Digitális testbeszéd

2014. jún 12.



Kutatások szerint egy átlagos, személyes beszélgetés mindössze egyharmadát teszik ki a verbális kommunikáció elemei, és kétharmadát az olyan non-verbális elemek, mint a hangnem vagy a testbeszéd. Szóbeli kommunikáció esetén a testbeszéd például egyértelmű jeleket közvetít, ezek automatikus cselekvések – sokszor nem is tudatosak –, amelyek kiegészíthetik, alátámaszthatják vagy gyengíthetik a verbális közlést. De mi a helyzet az online térben? Létezik digitális testbeszéd?

Ha testbeszéd alatt értünk minden olyan cselekvést – legyen az tudatos vagy nem szándékolt –, amelyet a másokkal folytatott kommunikációnk során teszünk, a válasz igen, létezik. Hiszen az online térben tett minden megnyilvánulásunk megfeleltethető a kommunikáció klasszikus definíciójának: egy hír olvasása közben például mi vagyunk a vevő, az adott oldal, site a kommunikációs csatorna, melyen keresztül a hír szerzője közli velünk az üzenetét. Ugyanez a másik irányba is igaz, amikor a közlő szerepét felvéve egy fórum- és blogbejegyzés írva, egy cikket kommentelve osztjuk meg az üzenetünket másokkal.

Ha a verbális kommunikáció elemeinek csak a kommentekben leírt szavakat tekintjük, minden más – emotikonok, írásjelek, kis- és nagybetű használata, vagy a közösségi oldalakat nézve a megosztások és like-ok – nonverbális eszköznek számít. Sőt, az online térben non-verbális eszköznek tekinthető maga a szóhasználat és a stílus is. Mivel egy fórumon vagy e-mail-ben leírt véleményünket nem tudjuk alátámasztani vagy még jobban felerősíteni egy grimasszal, fontos, hogy mi az, amit leírunk, és ho¬gyan tesszük azt.

Stílus és az emóció

„Van, aki ihletből, van, aki hangokból. Van, aki magától, van, aki másoktól. Van, aki eljátssza, van, aki énekli. Van, aki megveti és akad, aki élvezi” – szól az LGT slágere 1977-ből. Persze már csak a megjelenési dátuma miatt is biztosak lehetünk benne, hogy nem a fórum oldalak hozzászólásaira, vagy a Facebook falak posztjaira gondoltak a dal szerzői a szám megírásakor, mégis a közösségi média és az online jelenlét világában is helytálló igazságnak tűnik, hogy valóban mindenki másképp csinálja!

A megosztások korát éljük, így nem is csoda, hogy az online tartalomfigyelésben rejlő lehetőségek és megoldások hatékony eszközként tudnak szolgálni a vállalatok és szolgáltatók piaci versenyében. A legkülönbözőbb internetes forrásokból származó információk, vélemények, álláspontok és meggyőződések kinyerésének igénye mára a világ számos pontján vitathatatlanul összefonódott a megalapozott stratégiai döntések meghozatalának célkitűzésével. A hazai piacon még csak most kezdenek ráérezni az üzleti döntéshozók a szövegbányászat ízére, és kezdenek ismerkedni például az online véleményelemzés, szentimentelemzés lehetőségeivel. Pedig tőlünk nyugatabbra a számítógépes nyelvtechnológia fejlődésének köszönhetően már sokkal inkább az emócióelemzési és stíluselemzési megoldások válnak dominánssá.

A különbség az irányzatok között leginkább abban ragadható meg, hogy a klasszikus szentimentelemzés az egy-egy témához, termékhez, szolgáltatáshoz való érzelmi viszonyulás polaritás alapon történő megragadására törekszik, ezért az elemzés alapját általában 3 (pozitív, negatív és semleges) vagy esetenként 5 (árnyaltabb pozitív és negatív) kategória jelenti. Ezzel szemben az emócióelemzés ezekre az érzelmi viszonyulásokra nem mint pusztán pozitívan vagy negatívan megfogalmazott véleményekre tekint, hanem az emberi viselkedés beszédbe vagy írásba történő átültetésére. Vagyis, hogy az érzelmeink (tipikusan a düh, félelem, szomorúság, undor, meglepettség, várakozás, öröm, élvezet) ugyanúgy kifejeződnek a nyelvhasználatunkban, mint ahogyan megjelenik a viselkedésünkben, gesztusainkban és mimikánkban, vagyis a testbeszédünkben. Mindemellett a szövegek elemzésének technikáját illetően az emócióelemzés a szavak tartalmi jelentésén túl már sokkal inkább egy mélyebb és árnyaltabb morfológiai és szemantikai elemzési módra épít, amit leginkább stíluselemzésként lehetne meghatározni.

