Évaluation du sentiment des clients à partir d'évaluations de produits générées par les utilisateurs : un algorithme heuristique indépendant du domaine.

Résumé Les médias sociaux offrent de nouvelles possibilités en matière d'enquête de clientèle et d'étude de marché pour s'inspirer de la conception, grâce aux commentaires postés en ligne par les utilisateurs de manière spontanée, dans une langue proche de l'oral, et presque sans biais. Des techniques d'exploration d'opinion sont en cours de développement, notamment l'analyse du sentiment des clients. Ces techniques sont la plupart du temps basées sur une analyse de texte et des techniques d'apprentissage coûteuses basées sur des corpus cibles ou dépendants du domaine pour obtenir une compréhension fine des préférences des utilisateurs. Au contraire, dans cet article, nous proposons un algorithme d'évaluation du sentiment global, suffisamment précis pour fournir une évaluation globale d'une critique de produit, sans adaptation fastidieuse à un domaine de produit ou aux polarités des clients. L'algorithme développé commence par une analyse du texte, utilise un dictionnaire de la langue des affects pour évaluer les feuilles de l'arbre de mots et utilise une série d'heuristiques de base pour calculer à rebours une évaluation globale du sentiment pour la critique. Nous le validons sur l'exemple d'un système commercial de home cinéma, en comparant nos prédictions de sentiment automatisées avec celles d'un groupe de quinze sujets de test, ce qui donne une corrélation satisfaisante.