Gli scienziati della South Ural State University hanno sviluppato un algoritmo che consente ai ricercatori di distinguere tra feedback positivi e negativi dai tweet dei viaggiatori aerei utilizzando metodi di apprendimento automatico. L'innovazione rappresenta un programma per l'elaborazione di dati preliminari in combinazione con una rete neurale convoluzionale addestrata. Lo sviluppo è destinato ad aumentare la soddisfazione dei clienti delle compagnie aeree; i risultati dello studio sono stati pubblicati nel Giornale dei Big Data .

La concorrenza tra le compagnie aeree le stimola a scoprire modi per attirare clienti, e l'analisi dei social network è uno di questi. Gli scienziati della Higher School of Electronic and Computer Science della South Ural State University hanno sviluppato un algoritmo per analizzare i post dei clienti delle compagnie aeree su Twitter per identificare i possibili motivi per cui il passeggero ha ricevuto emozioni positive o si è sentito a disagio durante il volo.

"Le recensioni dei passeggeri sono estremamente importanti per i viaggi aerei. Il modo più semplice e tradizionale è un modulo di feedback dei clienti. Ma per i passeggeri, il modo più conveniente per condividere le proprie opinioni è attraverso i social network, piuttosto che un modulo di feedback. Twitter è una delle piattaforme più popolari al mondo. Le informazioni di Twitter possono essere utilizzate per sviluppare raccomandazioni per migliorare la qualità del servizio clienti, "dice Sachin Kumar, un senior fellow presso il Dipartimento di programmazione di sistema della SUSU.

Il viaggiatore considera diversi fattori prima di scegliere una compagnia aerea. Questo potrebbe essere il costo dei biglietti aerei, tempo di viaggio, numero di trasferimenti, il peso del bagaglio registrato, recensioni di clienti esistenti, ecc. Pertanto, i vettori aerei prestano molta attenzione a questi fattori al fine di migliorare la qualità del servizio e il comfort del cliente in volo. L'utilizzo di Twitter come ulteriore fonte di informazioni quando si prendono decisioni può migliorare significativamente la qualità dei servizi e il numero di clienti delle compagnie aeree.

Utilizzando metodi di apprendimento automatico, gli scienziati della South Ural State University hanno analizzato un database di messaggi Twitter e hanno sviluppato un modello per la classificazione delle emozioni nei tweet per diverse famose compagnie aeree. Il modello proposto nello studio distingue tra emozioni positive e negative.

"Twitter è stato utilizzato come fonte di dati per la ricerca. Il programma, scritto in Python, scarica i tweet e li pre-elabora. I tweet sono stati raggruppati in diverse categorie, ed è stata individuata una connessione logica tra di loro per trovare una possibile ragione per un tweet che veicola emozioni negative o positive di un passeggero, " spiega Mikhail Tsymbler, capo del Dipartimento SUSU Data Mining e Virtualizzazione della Scuola Superiore di Elettronica e Informatica.

I risultati dello studio possono essere utilizzati per l'ulteriore sviluppo di applicazioni commerciali. Le compagnie aeree potranno analizzare le esperienze dei propri clienti e cercare di migliorare i servizi per attirare più clienti e fornire voli più confortevoli. Inoltre, l'approccio descritto nell'articolo può essere applicato per aumentare la soddisfazione del cliente in altre aree di servizio. Condizione indispensabile è solo la disponibilità di account Twitter ufficiali.