Terug naar begrippenlijst
Sentimentanalyse
Sentimentanalyse is een techniek binnen data-analyse en kunstmatige intelligentie die probeert te bepalen welke emotie er in een stuk tekst zit. Is iemand positief? Negatief? Neutraal? Of zelfs boos, enthousiast of sarcastisch? Je ziet het terug in tools die klantreviews scannen, reacties op social media categoriseren of e-mails automatisch taggen. Met sentimentanalyse kun je dus niet alleen zien wat mensen zeggen, maar ook hoe ze het bedoelen. En dat maakt het ontzettend waardevol in klantenservice, reputatiemanagement, marketing én productontwikkeling.
Inhoudsopgave
Meer dan alleen woorden tellen
Sentimentanalyse kijkt niet naar losse woorden, maar naar de toon, context en samenhang van een tekst. “Dat had ik niet verwacht” kan neutraal, sarcastisch of verbaasd zijn – afhankelijk van wat er aan voorafging (of de emoji erachter). Moderne AI-modellen gebruiken Machine Learning en taalmodellen om die subtiele signalen op te pikken.
Emotie als datapunt
We leven in een wereld vol reacties, reviews, tweets, feedbackformulieren en chats. Handmatig al die input beoordelen? Onmogelijk. Sentimentanalyse helpt je om razendsnel door duizenden berichten te filteren en patronen te ontdekken:
Waar worden klanten blij van? Waar zit frustratie? En verandert dat door de tijd heen? Het geeft organisaties een soort realtime barometer van klantgevoel.
Het blijft mensenwerk (maar dan slimmer)
Hoewel sentimentanalyse steeds beter wordt, blijft het lastig om menselijke nuances zoals ironie of dubbele lagen feilloos te vangen. Daarom zie je het vaak in combinatie met menselijke interpretatie. De AI doet het voorwerk, jij doet de duiding.
Zie het als een slimme assistent die zegt: “Hier lijkt wat aan de hand te zijn”, waarna jij als expert de context en actie bepaalt.
Veelgestelde vragen
Dat hangt af van de taal, context en gebruikte AI. In standaardklantenfeedback scoort het vaak boven de 80% nauwkeurigheid. Maar sarcasme of bijvoorbeeld straattaal blijven lastig te analyseren.
Zeker. Veel moderne modellen ondersteunen meerdere talen. Hoewel de kwaliteit per taal kan verschillen.
Ja, geavanceerdere modellen kunnen meerdere emoties onderscheiden, niet alleen positief/negatief/neutraal.
In klantenservice, merkmonitoring, HR (medewerkersonderzoeken), productfeedback, social listening en meer.
Bo Pennings AI specialist
Gerelateerde begrippen
- AI-algoritmes
- AI-model
- Augmented Intelligence
- Autonome AI
- Claude
- Deep Learning
- Ethische AI
- Generatieve AI
- Generative Adversarial Network (GAN)
- Generative Pre-trained Transformer (GPT)
- Generator
- Low-code AI
- Machine Learning bias
- No-code AI
- Prompt engineering
- Robotic Process Automation (RPA)
- Supervised Learning
- Transformer
- Unsupervised Learning
- Validatie