Az emóciók azonosítása egy-egy blogbejegyzésben, fórumhozzászólásban, vagy a különböző közösségi média felületein megosztott hozzászólásokban jelentős többletinformációt nyújt a fogyasztói célcsoportok és az ügyfélkör széleskörű megismeréséhez, illetve az ő igényeik, preferenciáik alaposabb feltérképezése szempontjából. Maga a stíluselemzés, vagyis, hogy például egy-egy szöveg milyen hosszú szavakból áll, ezeknek milyen a szófaja, milyen időben és számban íródtak, milyen a mondatok tagolása, illetve milyen kohéziós elemeket tartalmaz az írás, már önmagában is értékes tudást biztosít kezdve a piackutatástól egészen a bűnüldözési vagy csalásfelderítési területekig. Hiszen ezek a stíluselemek mind jellemzik a szerzőt, akár demográfiai szempontból, akár a pszichológiai jellemvonásokat illetően, vagyis ez jelenti az ő digitális testbeszédét.

Több külföldi kutatás is beszámolt például arról, hogy a férfiak szóhasználatában jobban megragadható az elöljáró szavak, névszók és számok használata, míg a nők kommunikációját több személyes névmás, ige jellemzi, emellett a véleményük felvezetésére is gyakrabban alkalmazzák az úgy gondolom, szerintem, azt hiszem szófordulatokat. Hasonlóan markáns nyelvhasználati eltérések figyelhetők meg az életkor vagy akár a társadalmi státusz figyelembevétele mellett is. További érdekes elemzési eredmény például, hogy az extrovertált személyiséggel rendelkezők kevesebb hosszú (6 betűnél hosszabb) szót alkalmaznak, míg más személyiségjegyekkel összevetve egyértelműen több pozitív érzelmi töltetű kifejezést használnak.

Szerencsére az elmúlt időszakban a magyar nyelvű szövegek számítógépes nyelvi előfeldolgozási területe jelentős mértékben fejlődött, így az emócióelemzési és stíluselemezési trendek, és az abban rejlő lehetőségek nyitottak a magyar piac számára is.

Big Data: a digitális lábnyomtól a digitális testbeszédig

Számos olyan online megnyilvánulásunk van, mely nem közvetlenül a kommunikációnkhoz kapcsolódik. Ezt hívják összefoglaló néven a digitális lábnyomunknak: online vásárlás, letöltés, videózás, vagy akár egy egyszerű keresés a Google-lel, telefonálás és sms küldés, stb. – vagyis minden olyan nyom, amely az online jelenlétünk után marad. A cégek – akár az NSA, akár a Google vagy az Amazon – folyamatosan gyűjtik és egyre újabb mesterséges intelligencia módszerekkel elemzik ezeket. Ezek a módszerek hívják életre a digitális testbeszéd ötletét is: a fejlett szöveganalitikai technológiáknak köszönhetően már nem csak a felhasználók viselkedése, de az általuk folytatott kommunikáció minősége is elemezhető, jellemezhető.

Az „igazi” Big Data cégek mind az általunk hagyott és generált információból építkeznek: gyűjtik és különböző szempontok mentén elemzik adatainkat, hogy versenyelőnyre tegyenek szert: ránk szabott szolgáltatások és termékajánlások kialakítására, ügyfeleik jövőbeni viselkedésének előrejelzésre, vélemény analízisre stb.

Ennek van jó és rossz oldala is. Larry Page (Google) szerint ezen technológiák révén lehetne egy „okos asszisztensünk, aki anélkül intézi el helyettünk a dolgokat, hogy nekünk eszünkbe jutna”. Ez az ötlet kényelmes, de egyben ijesztő is: elég, ha csak azokra a hírekre gondolunk, amelyek Edward Snowden óta kerültek napvilágra, vagy, ha csak bejelentkezünk a Gmail postafiókunkba, ahol a leveleink szövege alapján kapunk személyre szabott ajánlatokat.

A Clementine Consulting idei dataSTREAM konferenciáján a Big Data kapcsán felmerülő kérdéseket és analitikai – sőt magyar nyelvű szöveganalitikai – lehetőségeket és kihívásokat járjuk körbe, olyan előadókkal, mint Kiss Álmos Péter, volt amerikai hírszerzési ügynök; Forrai Péter, az OTP Bank ügyvezető igaz¬gatója; valamint a NAV Pénzmosás Elleni Információs Irodájának volt szakértője.

www.clementine.hu/datastream

Posted by NRC Marketingkutató in : Egyéb, Nincs hozzászólás a(z) Digitális testbeszéd bejegyzéshez

Szóljon hozzá!

You must be logged in to post a comment.

Kapcsolat

NRC Kft. 1034 Budapest, Kenyeres utca 28. www.nrc.hu

piackutatas@nrc.hu
Facebook Twitter

Küldjön üzenetet nekünk!