تحلیل نگرش مشتریان نسبت به برند از طریق داده‌کاوی شبکه‌های اجتماعی (توییتر، اینستاگرام و سایر پلتفرم‌ها)

با گسترش روزافزون شبکه‌های اجتماعی و تولید انبوه نظرات کاربران، تحلیل احساسات در این منابع به ابزاری کلیدی و استراتژیک برای درک نگرش مشتریان به برندها تبدیل شده است. این مقاله مروری، ضمن بررسی جامع روش‌های مختلف تحلیل نگرش مشتری در شبکه‌های اجتماعی، به تحلیل و مقایسه مدل‌های کلاسیک و معماری‌های پیشرفته نظیر bert در زمینه نگرش به برند می‌پردازد. ابتدا، مبانی نظری داده‌کاوی متن و یادگیری ماشین در تحلیل احساسات معرفی شده و کاربردهای بنیادین آن در شناخت و مدیریت تصویر برند تشریح می‌گردد. در ادامه، الگوریتم‌های کلیدی در این حوزه، از مدل‌های کلاسیک مانند naive bayes، svm و جنگل تصادفی گرفته تا معماری‌های پیشرفته یادگیری عمیق نظیر lstm و به‌ویژه مدل‌های مبتنی بر ترنسفورمر مانند bert، به‌صورت تطبیقی مقایسه شده و تاثیر شگرف معماری‌های جدید بر افزایش دقت تحلیل مورد بحث قرار می‌گیرد. نموداری از دقت الگوریتم‌ها نشان می‌دهد که مدل‌های یادگیری عمیق، به‌ویژه bert و مشتقات آن، به دلیل درک عمیق از زمینه متن، عملکرد برتری از خود نشان می‌دهد. همچنین، چالش‌های پیچیده‌ی تحلیل احساسات در بستر شبکه‌های اجتماعی، از جمله غلبه بر زبان محاوره‌ای، کنایه‌ها و تغییرات سریع واژگان، به‌تفصیل بررسی شده و روندهای آینده، شامل تحلیل‌های چندرسانه‌ای، چندزبانه و آنی، مورد بحث قرار گرفته‌اند. نتایج این مرور ادبیات به‌وضوح نشان می‌دهد که بهره‌گیری از رویکردهای ترکیبی و هوشمند که داده‌کاوی را با مدل‌های یادگیری عمیق ادغام می‌کنند، قادر است دقت و عمق تحلیل نگرش برند را به شکل قابل‌توجهی بهبود بخشیده و به کسب‌وکارها در تصمیم‌گیری‌های داده‌محور یاری رساند.