ಭಾವ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ: ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ಮನುಷ್ಯರ ಬರವಣಿಗೆಯ ಹಿಂದಿನ ಭಾವನೆಗಳನ್ನು ಹೇಗೆ ಅಳೆಯುತ್ತದೆ?

ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ಮನುಷ್ಯರ ಪದಗಳ ಭಾವನಾತ್ಮಕ ತಾಪಮಾನವನ್ನು ಅಳೆಯುವುದು ಹೇಗೆ?

ನೀವು ಹೊಸ ಮೊಬೈಲ್ ಫೋನ್ ಅಥವಾ ಹೋಟೆಲ್ ಊಟದ ಬಗ್ಗೆ ಇಂಟರ್ನೆಟ್‌ನಲ್ಲಿ ವಿಮರ್ಶೆ ಬರೆಯುವಾಗ 'ಈ ಫೋನ್ ಅದ್ಭುತವಾಗಿದೆ' ಎಂದೋ ಅಥವಾ 'ಸೇವೆ ಅತ್ಯಂತ ಕಳಪೆಯಾಗಿದೆ' ಎಂದೋ ಬರೆಯುತ್ತೀರಿ. ಒಬ್ಬ ಮನುಷ್ಯ ಆ ವಾಕ್ಯಗಳನ್ನು ಓದಿದಾಗ ನೀವು ಸಂತೋಷವಾಗಿದ್ದೀರಾ ಅಥವಾ ಕೋಪಗೊಂಡಿದ್ದೀರಾ ಎಂಬುದು ತಕ್ಷಣವೇ ತಿಳಿಯುತ್ತದೆ. ಆದರೆ ದಿನವೊಂದಕ್ಕೆ ಕೋಟ್ಯಂತರ ಜನರು ಬರೆಯುವ ಲಕ್ಷಾಂತರ ಸಂದೇಶಗಳನ್ನು ಯಾವುದೇ ಮನುಷ್ಯನೂ ಓದಲು ಸಾಧ್ಯವಿಲ್ಲ. ಇಲ್ಲಿ ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ಜನರ ಭಾವನೆಗಳನ್ನು ಅಳೆಯುವ ಕೆಲಸಕ್ಕೆ ಬರುತ್ತದೆ. ಪ್ರತಿಯೊಂದು ಸಣ್ಣ ಪೋಸ್ಟ್ ಅಥವಾ ವಿಮರ್ಶೆಯ ಹಿಂದೆಯೂ ಮನುಷ್ಯರ ನೈಜ ಅನುಭವ ಮತ್ತು ಭಾವನೆಗಳಿರುತ್ತವೆ ಎಂಬುದನ್ನು ಸಾಫ್ಟ್‌ವೇರ್ ಅರಿಯಲು ಯತ್ನಿಸುತ್ತದೆ.

ಕಂಪ್ಯೂಟರ್‌ಗೆ ನಮ್ಮಂತೆ ಕೋಪ ಅಥವಾ ಸಂತೋಷದ ಅನುಭವವಾಗುವುದಿಲ್ಲ. ಅದು ಕೇವಲ ಬರವಣಿಗೆಯಲ್ಲಿರುವ ಪ್ರತಿಯೊಂದು ಪದಕ್ಕೂ ಒಂದು ಗಣಿತದ ಅಂಕವನ್ನು ನೀಡುತ್ತದೆ. 'ಸುಂದರ', 'ಅದ್ಭುತ', 'ರುಚಿಕರ' ಎಂಬ ಪದಗಳಿಗೆ ಧನಾತ್ಮಕ ಅಂಕಗಳನ್ನು ಮತ್ತು 'ಕೆಟ್ಟ', 'ವಿಳಂಬ', 'ಹಾಳಾಗಿದೆ' ಎಂಬ ಪದಗಳಿಗೆ ಋಣಾತ್ಮಕ ಅಂಕಗಳನ್ನು ನಿಗದಿಪಡಿಸುತ್ತದೆ. ಇಡೀ ವಾಕ್ಯವನ್ನು ಒಟ್ಟಾಗಿ ಓದಿ, ಆ ವಾಕ್ಯದ ಒಟ್ಟಾರೆ ಭಾವನಾತ್ಮಕ ಅಂಕವು ಧನಾತ್ಮಕವೋ, ಋಣಾತ್ಮಕವೋ ಅಥವಾ ಕೇವಲ ಸಾಮಾನ್ಯ ತಟಸ್ಥ ವಿಷಯವೋ ಎಂಬುದನ್ನು ಲೆಕ್ಕಹಾಕಿ ತಿಳಿಸುತ್ತದೆ. ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ಕೇವಲ ಒಂದೊಂದೇ ಪದವನ್ನು ನೋಡದೆ, ಇಡೀ ವಾಕ್ಯದಲ್ಲಿರುವ ಆಡುಮಾತಿನ ಶೈಲಿ ಮತ್ತು ನಕಾರಾತ್ಮಕತೆಯ ತೀವ್ರತೆಯನ್ನು ಸೂಕ್ಷ್ಮವಾಗಿ ಅಳೆಯುತ್ತದೆ.

