O Deep Learning para as redes sociais promete ser revolucionário em cada plataforma.
Portanto, nosso conteúdo é fundamental para você acompanhar essa nova tendência de um futuro não tão distante.
Deep Learning nas Redes Sociais: O que é?
Deep learning é um campo da inteligência artificial que, como você sabe, está sendo altamente debatido nos últimos anos com a chegada do ChatGPT, Sora (API) e muitas outras.
Em português, o termo significa aprendizado profundo ou aprendendo profundamente e isso revela muito desse campo da IA.
Deep Learning nas Redes Sociais: Entenda de forma simples
Pense no Deep Learning como uma pessoa que está estudando um tema desde que nasceu, o português, por exemplo.
Nós, brasileiros, estamos estudando o português todos os dias desde que nascemos, e com isso identificamos padrões na língua, cultura e muitos outros aspectos com facilidade. Tudo isso com dados brutos do mundo real.
A grande diferença é que a inteligência artificial não precisa levar décadas para identificar esses padrões nas informações, mesmo com milhares de dados complexos.
Nesse campo, existem as redes neurais profundas que funcionam como neurônios para a IA e, com isso, ela identifica padrões de dados brutos, ou seja, informações que não necessariamente tinham uma conexão entre elas.
Dessa forma, não se torna necessário nenhum trabalho manual para entender o padrão.
Padrões são a base do conhecimento humano, um exemplo simples, mas que confirma isso é a nossa capacidade de enxergar rostos com olhos e boca em objetos inanimados.
Deep Learning nas Redes Sociais: Por que é importante?
A habilidade de reconhecer padrões foi o que nos deu a matemática, astronomia, capacidade de guardar nosso conhecimento e prever catástrofes e tendências.
Agora, imagine colocar todas essas informações em uma inteligência artificial?
Vamos ter uma verdadeira revolução e, agora, vamos mostrar como vai funcionar para a análise de sentimentos nas redes sociais.
Deep Learning nas Redes Sociais: Como Funciona a Análise de Sentimentos?
As redes sociais hoje são uma extensão de nossas vidas sociais, não é verdade?
Um elemento fundamental nas relações humanas é justamente o sentimento. Nós nos relacionamos com quem nos faz bem em alguma medida.
Dessa forma, analisar os sentimentos com Deep Learning parece o próximo passo para revolucionar essas plataformas.
Afinal, as redes sociais terão uma grande vantagem em seus objetivos.
Deep Learning nas Redes Sociais: Como a análise de sentimentos pode ser usada?
A análise de sentimentos pode ser utilizada para diversos objetivos, mas para mencionar apenas os principais, incluiria, certamente, o objetivo de manter o usuário mais tempo nas redes sociais e impulsionar vendas.
As plataformas podem empregar o Deep Learning para compreender o estado emocional do usuário com base em suas interações nas redes sociais, incluindo o conteúdo de suas mensagens.
Assim, a plataforma pode recomendar conteúdos que proporcionem uma experiência positiva ao usuário, mesmo que a definição de “se sentir bem” possa ser bastante complexa.
Por exemplo, enquanto alguns usuários podem se sentir bem com a derrota de seus adversários em seu esporte favorito, outros podem encontrar felicidade em assistir a pequenos animais sendo salvos.
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Dessa forma, por meio do Deep Learning, o algoritmo pode classificar os usuários em grupos para oferecer conteúdos que correspondam ao seu estado emocional, conforme refletido por suas interações.
No contexto das vendas, o sentimento do usuário é um dos indicadores mais poderosos para a tomada de decisão de compra. Por exemplo, tendemos a comprar mais no supermercado quando estamos com fome.
Embora a fome em si não seja um sentimento, a beleza do Deep Learning reside na capacidade da IA de reconhecer que, o estado emocional do usuário, influencia nas suas decisões de compra, independentemente do motivo específico desse sentimento.
Deep Learning nas Redes Sociais: Como funciona a análise de sentimentos?
Antigamente, a análise de sentimentos era feita por um modelo estatístico. Por exemplo, a maioria das pessoas ao ver um cachorro filhote fica feliz. Parece funcionar, não é verdade?
Entretanto, esse é apenas um dos muitos grupos. Pessoas podem ter o mesmo efeito com gatos, filhotes, bebês, comida hiper palatável, mensagens de afeto, e assim por diante.
Com o Deep Learning, as plataformas podem classificar várias pessoas em diferentes grupos e criar segmentações distintas com base nisso.
Como mencionamos anteriormente, o aprendizado por meio de dados brutos carrega uma vasta gama de informações.
Dessa forma, é possível compreender nuances, semântica, contextos, linhas de raciocínio e muitos outros detalhes que podem parecer simples à primeira vista, mas são fundamentais para garantir ao usuário uma experiência surpreendente.
Deep Learning nas Redes Sociais: Limitações naturais que sempre vão existir
A IA é surpreendente, mas como toda tecnologia, inevitavelmente, vai esbarrar em limitações naturais que sempre vão existir.
Com isso em mente, tudo que estamos falando aqui possui uma margem de erro porque:
- Sentimentos humanos são complexos e, portanto, não são binários. Eles ocorrem simultaneamente em diferentes proporções;
- A subjetividade humana interpreta conteúdos de formas diversas;
- É necessária uma atualização constante para acompanhar todas as tendências, incluindo expressões, gírias e novas palavras;
- Legislação pode impedir a coleta de certos dados;
- Plataformas podem impor viés, refletindo preconceitos sobre determinados grupos;
- Há ambiguidade em alguns conteúdos;
Precisamos lembrar que nenhuma máquina é infalível e, por todos os motivos que falamos acima, é bastante difícil garantir que a análise de sentimentos será perfeita.
Isso é importante não só para entender a tecnologia, mas também para evitar ter expectativas diferentes da realidade.
Toda revolução tecnológica tende a criar uma grande comoção, mas precisamos entender o assunto de forma clara.
Veja nosso conteúdo sobre a ética da inteligência artificial, os 3 problemas gerados por IA
Deep Learning nas Redes Sociais: Vantagens das Plataformas usarem
O Deep Learning na análise traz diversas vantagens para as marcas, criadores de conteúdo, usuários e, claro, as plataformas. As principais vantagens são:
- Pesquisa de mercado utilizando a métrica do sentimento do cliente sobre a marca;
- Análise de opinião política para que influenciadores e políticos mudem suas estratégias conforme o sentimento de seus seguidores;
- Atendimento ao cliente mais sólido, já que a resposta aos feedbacks negativos pode ser mais rápida;
- Marketing potencializado com a criação de estratégias na venda de produtos e serviços;
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