,                          -- تضمين عنوان الموضوع لنتائج قابلة للقراءة
    topics.created_at::date AS topic_date, -- تخزين تاريخ إنشاء الموضوع
    
    -- لكل نوع عاطفة، عد المنشورات التي تتجاوز فيها هذه العاطفة عتبة الثقة 0.1
    -- تخزن جدول classification_results درجات العاطفة كقيم JSON
    COUNT(*) FILTER (WHERE (classification_results.classification::jsonb->'admiration')::float > 0.1) AS admiration_count,
    COUNT(*) FILTER (WHERE (classification_results.classification::jsonb->'amusement')::float > 0.1) AS amusement_count,
    COUNT(*) FILTER (WHERE (classification_results.classification::jsonb->'anger')::float > 0.1) AS anger_count,
    COUNT(*) FILTER (WHERE (classification_results.classification::jsonb->'annoyance')::float > 0.1) AS annoyance_count,
    COUNT(*) FILTER (WHERE (classification_results.classification::jsonb->'approval')::float > 0.1) AS approval_count,
    COUNT(*) FILTER (WHERE (classification_results.classification::jsonb->'caring')::float > 0.1) AS caring_count,
    COUNT(*) FILTER (WHERE (classification_results.classification::jsonb->'confusion')::float > 0.1) AS confusion_count,
    COUNT(*) FILTER (WHERE (classification_results.classification::jsonb->'curiosity')::float > 0.1) AS curiosity_count,
    COUNT(*) FILTER (WHERE (classification_results.classification::jsonb->'desire')::float > 0.1) AS desire_count,
    COUNT(*) FILTER (WHERE (classification_results.classification::jsonb->'disappointment')::float > 0.1) AS disappointment_count,
    COUNT(*) FILTER (WHERE (classification_results.classification::jsonb->'disapproval')::float > 0.1) AS disapproval_count,
    COUNT(*) FILTER (WHERE (classification_results.classification::jsonb->'disgust')::float > 0.1) AS disgust_count,
    COUNT(*) FILTER (WHERE (classification_results.classification::jsonb->'embarrassment')::float > 0.1) AS embarrassment_count,
    COUNT(*) FILTER (WHERE (classification_results.classification::jsonb->'excitement')::float > 0.1) AS excitement_count,
    COUNT(*) FILTER (WHERE (classification_results.classification::jsonb->'fear')::float > 0.1) AS fear_count,
    COUNT(*) FILTER (WHERE (classification_results.classification::jsonb->'gratitude')::float > 0.1) AS gratitude_count,
    COUNT(*) FILTER (WHERE (classification_results.classification::jsonb->'grief')::float > 0.1) AS grief_count,
    COUNT(*) FILTER (WHERE (classification_results.classification::jsonb->'joy')::float > 0.1) AS joy_count,
    COUNT(*) FILTER (WHERE (classification_results.classification::jsonb->'love')::float > 0.1) AS love_count,
    COUNT(*) FILTER (WHERE (classification_results.classification::jsonb->'nervousness')::float > 0.1) AS nervousness_count,
    COUNT(*) FILTER (WHERE (classification_results.classification::jsonb->'neutral')::float > 0.1) AS neutral_count,
    COUNT(*) FILTER (WHERE (classification_results.classification::jsonb->'optimism')::float > 0.1) AS optimism_count,
    COUNT(*) FILTER (WHERE (classification_results.classification::jsonb->'pride')::float > 0.1) AS pride_count,
    COUNT(*) FILTER (WHERE (classification_results.classification::jsonb->'realization')::float > 0.1) AS realization_count,
    COUNT(*) FILTER (WHERE (classification_results.classification::jsonb->'relief')::float > 0.1) AS relief_count,
    COUNT(*) FILTER (WHERE (classification_results.classification::jsonb->'remorse')::float > 0.1) AS remorse_count,
    COUNT(*) FILTER (WHERE (classification_results.classification::jsonb->'sadness')::float > 0.1) AS sadness_count,
    COUNT(*) FILTER (WHERE (classification_results.classification::jsonb->'surprise')::float > 0.1) AS surprise_count,
    
