Des scientifiques de l'Université d'État du Sud de l'Oural ont développé un algorithme qui permet aux chercheurs de faire la distinction entre les commentaires positifs et négatifs des tweets des voyageurs aériens à l'aide de méthodes d'apprentissage automatique. L'innovation représente un programme de traitement de données préliminaires en combinaison avec un réseau neuronal convolutif entraîné. Le développement est destiné à augmenter la satisfaction des clients des compagnies aériennes; les résultats de l'étude ont été publiés dans le Journal du Big Data .

La concurrence entre les compagnies aériennes les incite à découvrir des moyens d'attirer des clients, et l'analyse des réseaux sociaux en fait partie. Des scientifiques de l'École supérieure d'électronique et d'informatique de l'Université d'État du Sud de l'Oural ont développé un algorithme pour analyser les publications des clients des compagnies aériennes sur Twitter afin d'identifier les raisons possibles pour lesquelles le passager a ressenti des émotions positives ou s'est senti mal à l'aise pendant le vol.

« Les avis des passagers sont extrêmement importants pour les voyages en avion. Le moyen le plus simple et le plus traditionnel est un formulaire de commentaires des clients. Mais pour les passagers, le moyen le plus pratique de partager leurs opinions est via les réseaux sociaux, plutôt qu'un formulaire de rétroaction. Twitter est l'une des plateformes les plus populaires au monde. Les informations de Twitter peuvent être utilisées pour développer des recommandations visant à améliorer la qualité du service client, " dit Sachin Kumar, chercheur principal au département de programmation système de la SUSU.

Le voyageur considère plusieurs facteurs avant de choisir une compagnie aérienne. Cela peut être le coût des billets d'avion, temps de voyage, nombre de transferts, le poids des bagages enregistrés, avis de clients existants, etc. Par conséquent, les transporteurs aériens sont très attentifs à ces facteurs afin d'améliorer la qualité de service et le confort des clients en vol. L'utilisation de Twitter comme source d'informations supplémentaire lors de la prise de décisions peut améliorer considérablement la qualité des services et le nombre de clients des compagnies aériennes.

En utilisant des méthodes d'apprentissage automatique, Des scientifiques de l'Université d'État du Sud de l'Oural ont analysé une base de données de messages Twitter et développé un modèle de classification des émotions dans les tweets pour plusieurs compagnies aériennes populaires. Le modèle proposé dans l'étude distingue les émotions positives des émotions négatives.

"Twitter a été utilisé comme source de données pour la recherche. Le programme, écrit en Python, télécharge les tweets et les prétraite. Les tweets ont été regroupés en plusieurs catégories, et un lien logique a été identifié entre eux pour trouver une raison possible à un tweet qui véhicule les émotions négatives ou positives d'un passager, " explique Mikhail Tsymbler, chef du département d'exploration de données et de virtualisation du SUSU de l'École supérieure d'électronique et d'informatique.

Les résultats de l'étude peuvent être utilisés pour le développement ultérieur d'applications commerciales. Les compagnies aériennes pourront analyser les expériences de leurs clients et essayer d'améliorer les services pour attirer plus de clients et offrir des vols plus confortables. En outre, l'approche décrite dans l'article peut être appliquée pour augmenter la satisfaction des clients dans d'autres domaines de service. Une condition indispensable est uniquement la disponibilité des comptes Twitter officiels.