AI w public relations: Jak wykorzystać AI do wykrywania anomalii w komunikacji


OPUBLIKOWANO: 28 maja 2024

AI i automatyzacja mogą wspomóc PR w wykrywaniu anomalii w komunikacji. Analizując dane z mediów i sieci, AI jest w stanie zidentyfikować nietypowe wzorce i zagrożenia, umożliwiając szybką reakcję i zapobieganie kryzysom wizerunkowym.


Jak użyć AI oraz automatyzację do wykrywania anomalii w komunikacji

Wykrywanie anomalii w komunikacji polega na identyfikowaniu nietypowych wzorców lub odchyleń od normalnych zachowań w danych. W kontekście public relations, może to obejmować analizę treści w mediach społecznościowych, artykułach prasowych, komentarzach użytkowników itp., w celu wczesnego wykrywania potencjalnych kryzysów wizerunkowych lub negatywnych trendów.

AI i automatyzacja mogą znacząco usprawnić ten proces. Algorytmy uczenia maszynowego, takie jak te oparte na drzewach decyzyjnych, sieciach neuronowych czy analizie skupień, mogą być wytrenowane na dużych zbiorach danych, aby rozpoznawać anomalie i wzorce odbiegające od normy. Automatyzacja umożliwia ciągłe monitorowanie różnych kanałów komunikacji i natychmiastowe powiadamianie o wykrytych problemach.

Przykładowo, AI może analizować sentyment wypowiedzi na temat marki w social media, identyfikując nagłe skoki negatywnych emocji. Może też wykrywać nietypowe słowa kluczowe lub tematy pojawiające się w dyskusjach, które mogą sygnalizować nadchodzący kryzys. Dzięki temu zespół PR może szybko reagować i przeciwdziałać potencjalnym zagrożeniom dla reputacji firmy.


Case - zastosowanie AI do wykrywania anomalii w komunikacji


Opis problemu

Firma Świeżaki, producent naturalnych soków owocowych, zauważyła w ostatnim czasie zwiększoną liczbę negatywnych komentarzy i reklamacji na swoich kanałach w mediach społecznościowych. Dotyczyły one głównie nowej linii produktów wprowadzonej kilka tygodni temu. Zespół PR miał trudności z nadążaniem za napływającymi wpisami i obawiali się, że może to przerodzić się w poważny kryzys wizerunkowy.

Głównym wyzwaniem było skuteczne monitorowanie różnych platform, szybkie identyfikowanie niepokojących sygnałów i odpowiednie reagowanie. Ręczne przeglądanie i analiza wszystkich wzmianek okazały się czasochłonne i mało efektywne. Firma postanowiła wdrożyć rozwiązanie wykorzystujące AI do automatycznego monitoringu mediów i wykrywania anomalii w komunikacji.


Wykrywanie anomalii w komunikacji za pomocą ChatGPT z Code Interpreter oraz GPT-4 z możliwością wykonywania programów i dostępem do Scikit-learn + NumPy + SciPy + matplotlib + seaborn + statsmodels

Zespół PR Świeżaków zdecydował się wykorzystać model ChatGPT z Code Interpreter oraz GPT-4 z możliwością wykonywania programów i dostępem do bibliotek analizy danych. Ten wybór podyktowany był potrzebą elastycznego i zaawansowanego rozwiązania, które można łatwo dostosować do specyfiki problemu.

W pierwszym kroku, zebrano historyczne dane o interakcjach użytkowników z różnych kanałów social media (Facebook, Twitter, Instagram) za pomocą API tych platform. Dane te posłużyły do wytrenowania modelu wykrywania anomalii opartego na algorytmie Isolation Forest z biblioteki Scikit-learn.

Model został zintegrowany z systemem monitoringu mediów, który w czasie rzeczywistym pobierał nowe komentarze i wzmianki o marce. Każdy wpis był analizowany pod kątem sentymentu (dzięki narzędziu GPT-4) oraz porównywany z wyuczonym wzorcem "normalnych" interakcji. W przypadku wykrycia anomalii, czyli np. nagłego wzrostu negatywnych emocji lub pojawienia się nietypowych słów kluczowych, system wysyłał automatyczne powiadomienie do zespołu PR przez Slacka.