    -- حساب إجمالي ردود الفعل العاطفية لأغراض الترتيب
    COUNT(*) AS total_emotional_reactions
  FROM
    classification_results
  -- الربط بجدول المنشورات للحصول على بيانات وصفية للمنشورات واستبعاد المنشورات المحذوفة
  INNER JOIN
    posts ON posts.id = classification_results.target_id AND
    posts.deleted_at IS NULL               -- استبعاد المنشورات المحذوفة
  
  -- الربط بجدول المواضيع للحصول على بيانات وصفية للمواضيع والتصفية حسب نوع/حالة الموضوع
  INNER JOIN
    topics ON topics.id = posts.topic_id AND
    topics.archetype = 'regular' AND       -- تضمين المواضيع القياسية فقط (بدون رسائل خاصة أو رسائل نظام)
    topics.deleted_at IS NULL              -- استبعاد المواضيع المحذوفة
  
  -- الربط بجدول المستخدمين للحصول على مستوى ثقة المستخدم للتصفية
  INNER JOIN
    users ON users.id = posts.user_id
  
  WHERE
    -- تضمين تصنيفات العواطف للمنشورات فقط (وليس أنواع محتوى أخرى)
    classification_results.target_type = 'Post' AND
    
    -- استخدام نتائج هذا النموذج المحدد لكشف العواطف فقط
    classification_results.model_used = 'SamLowe/roberta-base-go_emotions' AND
    
    -- التصفية حسب النطاق الزمني باستخدام قيم معلمة
    posts.created_at BETWEEN :start_date AND :end_date AND
    
    -- التصفية حسب الفئة المحددة
    (topics.category_id = :category_id) AND
    
    -- تضمين المنشورات من المستخدمين ذوي مستوى الثقة الكافي فقط
    (users.trust_level >= :min_trust_level)
    
  -- تجميع جميع العدادات حسب الموضوع
  GROUP BY 
    topics.id, topics.title, topics.created_at::date
)

-- الاستعلام الرئيسي الذي ينسق ويصفي البيانات المجمعة من CTE
SELECT
  topic_id,                                -- عرض معرف الموضوع (سيتم عرضه كرابط في Discourse)
  --title,                                   -- عرض عنوان الموضوع
  topic_date,                              -- عرض تاريخ إنشاء الموضوع
  total_emotional_reactions,               -- عرض إجمالي عدد العواطف المكتشفة
  
