L'analisi del sentiment basata sugli aspetti è uno dei tre livelli dell'analisi del sentiment, mentre gli altri si basano sui documenti e sugli argomenti. Questi algoritmi collaborano con il riconoscimento delle entità denominate (Named Entity Recognition, NER), l'elaborazione del linguaggio naturale (Natural Language Processing, NLP) e altre tecniche di intelligenza artificiale per misurare il sentiment.

L'analisi del sentiment basata sugli aspetti è una tecnica di apprendimento automatico (Machine Learning, ML). Fornisce informazioni dettagliate e utili dai dati relativi al feedback dei clienti suddividendoli in categorie più piccole per trovare ed estrarre sentiment nascosti del brand.

Questa tecnica analizza i dati provenienti da varie fonti (commenti e video sui social media, recensioni, pubblicazioni online e sondaggi) e aiuta a identificare quali funzionalità e aspetti di un'azienda necessitano di miglioramenti per aumentare le entrate.

L'analisi del sentiment basata sui documenti analizza un testo nella sua interezza e fornisce un'unica categorizzazione del sentiment espresso. alle emozioni espresse. L'analisi del sentiment basata sugli argomenti suddivide il testo in parole e frasi, le raggruppa in argomenti specifici come "cibo" o "servizio clienti" e calcola il sentiment per ognuno di essi.

L'analisi del sentiment basata sugli aspetti è la più avanzata delle tre. Estrae gli aspetti dai dati per misurarne il sentiment e li attribuisce agli argomenti che sono stati precedentemente identificati. Ad esempio, può identificare aspetti come "servizio rapido", "personale cortese" e "pulizia", misurare il loro sentiment e raggrupparli sotto l'argomento "servizio clienti". È in grado quindi di fornire il sentiment basato sugli argomenti insieme a quello basato sugli aspetti.

Un modello di apprendimento automatico costruito su aspetti del settore fornisce approfondimenti più accurati perché ricavati da dati specifici. Ciò è importante perché per ogni settore ci sono aspetti differenti. Ad esempio, aspetti come "cassiere" o "risparmi" nel settore bancario non hanno alcuna relazione con aspetti come "cibo" o "bevande" nell'ambito della ristorazione. Grazie a questa funzionalità integrata, i brand possono ricevere automaticamente informazioni sul sentiment dei clienti in base a vari aspetti della loro attività senza dover creare manualmente tag o etichette per argomenti e parole chiave rilevanti per il loro settore.