Nathan Gilliatt a comparé l’analyse de tonalité à une de ces bagues magiques qui changent de couleur avec chaque pic émotionnel de « chaud ou de froid » que nous ressentons, faisant de nous des enfants hypnotisés par le changement des émotions. Mais qu’est-ce que tout cela veut dire….???

Certes, la veille sur le web permet aux marques de savoir ce qui se dit sur elle, et il et fort intéressant pour elles de savoir quelle importance donner à ces conversations. Une de ces caractéristiques étant l’analyse de la tonalité, les outils de veilles font de leur mieux pour fournir aux marques des moyens pour mesurer le sentiment. Toutefois, pour l’instant, la meilleure façon de choisir un outil de veille en fonction de ce qu’il propose pour l’analyse des sentiments n’est pas très claire.

Il y a plusieurs options..

Pour l’instant, nous pouvons mesurer la tonalité avec:

1° L’analyse automatique

Aussi facile à comprendre que de savoir que ce n’est pas aussi simple… Si l’analyse automatique était vraiment fiable, tout le monde l’adopterait de suite. La vie serait tellement belle si l’on pouvait cliquer sur un bouton pour faire toute une analyse complète autour des sujets recherchés!

Le problème ici vient aussi du fait que, pour ces outils qui choisissent d’intégrer une analyse automatique des sentiments, les résultats de ces derniers sont loin d’être homogènes. De ce fait, de nombreux articles comparent leurs résultats.

Jason Falls, d’ailleurs, a fait un très bon article sur le fait de faire confiance ou pas à une analyse automatique ici et Marshall Sponders, un auto-proclamé « gourou » de la mesure sur Internet est convaincu que l’analyse est mieux faite par les humains.

2° L’analyse humaine

Si l’analyse humaine a pour points forts le fait que:

• on peut être flexible aux demandes du client dans l’analyse de la tonalité (par exemple, marquer toute information concernant ______ comme négative)
• l’analyse prend en compte le point de vue du client (« négatif » envers qui? moi ou mon concurrent?)
• le contexte est considéré
• plusieurs langues peuvent être analysées pour un seul client
• le choix d’analyse peut changer en fonction des retours clients
• plusieurs sentiments dans le même post peuvent être pris en compte (par exemple, pour un hôtel on parle bien de l’accueil, mal de la chambre, et SUPER pour la vue)

L’analyse humaine a, par contre, un inconvénient majeur : le temps qu’il faut consacrer pour disposer d’une bonne analyse. Que faire, par exemple, pour une marque qui reçoit des milliers et des milliers de commentaires par jour? Nous pouvons en prendre qu’un échantillon et en faire l’analyse, mais cela dépend des besoins du client.

3° Natural language processing

Des équipes de MIT et SAS sont en train de construire des outils qui analysent la tonalité d’une science, d’une technologie. Reste à voir si ses outils peuvent être appliqués à la veille. Un des facteurs qui diminue le succès de ces outils et le fait qu’ils ont été développés pour analyser des textes assez « carrés », formels, comme mentionné par Jason Falls. Comme nous le savons tous, on ne parle pas du tout de la même manière sur Internet qu’on parle comme si c’était un communiqué de presse – ce serait trop « chelou »…

Mais, au final, est-ce que cela sert vraiment à quelque chose??

Ce qui est important, c’est de ne pas oublier que des conversations ne peuvent pas être réduites à des mesures quantitatives que jusqu’à un certain niveau. C’est positif, c’est négatif, mais la plupart du temps c’est « neutre ».

Pour en tirer des conclusions pointues, il faut également avoir un outil et/ou des analyses aussi pointus.

Perso, j’aimerais dire que ce n’est pas le fait de dire que les informations sont plutôt positives ou négatives, mais les conclusions que l’on en tire. Faire des études sur Internet devient un nouveau type d’ethnologie qui nous permet d’étudier les comportements des consommateurs d’un point de vue presque anthropologique si les marques le souhaitaient.

Article de Michelle Chmielewski, Community Manager, Synthesio