Cientistas da South Ural State University desenvolveram um algoritmo que permite aos pesquisadores distinguir entre feedback positivo e negativo de tweets de viajantes aéreos usando métodos de aprendizado de máquina. A inovação representa um programa de processamento de dados preliminares em combinação com uma rede neural convolucional treinada. O empreendimento visa aumentar a satisfação dos clientes das companhias aéreas; os resultados do estudo foram publicados no Journal of Big Data .

A competição entre as companhias aéreas as estimula a descobrir maneiras de atrair clientes, e a análise de redes sociais é uma delas. Cientistas da Escola Superior de Ciência Eletrônica e da Computação da South Ural State University desenvolveram um algoritmo para analisar postagens de clientes de companhias aéreas no Twitter para identificar possíveis motivos pelos quais o passageiro recebeu emoções positivas ou se sentiu desconfortável durante o voo.

"As avaliações dos passageiros são extremamente importantes para viagens aéreas. A maneira mais fácil e tradicional é um formulário de feedback do cliente. Mas para os passageiros, a maneira mais conveniente de compartilhar suas opiniões é por meio das redes sociais, em vez de um formulário de feedback. O Twitter é uma das plataformas mais populares do mundo. As informações do Twitter podem ser usadas para desenvolver recomendações para melhorar a qualidade do atendimento ao cliente, "diz Sachin Kumar, bolsista sênior do Departamento de Programação de Sistemas da SUSU.

O viajante considera vários fatores antes de escolher uma companhia aérea. Pode ser o custo das passagens aéreas, tempo de viagem, número de transferências, o peso da bagagem despachada, avaliações de clientes existentes, etc. Portanto, as transportadoras aéreas prestam muita atenção a esses fatores para melhorar a qualidade do serviço e o conforto do cliente durante o voo. Usar o Twitter como fonte adicional de informações na tomada de decisões pode melhorar significativamente a qualidade dos serviços e o número de clientes das companhias aéreas.

Usando métodos de aprendizado de máquina, cientistas da South Ural State University analisaram um banco de dados de mensagens do Twitter e desenvolveram um modelo de classificação de emoções em tweets para várias companhias aéreas populares. O modelo proposto no estudo distingue entre emoções positivas e negativas.

"O Twitter foi usado como fonte de dados para pesquisas. O programa, escrito em Python, baixa tweets e os pré-processa. Os tweets foram agrupados em várias categorias, e uma conexão lógica foi identificada entre eles para encontrar uma possível razão para um tweet que transmite emoções negativas ou positivas de um passageiro, "explica Mikhail Tsymbler, Chefe do Departamento de Mineração e Virtualização de Dados do SUSU da Escola Superior de Eletrônica e Ciência da Computação.

Os resultados do estudo podem ser usados ​​para o desenvolvimento de aplicações comerciais. As companhias aéreas poderão analisar as experiências de seus clientes e tentar melhorar os serviços para atrair mais clientes e oferecer voos mais confortáveis. Além disso, a abordagem descrita no artigo pode ser aplicada para aumentar a satisfação do cliente em outras áreas de serviço. Uma condição indispensável é apenas a disponibilidade de contas oficiais no Twitter.