تناقش هذه الدراسة أسلوب تحليل المشاعر، کأحد تطبيقات الذکاء الاصطناعي واستکشاف فرص الاستفادة منه کمؤشر لتقييم خدمات المعلومات من خلال قياس رضاء المستفيدين عن طريق التحليل الآلي لما ينشر من تعليقات عبر وسائل التواصل الاجتماعي للصفحات الخاصة بمؤسسات المعلومات، مع استعراض نماذج للأدوات والتقنيات الرئيسية المستخدمة في عمليات التحليل الآلي للمشاعر، وأبرز المشکلات التي قد تواجه الاستثمار الفعال لذلک الأسلوب في بيئة المکتبات العربية، وتم الاستعانة بالمنهج الاستکشافي من خلال إجراء دراسة على عينة بلغت (665) تغريدة/تعليقا للمستفيدين عبر وسائل التواصل الاجتماعي )تويتر وفيس بوک( خلال الفترة من ديسمبر 2021 وحتى نهاية مايو 2022، بالبحث بعدد (16) توسيمًا وکلمة مفتاحية ذات علاقة بخدمات المکتبات والمعلومات، وتم إجراء التحليلات اللازمة باستخدام منصة Google Colab من خلال بناء نموذج للتعلم الآلي بتطبيق خوارزمية Naïve-Bays. وأشارت نتائج الدراسة إلى أهمية الاستفادة من البيانات الناتجة عن التحليلات التفصيلية التي يقدمها النموذج، مثل: تحديد قطبية آراء المستفيدين (إيجابية – محايدة – سلبية) نحو ما تنشره المکتبة من منشورات، في قياس رضاء المستفيدين بما يسهم في دعم عمليات اتخاذ القرار لتحسين مستوى تقديم الخدمات، ويمکن للمکتبة أن تعتمد عند التطبيق على أحد التطبيقات الجاهزة أو أن تقوم ببناء النموذج الخاص بها سواء من خلال التقنيات المدفوعة أو مفتوحة المصدر، وأشارت الدراسة إلى عدد من التحديات في هذا الصدد، من بينها ما يتعلق بطبيعة اللغة العربية ولهجاتها عند معالجة اللغة الطبيعية، وقلة ما يتوافر من أدوات أومجموعات بيانات جاهزة أومکتبات برمجية تتعامل مع النص العربي بفاعلية، وطبيعة محتوى التعليقات وغموض دلالة بعضها، وکذلک ضعف المشارکة الفعالة للمستفيدين في التعليقات، فضلًا عن التحديات ذات العلاقة بقضايا الخصوصية، وأوصت الدراسة بضرورة تبني دراسات بينية يتعاون فيها باحثون من تخصصات علوم المکتبات والمعلومات، والحاسبات، واللغويات لتصميم وبناء أدوات برمجية جاهزة وموارد معجمية تدعم إمکانات اللغة العربية، يمکن أن تستخدمها المکتبات وغيرها من مؤسسات المعلومات بصورة مباشرة دون الحاجة للتعقيدات البرمجية لعمليات تحليل الآراء بصورة مفصلة.