Apa Itu Text Mining ?

Text mining adalah proses mengeksplorasi dan menganalisis sejumlah besar data teks tidak terstruktur yang dibantu oleh perangkat lunak yang dapat mengidentifikasi konsep, pola, topik, kata kunci, dan atribut lainnya dalam data. Ini juga dikenal sebagai analisis teks, meskipun beberapa orang menarik perbedaan antara dua istilah; dalam pandangan itu, analitik teks adalah aplikasi yang diaktifkan oleh penggunaan teknik text  mining untuk memilah-milah set data.

Text mining telah menjadi lebih praktis bagi para ilmuwan data dan pengguna lain karena pengembangan platform data besar dan algoritma pembelajaran mendalam yang dapat menganalisis kumpulan data yang tidak terstruktur secara besar-besaran. 

Menganalisis teks membantu organisasi menemukan potensi wawasan bisnis yang berharga dalam dokumen perusahaan, email pelanggan, log call center, komentar survei verbatim, posting jaringan sosial, catatan medis dan sumber data berbasis teks lainnya. Semakin banyak, kemampuan penambangan teks juga dimasukkan ke dalam AI chatbots dan agen virtual yang digunakan perusahaan untuk memberikan tanggapan otomatis kepada pelanggan sebagai bagian dari pemasaran, penjualan, dan operasi layanan pelanggan mereka. 

Bagaimana Kerja dari Text Mining ?

Text mining memiliki sifat yang mirip dengan data mining, tetapi dengan fokus pada teks daripada bentuk data yang lebih terstruktur. Namun, salah satu langkah pertama dalam proses penambangan teks adalah mengatur dan menyusun data dengan cara tertentu sehingga dapat menjadi sasaran analisis kualitatif dan kuantitatif. Melakukannya secara khusus melibatkan penggunaan teknologi natural language processing (NLP), yang menerapkan prinsip-prinsip linguistik komputasional untuk menguraikan dan menginterpretasikan set data. 

Seperti pengkategorian, pengelompokan dan teks penandaan; meringkas set data; menciptakan taksonomi; dan mengekstraksi informasi tentang hal-hal seperti frekuensi kata dan hubungan antar entitas data. Model analitik kemudian dijalankan untuk menghasilkan temuan yang dapat membantu mendorong strategi bisnis dan tindakan operasional. 

Di masa lalu, algoritma NLP terutama didasarkan pada model statistik atau berbasis aturan yang memberikan arah pada apa yang harus dicari dalam set data. Namun, pada pertengahan tahun 2010, model pembelajaran mendalam yang bekerja dengan cara yang kurang diawasi muncul sebagai pendekatan alternatif untuk analisis teks dan aplikasi analisis lanjutan lainnya yang melibatkan kumpulan data besar. Pembelajaran mendalam menggunakan jaringan syaraf untuk menganalisis data menggunakan metode iteratif yang lebih fleksibel dan intuitif dari apa yang didukung pembelajaran mesin konvensional. 

Akibatnya, alat text mining sekarang lebih siap untuk mengungkap kesamaan dan asosiasi yang mendasari dalam data teks, bahkan jika para ilmuwan data tidak memiliki pemahaman yang baik tentang apa yang kemungkinan mereka temukan di awal proyek. Misalnya, model yang tidak diawasi dapat mengatur data dari dokumen teks atau email ke dalam sekelompok topik tanpa panduan dari seorang analis.

Aplikasi Text Mining

Analisis sentimen adalah aplikasi text mining yang banyak digunakan yang dapat melacak sentimen pelanggan tentang perusahaan. Juga dikenal sebagai penambangan opini, analisis sentimen menambang teks dari tinjauan online, jejaring sosial, email, interaksi pusat panggilan, dan sumber data lainnya untuk mengidentifikasi untaian umum yang mengarah ke perasaan positif atau negatif dari pihak pelanggan.

Informasi semacam itu dapat digunakan untuk memperbaiki masalah produk, meningkatkan layanan pelanggan, dan merencanakan kampanye pemasaran baru. Penggunaan text mining umum lainnya termasuk kandidat pekerjaan penyaringan berdasarkan kata-kata dalam resume mereka, memblokir email spam, mengklasifikasikan konten situs web, menandai klaim asuransi yang mungkin palsu, menganalisis deskripsi gejala medis untuk membantu dalam diagnosis, dan memeriksa dokumen perusahaan sebagai bagian dari proses penemuan elektronik.

Perangkat lunak text mining  juga menawarkan kemampuan pengambilan informasi yang mirip dengan apa yang ditawarkan oleh mesin telusur dan platform pencarian perusahaan, tetapi itu biasanya hanya elemen dari aplikasi text mining tingkat tinggi, dan bukan penggunaan itu sendiri. 

Chatbots menjawab pertanyaan tentang produk dan menangani tugas layanan pelanggan dasar; mereka melakukannya dengan menggunakan teknologi natural language understanding (NLU), sebuah subkategori NLP yang membantu para bots memahami ucapan manusia dan teks tertulis sehingga mereka dapat merespons dengan tepat.

Natural language generation (NLG) adalah teknologi terkait lainnya yang menambang dokumen, gambar dan data lainnya, dan kemudian menciptakan teks sendiri. Sebagai contoh, algoritma NLG digunakan untuk menulis deskripsi lingkungan untuk daftar real estat dan penjelasan tentang indikator kinerja utama yang dilacak oleh sistem intelijen bisnis.    

Manfaat Text Mining

Menggunakan penambangan dan analisis teks untuk mendapatkan wawasan tentang sentimen pelanggan dapat membantu perusahaan mendeteksi masalah produk dan bisnis dan kemudian mengatasinya sebelum menjadi masalah besar yang memengaruhi penjualan. Text mining dalam ulasan dan komunikasi pelanggan juga dapat mengidentifikasi fitur baru yang diinginkan untuk membantu memperkuat penawaran produk.

Dalam setiap kasus, teknologi memberikan peluang untuk meningkatkan pengalaman pelanggan secara keseluruhan, yang diharapkan akan menghasilkan peningkatan pendapatan dan laba. Text mining juga dapat membantu memprediksi churn pelanggan, memungkinkan perusahaan untuk mengambil tindakan untuk menghindari potensi pembelotan ke saingan bisnis sebagai bagian dari pemasaran dan program manajemen hubungan pelanggan.

Deteksi penipuan, manajemen risiko, periklanan online, dan manajemen konten web adalah fungsi lain yang dapat memanfaatkan penggunaan alat text mining. Dalam perawatan kesehatan, teknologi mungkin dapat membantu mendiagnosis penyakit dan kondisi medis pada pasien berdasarkan gejala yang mereka laporkan. 

Tantang tantangan dan masalah Text Mining

Text mining bisa jadi menantang karena datanya sering tidak jelas, tidak konsisten, dan kontradiktif. Upaya menganalisisnya semakin diperumit oleh ambiguitas yang dihasilkan dari perbedaan sintaks dan semantik, serta penggunaan slang, sarkasme, dialek regional dan bahasa teknis khusus untuk industri vertikal individu. Akibatnya, algoritma text mining harus dilatih untuk mengurai ambiguitas dan ketidakkonsistenan ketika mereka mengkategorikan, menandai dan meringkas set data teks.

#GarudaCyber_SI_Uin