ಅಂಚೆ ಕಚೇರಿಯ ಪತ್ರಗಳ ವಿಂಗಡಣಾಕಾರನ ಹೋಲಿಕೆ

ಈ ವಿಧಾನವನ್ನು ಕಲ್ಪಿಸಿಕೊಳ್ಳಲು ಹಳೆಯ ಕಾಲದ ದೊಡ್ಡ ಅಂಚೆ ಕಚೇರಿಯ ಒಬ್ಬ ಅನುಭವಿ ಪತ್ರ ವಿಂಗಡಣಾಕಾರನನ್ನು ನೆನಪಿಸಿಕೊಳ್ಳಿ. ಆತನ ಮೇಜಿನ ಮೇಲೆ ಪ್ರತಿದಿನ ಸಾವಿರಾರು ನಾಗರಿಕರ ದೂರುಗಳು ಮತ್ತು ಪ್ರಶಂಸಾ ಪತ್ರಗಳು ರಾಶಿ ಬೀಳುತ್ತವೆ. ಆ ಹಳೆಯ ಅಂಚೆ ವಿಂಗಡಣಾಕಾರನ ಕೈಯಲ್ಲಿದ್ದ ಮುದ್ರೆಗಳು ಕೇವಲ ಬಣ್ಣಗಳಲ್ಲ, ಅವು ಜನರ ಸಮಸ್ಯೆಗಳಿಗೆ ತಕ್ಷಣವೇ ಸ್ಪಂದಿಸುವ ಆಡಳಿತದ ಜೀವನಾಡಿಯಾಗಿದ್ದವು.

ಆತ ಪ್ರತಿಯೊಂದು ಪತ್ರವನ್ನೂ ಪೂರ್ಣವಾಗಿ ಓದುತ್ತಾ ಕುಳಿತರೆ ದಿನ ಮುಗಿದರೂ ಕೆಲಸ ಮುಗಿಯುವುದಿಲ್ಲ. ಆದ್ದರಿಂದ ಆತ ಪತ್ರಗಳನ್ನು ಮೇಲ್ನೋಟಕ್ಕೆ ಗಮನಿಸಿ ಬಣ್ಣದ ಮುದ್ರೆಗಳನ್ನು ಒತ್ತುತ್ತಾನೆ. ಪತ್ರದಲ್ಲಿ 'ತುರ್ತು', 'ಅನ್ಯಾಯ', 'ಕಣ್ಣೀರು' ಎಂಬ ಕೆಂಪು ಶಬ್ದಗಳು ಕಂಡ ತಕ್ಷಣ ಆತ ಅದಕ್ಕೆ 'ಕೋಪದ ಪತ್ರ' ಎಂಬ ಮುದ್ರೆ ಒತ್ತಿ ನೇರವಾಗಿ ಕಮಿಷನರ್ ಕಚೇರಿಗೆ ಕಳುಹಿಸುತ್ತಾನೆ. ಅದೇ ಪತ್ರದಲ್ಲಿ 'ಧನ್ಯವಾದ', 'ಉಪಕಾರ' ಎಂಬ ಹಸಿರು ಶಬ್ದಗಳಿದ್ದರೆ ಅದಕ್ಕೆ 'ತೃಪ್ತಿಯ ಪತ್ರ' ಎಂಬ ಮುದ್ರೆ ಒತ್ತಿ ಪ್ರತ್ಯೇಕ ಪೆಟ್ಟಿಗೆಗೆ ಹಾಕುತ್ತಾನೆ. ಜನರ ಕಣ್ಣೀರು ಮತ್ತು ಹರ್ಷವನ್ನು ತ್ವರಿತವಾಗಿ ಸರಿಯಾದ ಅಧಿಕಾರಿಗಳಿಗೆ ತಲುಪಿಸುವುದೇ ಆ ವಿಂಗಡಣಾಕಾರನ ಜೀವಮಾನದ ತಪಸ್ಸಾಗಿತ್ತು.

ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ಸಾಫ್ಟ್‌ವೇರ್ ಆ ಚುರುಕಾದ ಅಂಚೆ ವಿಂಗಡಣಾಕಾರನಂತೆಯೇ ಕೆಲಸ ಮಾಡುತ್ತದೆ. ಅದು ಕಂಪನಿಗಳಿಗೆ ಬರುವ ಲಕ್ಷಾಂತರ ಟ್ವೀಟ್‌ಗಳು, ಇಮೇಲ್‌ಗಳು ಮತ್ತು ಕಾಮೆಂಟ್‌ಗಳನ್ನು ಕ್ಷಣಾರ್ಧದಲ್ಲಿ ವಿಶ್ಲೇಷಿಸಿ, ಗ್ರಾಹಕರು ಕೋಪಗೊಂಡಿದ್ದಾರೋ ಅಥವಾ ಖುಷಿಯಾಗಿದ್ದಾರೋ ಎಂಬುದನ್ನು ಬಣ್ಣಗಳ ನಕ್ಷೆಯ ರೂಪದಲ್ಲಿ ಅಧಿಕಾರಿಗಳ ಮುಂದಿಡುತ್ತದೆ.

ದೈನಂದಿನ ಜೀವನದಲ್ಲಿ ಭಾವ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ ಎಲ್ಲೆಲ್ಲಿ ಕೆಲಸ ಮಾಡುತ್ತದೆ?

ಸಾರ್ವಜನಿಕರ ಅಭಿಪ್ರಾಯವನ್ನು ಅಳೆದು ಸೇವೆಗಳನ್ನು ಸುಧಾರಿಸುವ ಈ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನ ಹಲವು ರಂಗಗಳಲ್ಲಿ ಸಕ್ರಿಯವಾಗಿದೆ: ಇಂದು ಜಾಗತಿಕ ಸಂಸ್ಥೆಗಳು ಗ್ರಾಹಕರ ನಾಡಿಮಿಡಿತವನ್ನು ಅರಿಯಲು ಮತ್ತು ತಮ್ಮ ಸೇವೆಗಳಲ್ಲಿರುವ ದೋಷಗಳನ್ನು ಸರಿಪಡಿಸಿಕೊಳ್ಳಲು ಈ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನವನ್ನು ಆಶ್ರಯಿಸಿವೆ.

• ಗ್ರಾಹಕ ಸೇವಾ ವಿಭಾಗದ ತುರ್ತು ಸ್ಪಂದನೆ: ಬ್ಯಾಂಕ್ ಅಥವಾ ವಿಮಾನಯಾನ ಸಂಸ್ಥೆಗಳಿಗೆ ಅತಿ ಕೋಪದಿಂದ ಇಮೇಲ್ ಬರೆದ ಗ್ರಾಹಕರನ್ನು ತಕ್ಷಣವೇ ಗುರುತಿಸಿ, ಅವರಿಗೆ ಮೊದಲ ಆದ್ಯತೆಯಲ್ಲಿ ಕರೆ ಮಾಡಿ ಸಮಸ್ಯೆ ಬಗೆಹರಿಸುವುದು.
• ಚಲನಚಿತ್ರಗಳ ಪ್ರೇಕ್ಷಕರ ಅಭಿಪ್ರಾಯ ಸಂಗ್ರಹ: ಹೊಸ ಕನ್ನಡ ಸಿನೆಮಾ ಬಿಡುಗಡೆಯಾದ ದಿನ ಸಾಮಾಜಿಕ ಜಾಲತಾಣಗಳಲ್ಲಿನ ಜನರ ಮಾತುಗಳನ್ನು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸಿ ಸಿನೆಮಾದ ಯಶಸ್ಸನ್ನು ಕ್ಷಣಾರ್ಧದಲ್ಲಿ ಅಂದಾಜಿಸುವುದು.
• ಸರ್ಕಾರಿ ಸೇವೆಗಳ ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆ: ರಸ್ತೆ ಗುಂಡಿ ಅಥವಾ ಕಸ ವಿಲೇವಾರಿಯ ಬಗ್ಗೆ ಸಾರ್ವಜನಿಕರು ಆನ್‌ಲೈನ್‌ನಲ್ಲಿ ವ್ಯಕ್ತಪಡಿಸುವ ಆಕ್ರೋಶದ ತೀವ್ರತೆಯನ್ನು ಅಳೆದು ಸಂಬಂಧಪಟ್ಟ ಪಾಲಿಕೆ ಅಧಿಕಾರಿಗಳಿಗೆ ಸೂಚನೆ ನೀಡುವುದು.
• ಆನ್‌ಲೈನ್ ಶಾಪಿಂಗ್ ಉತ್ಪನ್ನಗಳ ಸುಧಾರಣೆ: ಗ್ರಾಹಕರು ಬಟ್ಟೆ ಅಥವಾ ಮೊಬೈಲ್ ಬಗ್ಗೆ ಬರೆದ ಸಾವಿರಾರು ವಿಮರ್ಶೆಗಳನ್ನು ಒಗ್ಗೂಡಿಸಿ ಉತ್ಪನ್ನದಲ್ಲಿ ಏನನ್ನು ಸರಿಪಡಿಸಬೇಕು ಎಂದು ಕಂಪನಿಗೆ ವರದಿ ನೀಡುವುದು.