  -- تحويل مصفوفة العواطف الهامة إلى نص منسق
  -- يتم تضمين العواطف التي تتجاوز العتبة فقط، وتصبح الباقي NULL ويتم حذفها
  -- يتم تنسيق كل عاطفة كـ "اسم_العاطفة(العدد)"
  ARRAY_TO_STRING(ARRAY[
    CASE WHEN admiration_count >= :emotion_threshold THEN 'Admiration(' || admiration_count || ')' ELSE NULL END,
    CASE WHEN amusement_count >= :emotion_threshold THEN 'Amusement(' || amusement_count || ')' ELSE NULL END,
    CASE WHEN anger_count >= :emotion_threshold THEN 'Anger(' || anger_count || ')' ELSE NULL END,
    CASE WHEN annoyance_count >= :emotion_threshold THEN 'Annoyance(' || annoyance_count || ')' ELSE NULL END,
    CASE WHEN approval_count >= :emotion_threshold THEN 'Approval(' || approval_count || ')' ELSE NULL END,
    CASE WHEN caring_count >= :emotion_threshold THEN 'Caring(' || caring_count || ')' ELSE NULL END,
    CASE WHEN confusion_count >= :emotion_threshold THEN 'Confusion(' || confusion_count || ')' ELSE NULL END,
    CASE WHEN curiosity_count >= :emotion_threshold THEN 'Curiosity(' || curiosity_count || ')' ELSE NULL END,
    CASE WHEN desire_count >= :emotion_threshold THEN 'Desire(' || desire_count || ')' ELSE NULL END,
    CASE WHEN disappointment_count >= :emotion_threshold THEN 'Disappointment(' || disappointment_count || ')' ELSE NULL END,
    CASE WHEN disapproval_count >= :emotion_threshold THEN 'Disapproval(' || disapproval_count || ')' ELSE NULL END,
    CASE WHEN disgust_count >= :emotion_threshold THEN 'Disgust(' || disgust_count || ')' ELSE NULL END,
    CASE WHEN embarrassment_count >= :emotion_threshold THEN 'Embarrassment(' || embarrassment_count || ')' ELSE NULL END,
    CASE WHEN excitement_count >= :emotion_threshold THEN 'Excitement(' || excitement_count || ')' ELSE NULL END,
    CASE WHEN fear_count >= :emotion_threshold THEN 'Fear(' || fear_count || ')' ELSE NULL END,
    CASE WHEN gratitude_count >= :emotion_threshold THEN 'Gratitude(' || gratitude_count || ')' ELSE NULL END,
    CASE WHEN grief_count >= :emotion_threshold THEN 'Grief(' || grief_count || ')' ELSE NULL END,
    CASE WHEN joy_count >= :emotion_threshold THEN 'Joy(' || joy_count || ')' ELSE NULL END,
    CASE WHEN love_count >= :emotion_threshold THEN 'Love(' || love_count || ')' ELSE NULL END,
    CASE WHEN nervousness_count >= :emotion_threshold THEN 'Nervousness(' || nervousness_count || ')' ELSE NULL END,
    CASE WHEN optimism_count >= :emotion_threshold THEN 'Optimism(' || optimism_count || ')' ELSE NULL END,
    CASE WHEN pride_count >= :emotion_threshold THEN 'Pride(' || pride_count || ')' ELSE NULL END,
    CASE WHEN realization_count >= :emotion_threshold THEN 'Realization(' || realization_count || ')' ELSE NULL END,
    CASE WHEN relief_count >= :emotion_threshold THEN 'Relief(' || relief_count || ')' ELSE NULL END,
    CASE WHEN remorse_count >= :emotion_threshold THEN 'Remorse(' || remorse_count || ')' ELSE NULL END,
    CASE WHEN sadness_count >= :emotion_threshold THEN 'Sadness(' || sadness_count || ')' ELSE NULL END,
    CASE WHEN surprise_count >= :emotion_threshold THEN 'Surprise(' || surprise_count || ')' ELSE NULL END
  ], ', ', '') AS significant_emotions     -- الربط بفواصل فاصلة، نص فارغ إذا لم تكن هناك حاجة لفواصل
  
FROM 
  topic_emotions
WHERE 
  -- تضمين المواضيع التي تحتوي على عاطفة واحدة على الأقل تتجاوز العتبة فقط
  -- هذا يحدد المواضيع ذات التأثير العاطفي الكبير
  (
    admiration_count >= :emotion_threshold OR
    amusement_count >= :emotion_threshold OR
    anger_count >= :emotion_threshold OR
    annoyance_count >= :emotion_threshold OR
    approval_count >= :emotion_threshold OR
    caring_count >= :emotion_threshold OR
    confusion_count >= :emotion_threshold OR
    curiosity_count >= :emotion_threshold OR
    desire_count >= :emotion_threshold OR
    disappointment_count >= :emotion_threshold OR
    disapproval_count >= :emotion_threshold OR
    disgust_count >= :emotion_threshold OR
    embarrassment_count >= :emotion_threshold OR
    excitement_count >= :emotion_threshold OR
    fear_count >= :emotion_threshold OR
    gratitude_count >= :emotion_threshold OR
    grief_count >= :emotion_threshold OR
    joy_count >= :emotion_threshold OR
    love_count >= :emotion_threshold OR
    nervousness_count >= :emotion_threshold OR
    optimism_count >= :emotion_threshold OR
    pride_count >= :emotion_threshold OR
    realization_count >= :emotion_threshold OR
    relief_count >= :emotion_threshold OR
    remorse_count >= :emotion_threshold OR
    sadness_count >= :emotion_threshold OR
    surprise_count >= :emotion_threshold
  )
-- ترتيب النتائج حسب أكبر عدد من ردود الفعل العاطفية أولاً
ORDER BY
  total_emotional_reactions DESC

يحدد هذا التقرير المواضيع التي أثارت استجابات عاطفية كبيرة في مجتمعك، بناءً على:

