يحلّل المشاعر ويقيس الأداء: تعرف على تطبيقات التعلم الآلي بالشبكات الاجتماعية

أصبحت قوة منصات التواصل الاجتماعي بعد مرور أكثر من عقدين على ظهورها ظاهرة للعيان، حيث أصبح الناس عبرها أكثر ترابطاً مما كانوا عليه في أي وقت مضى. فمع ظهور منصات مثل فيسبوك وتويتر، اكتشف الناس طرقاً جديدة للاتصال مع بعضهم بعضاً.

وتتضح أهمية هذه المنصات في تأثيرها الكبير في لفت نظر العالم إلى الكثير من الأحداث التي كانت من دونها لن تُعرف أبداً بدون المشاركة على نطاق واسع.

وبينما تم استخدام منصات التواصل الاجتماعي سابقاً كوسيلة للبقاء على اتصال عبر الإنترنت، إلا أنها اليوم تُستخدم لمجموعة متنوعة من الأغراض مثل الاتصال والتسويق والترويج، وهذا ناتج عن التطور الطبيعي الذي شهدته مع التقدم التكنولوجي المتسارع ودمج الكثير من التكنولوجيات في نموذج عملها مثل الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي، فما أبرز تطبيقات التعلم الآلي التي تُستخدم في هذه المنصات؟

أهم تطبيقات تكنولوجيا التعلم الآلي في منصات التواصل الاجتماعي

مع دمج تكنولوجيا التعلم الآلي أصبحت منصات التواصل الاجتماعي أكثر قوة من حيث الوصول والاستخدام، حيث أصبحت العديد من نماذج تكنولوجيا التعلم الآلي بمثابة العمود الفقري في مدى انتشار واستخدام هذه المنصات. ومن أبرز النماذج المستخدمة ما يلي:

1- التعرف البصري على الصور

باستخدام خوارزميات التعلم الآلي أصبحت منصات التواصل الاجتماعي أكثر قدرة على التعرف على الصور دون أي نصوص إضافية. علاوة على ذلك، تؤدي تكنولوجيا التعرف على الصور (Image Recognition) المدعومة بخوارزميات التعلم الآلي أيضاً دوراً مهماً في التحقق من صور المستخدم، دون الكشف عن أي معلومات شخصية.

يمكن أن يكون هذا الأمر فعّالاً لمجموعة متنوعة من الأغراض. على سبيل المثال، عندما يقوم مستهلكو الشركات بتحميل صور لمنتج دون ذكر المنتج أو اسم العلامة التجارية بوضوح في النص، فهذا من شأنه أن يجذب انتباه المستخدم بدلاً من المنشورات التي تحتوي على نص فقط.

2- تصفية المحتوى غير المرغوب فيه

نظراً إلى إمكانية انتشار المحتوى على منصات التواصل الاجتماعي بسرعة كبيرة، يصبح من المهم للغاية الاستمرار في تصفية المحتوى غير المرغوب فيه ومحوه على فترات منتظمة أو في الوقت الفعلي، حيث تساعد خوارزميات التعلم الآلي في تصفية المحتوى العنيف أو الحساس وعزله للحيلولة دون انتشاره لباقي المستخدمين.

3- تحليل المشاعر

مع تطور الذكاء الاصطناعي العاطفي أو التنقيب عن الرأي، يتم استخدام نماذج التعلم الآلي لإجراء عمليات تحليل المشاعر (Sentiment Analysis) باستخدام أدوات تحليل المشاعر المختلفة. على سبيل المثال، تقوم الشركات بتطبيق عملية تحليل المشاعر في منصات التواصل الاجتماعي لجمع التعليقات حول منتج أو تصميم أو خدمة جديدة معينة، كما يتم تطبيقه أيضاً لمساعدة الشركات في التأكد من شعور جمهورها المستهدف تجاه منافسيها ومنظورهم حول قضايا الاتجاه الحالية في الصناعة.

4- بوتات الدردشة

تشير أحدث الإحصاءات إلى أن أكثر من 80% من المستهلكين يستخدمون منصات التواصل الاجتماعي للاتصال بالعلامات التجارية، لهذا السبب تختار الكثير من الشركات استخدام بوتات الدردشة كأداة لدعم العملاء المستهدفين عبر هذه المنصات، من خلال إقرانها بنماذج التعلم الآلي للتواصل مع العملاء بطريقة مشابهة لما يفعله الموظف البشري.

5- قياس الأداء

تتمثل إحدى أكبر فوائد تكنولوجيا التعلم الآلي في منصات التواصل الاجتماعي في إمكانية استخدامها في الحصول على مقاييس الأداء لمختلف التوجهات، سواء منشورات أو معدلات النمو. على سبيل المثال، يمكن للشركات أو المؤثرين تقييم أدائهم بالاعتماد على مقاييس مدمجة مثل معدل المشاركة والمتابعين والتعليقات.

6- استراتيجيات التسويق

اتخذت استراتيجيات التسويق عبر منصات التواصل الاجتماعي في الآونة الأخيرة منعطفاً مثيراً للاهتمام، من الوصول إلى المؤثرين شخصياً إلى التعاون وإطلاق حملات إعلانية جذابة، حيث يعد التعلم الآلي أداة قوية للتسويق عبر منصات التواصل الاجتماعي، لأن بإمكانه تحديد أنماط سلوك العملاء تلقائياً واستخدام هذه المعلومات من أجل استهداف العملاء المحتملين، وإنشاء حملات أكثر فاعلية من خلال توقع احتياجات العملاء بدلاً من تخمينها.

7- التوصيات والاقتراحات

يتم دمج التعلم الآلي مع التقنيات الذكية الأخرى مثل معالجة اللغة الطبيعية (NPL) لتحسين منصات التواصل الاجتماعي والارتقاء بها من حيث قدراتها، وأحد الأمثلة الأكثر شيوعاً هي التوصيات التلقائية للأصدقاء والحسابات المقترحة التي تساعد المستخدمين في الاتصال والتواصل بشكل أسرع وبطريقة أفضل.

8- الإعلانات المدفوعة

تعمل جميع منصات التواصل الاجتماعي على الاستفادة من وجود الملايين من المستخدمين في منصاتها عبر استهدافهم بإعلانات الأنشطة التجارية المختلفة التي تكون لها فرص واعدة في الظهور في صفحة المستخدم الشخصية أو ما يُسمى آخر الأخبار (News Feed) حيث تؤدي تكنولوجيا التعلم الآلي دوراً بارزاً في هذه العملية، من خلال تمكين هذه العلامات من العثور على الجمهور المستهدف المناسب بشكل أكثر تحديداً.

9- التعرف على النص

على الرغم من أن الرسائل الصوتية والمرئية هي السائدة الآن، فإن الجزء الأكبر من الرسائل التي يتم تبادلها عبر منصات التواصل الاجتماعي ما زالت تأتي في شكل نصوص مكتوبة، لهذا السبب قامت فيسبوك بإنشاء أداة ديب تكست (DeepText) المدعومة بتكنولوجيا التعلم الآلي للتعرف على النص، حيث يتم استخدام البيانات الأولية التي تم استخراجها بواسطة الأداة لتوصيات المحتوى، وتدابير السلامة، وتحليل السلوك.