ಭಾವ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯ ಮಿತಿಗಳು ಮತ್ತು ನೀವು ತಿಳಿಯಬೇಕಾದ ಎಚ್ಚರಿಕೆಗಳು

ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ಭಾವನೆಗಳನ್ನು ಅಳೆಯಬಲ್ಲದು ನಿಜ, ಆದರೆ ಮನುಷ್ಯರ ಸಂಕೀರ್ಣ ಭಾಷಾ ಸೂಕ್ಷ್ಮತೆಗಳಲ್ಲಿ ಅದಕ್ಕೆ ಮಿತಿಗಳಿವೆ:

• ವ್ಯಂಗ್ಯ ಮತ್ತು ಹಾಸ್ಯವನ್ನು ಗ್ರಹಿಸಲು ಯಂತ್ರ ಹೆಣಗಾಡುತ್ತದೆ: 'ಬಸ್ಸು ಕೇವಲ ನಾಲ್ಕು ಗಂಟೆ ತಡವಾಗಿ ಬಂತು, ತುಂಬಾ ಒಳ್ಳೆಯ ಸೇವೆ!' ಎಂದು ನೀವು ವ್ಯಂಗ್ಯವಾಗಿ ಬರೆದರೆ, ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ 'ಒಳ್ಳೆಯ ಸೇವೆ' ಎಂಬ ಪದ ನೋಡಿ ಅದನ್ನು ಪ್ರಶಂಸೆ ಎಂದು ತಪ್ಪಾಗಿ ತಿಳಿಯಬಹುದು.
• ನಿಮ್ಮ ಖಾಸಗಿ ವಿಮರ್ಶೆಗಳು ವರ್ಗೀಕರಣಗೊಳ್ಳುತ್ತವೆ ಎಂಬ ಎಚ್ಚರವಿರಲಿ: ನೀವು ಅಂತರ್ಜಾಲದಲ್ಲಿ ಬರೆಯುವ ಪ್ರತಿಯೊಂದು ಸಾರ್ವಜನಿಕ ಕಾಮೆಂಟ್ ಸಹ ಕಂಪನಿಗಳ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್‌ಗಳಿಂದ ಅಂಕಿಸಂಖ್ಯೆಯಾಗಿ ದಾಖಲಾಗುತ್ತದೆ.
• ಮನುಷ್ಯರ ನೈಜ ಸಂಪರ್ಕಕ್ಕೆ ಆದ್ಯತೆ ನೀಡಿ: ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ಸ್ಕೋರ್‌ಗಳಿಗಿಂತ ಮನುಷ್ಯರು ನೇರವಾಗಿ ಮಾತನಾಡಿ ಸಮಸ್ಯೆಗಳನ್ನು ಪರಿಹರಿಸಿಕೊಳ್ಳುವುದು ಸದಾ ಶ್ರೇಷ್ಠ.

ಮಾನವನ ಭಾವನೆಗಳು ಗಣಿತದ ಸೂತ್ರಗಳಿಗಿಂತ ಎಷ್ಟೋ ಪಟ್ಟು ವಿಸ್ತಾರವಾದವು. ಯಂತ್ರಗಳು ನಮ್ಮ ಮಾತುಗಳನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಲು ಯತ್ನಿಸಿದಾಗ, ಆ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನವನ್ನು ಮಾನವೀಯ ಕಳಕಳಿಯಿಂದ ಸಮಾಜದ ಒಳಿತಿಗಾಗಿ ಬಳಸುವುದು ನಮ್ಮ ಕರ್ತವ್ಯ.