• عد كل نوع من أنواع العواطف المكتشفة في منشورات داخل الموضوع
• عتبة قابلة للتكوين لتحديد ما يشكل استجابة عاطفية “مهمة”
• التصفية حسب الفئة والنطاق الزمني ومستوى ثقة المستخدم

يساعدك هذا التقرير على:

• تحديد المناقشات التي قد تكون مشكلة وتولد مشاعر سلبية قوية
• العثور على محتوى جذاب للغاية يلقى صدى عاطفيًا في مجتمعك
• اكتشاف المواضيع التي قد تحتاج إلى اهتمام الإشراف قبل تصاعدها
• اكتشاف موضوعات المحتوى التي تثير استجابات عاطفية محددة
• فهم أفضل لما يدفع المشاركة العاطفية في مجتمعك

المعلمات

يقبل الاستعلام عدة معلمات:

• النطاق الزمني: حدد تواريخ البدء والانتهاء لفترة تحليلك
• الفئة: اختر الفئة المراد تحليلها
• الحد الأدنى لمستوى الثقة: قم بالتصفية لتشمل فقط المنشورات من المستخدمين عند مستوى ثقة محدد أو أعلى
• عتبة العاطفة: حدد عدد حالات العاطفة المطلوبة لاعتبارها مهمة

النتائج

تُظهر النتائج:

• معرف الموضوع: يربط مباشرة بالموضوع (قابل للنقر في مكتشف البيانات)
• تاريخ الموضوع: متى تم إنشاء الموضوع
• إجمالي ردود الفعل العاطفية: العدد الإجمالي لردود الفعل العاطفية المكتشفة
• العواطف الهامة: قائمة منسقة بالعواطف التي تجاوزت عتبتك، مع عرض أعدادها بين قوسين

تشمل العواطف المكتشفة مجموعة واسعة: الإعجاب، التسلية، الغضب، الانزعاج، الموافقة، الرعاية، الارتباك، الفضول، الرغبة، خيبة الأمل، عدم الموافقة، الاشمئزاز، الإحراج، الحماس، الخوف، الامتنان، الحزن، الفرح، الحب، التوتر، الحياد، التفاؤل، الفخر، الإدراك، الراحة، الندم، الحزن، والمفاجأة.

أمثلة على النتائج

topic	topic_date	total_emotional_reactions	significant_emotions
Feature Request: Increased API Rate Limits	2025-03-06	42	Approval(15), Confusion(9), Curiosity(7), Gratitude(8)
Authentication Error with Third-Party Integration	2025-01-07	33	Curiosity(6), Gratitude(5), Disapproval(8), Frustration(9)
Best Practices for Configuration Settings	2025-02-16	31	Curiosity(9), Excitement(6), Gratitude(5), Optimism(5)
Troubleshooting Database Connection Issues	2025-01-15	29	Curiosity(7), Confusion(8), Disappointment(6), Frustration(5)
Critical Bug in Latest Beta Release	2025-02-02	26	Confusion(7), Concern(6), Disapproval(5), Urgency(6)

تطبيقات عملية في إدارة المجتمع

يمكن لهذه التقارير تعزيز سير عمل إدارة مجتمعك بعدة طرق:

• التدخل المبكر: تحديد المواضيع المشحونة عاطفيًا التي قد تحتاج إلى إشراف قبل أن تصبح مشكلة
• تخطيط المحتوى: استخدام الرؤى حول ما يثير المشاعر الإيجابية لإعلام استراتيجية المحتوى الخاصة بك
• قياس الأثر: تقييم كيفية تأثير تغييرات السياسات أو الميزات الجديدة أو الأحداث على مشاعر المجتمع
• المشاركة المستهدفة: تركيز انتباه الطاقم على المواضيع ذات ردود الفعل العاطفية القوية التي قد تستفيد من ردود فعل رسمية

موارد إضافية

• Discourse AI - Sentiment
• Discourse AI
• Self-Hosting Sentiment and Emotion for DiscourseAI
• Discourse Data Explorer
• cardiffnlp/twitter-roberta-base-sentiment-latest · Hugging Face
• SamLowe/roberta-base-go_emotions · Hugging Face