O „subtelnościach” metod oceny wydźwięku wypowiedzi pisanych. Porównanie trzech podejść w analizie sentymentu

Abstract

The discussion presents the results of a methodological experiment in which three methods – different in their logic and application – of analyzing statements written in text form were used for the same research material. The purpose of this research paper is to indicate the differences of the three analytical approaches, among which we are dealing with analysis based on comprehensible reading of the text (manual coding), semi-automatic and supervised analysis (performed by a classification dictionary programed by a human and based on transparent rules – a method from the field of machine learning – ML), and a non-transparent and unsupervized method (artificial intelligence – in this role Chat GPT version 3.5). The study deals with sentiment analysis. Attention is largely devoted to the application of these methods and to explaining the differences in the obtained results.

Artykuł przedstawia wyniki eksperymentu metodologicznego, w którym w odniesieniu do tego samego materiału badawczego posłużono się trzema odmiennymi w swojej logice i zastosowaniu metodami analizy wypowiedzi zapisanych w formie tekstowej. Celem tego opracowania jest wskazanie różnic trzech podejść analitycznych, w których mamy do czynienia z analizą opartą na rozumiejącym czytaniu tekstu (kodowanie manualne), analizą półautomatyczną i nadzorowaną (wykonaną przez słownik klasyfikacyjny zaprogramowany przez człowieka i oparty na transparentnych regułach – metoda z obszaru machine learning – ML) oraz metodą nietransparentną i nienadzorowaną (sztuczna inteligencja – ChatGPT w wersji 3.5). Badanie dotyczy analizy sentymentu, zwanej też analizą wydźwięku. Uwaga w dużej mierze skoncentrowana jest na zastosowaniu tych metod oraz wyjaśnieniu różnic w uzyskanych wynikach.