Napisz do nas jeżeli chcesz wdrożyć AI w swojej firmie

Algorytm rozwiązania przy użyciu ChatGPT z Code Interpreter oraz GPT-4 z możliwością wykonywania programów i dostępem do Scikit-learn + NumPy + SciPy + matplotlib + seaborn + statsmodels

1. Pobranie historycznych danych o interakcjach z social mediów przez API (Facebook Graph API, Twitter API, Instagram API) za pomocą skryptów Python.

2. Przygotowanie i czyszczenie danych - usunięcie duplikatów, znaków specjalnych, tokenizacja tekstu itp. z wykorzystaniem bibliotek NumPy i Pandas.

3. Analiza sentymentu historycznych wpisów za pomocą modelu GPT-4 - przypisanie etykiet (pozytywny, neutralny, negatywny).

4. Trenowanie modelu wykrywania anomalii Isolation Forest na przygotowanych danych (Scikit-learn).

5. Integracja wytrenowanego modelu z systemem monitoringu mediów, który pobiera najnowsze wzmianki w czasie rzeczywistym przez API.

6. Analiza sentymentu nowych wpisów (GPT-4) i porównanie z wyuczonym wzorcem przez model Isolation Forest.

7. W przypadku wykrycia anomalii (wpis oznaczony przez model jako anomalia), wysłanie powiadomienia na Slacka dzięki integracji przez Zapier.

8. Wizualizacja wyników w dashboardzie (matplotlib, seaborn) - wykresy trendów, rozkład sentymentu w czasie, "podejrzane" słowa kluczowe itp.

9. Regularne aktualizowanie modelu nowymi danymi i monitorowanie jego skuteczności (macierze błędów, metryki precision/recall).

Dzięki takiemu podejściu, Świeżaki były w stanie znacznie szybciej reagować na potencjalne kryzysy. System wykrył, że negatywne komentarze dotyczą głównie nowej butelki, która według niektórych klientów przeciekała. PR wydał oświadczenie, obiecując wymianę wadliwych egzemplarzy, co pozwoliło opanować sytuację zanim przerodziła się w poważny kryzys wizerunkowy.

Wdrożenie rozwiązań AI do monitoringu mediów i wykrywania anomalii pozwala na proaktywne zarządzanie komunikacją i minimalizowanie ryzyka kryzysów PR.


Potencjalne korzyści z wykorzystania AI do wykrywania anomalii w komunikacji

Zastosowanie sztucznej inteligencji i automatyzacji w monitorowaniu mediów oraz wykrywaniu anomalii komunikacyjnych niesie ze sobą liczne korzyści dla działów PR i całej organizacji:

Kluczowe plusy wykorzystania AI w tym obszarze to:

  • Szybsze reagowanie na potencjalne kryzysy dzięki natychmiastowym powiadomieniom o niepokojących sygnałach
  • Bardziej efektywna alokacja zasobów - pracownicy PR mogą skupić się na proaktywnych działaniach, zamiast ręcznego przeglądania setek wpisów
  • Dokładniejsza analiza dużych zbiorów danych z różnych źródeł, wychwytywanie subtelnych trendów i zależności
  • Wcześniejsze dostrzeganie szans i zagrożeń, co pozwala lepiej planować strategię komunikacji

Oczywiście, same narzędzia AI to nie wszystko - równie ważne jest posiadanie kompetentnego zespołu, który potrafi odpowiednio zinterpretować dostarczane przez algorytmy informacje i podjąć adekwatne działania. Niezbędne jest też regularne testowanie i udoskonalanie wdrożonych rozwiązań, aby dopasowywać je do zmieniających się realiów medialnych i oczekiwań odbiorców.

Wypróbuj różne modele AI