Análisis de sentimiento con analítica avanzada
Minería de datos
Es por esto, que en vista del creciente auge de servicios más tipificados, se han creado técnicas de minería de datos, las cuales tienen como objetivo la búsqueda de conocimiento en grandes colecciones de documentos. Estos documentos conciernen datos no estructurados, entendiendo que estos pueden ser textos o documentos de diversas fuentes y que no se ordenan mediante una estructura rígida como una tabla, como se haría en los datos estructurados comunes.
La adquisición de esos datos se ha convertido en una carrera sin retorno, a tal punto que se han ingeniado diversas formas de recopilar la información con tal de conocernos y aprovechar dicha información para ofrecernos servicios más personalizados, que se ajusten a nuestra forma de vida y preferencias, con servicios tan hechos a la medida que es imposible rechazar.
Una muestra de esta creciente ola la representan empresas como Google, Facebook, Amazon, Tesla, que dominan el mercado a nivel global. Estas compañías presentan inconmensurables ganancias en la bolsa, además de mantenerse en el tiempo ya que su motor, la información, será un recurso que está lejos de acabarse.
A medida que se incrementa el almacenamiento de estos datos, se ve claramente cómo el usuario se transforma en el eje de toda estrategia de comunicación.
Análisis de sentimientos
Es así como a partir de esta rama principal llamada minería de datos, se ha venido bifurcando en diferentes tipos, entre ella la minería de opinión, también conocida como análisis de sentimientos. Esta aborda una tarea de clasificación masiva de documentos de modo automático, que se enfoca en catalogar los documentos tratados en función del trasfondo positivo, neutral o negativo del lenguaje utilizado.
Mediante esta metodología se busca conocer las actitudes, emociones, opiniones, percepciones y conceptos relacionados, como lo son los sentimientos de los usuarios en relación con un tema, producto o marca. Dicho proceso es viable implementarlo en redes sociales, foros, comentarios de blogs, chatbots, entre otros.
La analítica avanzada funciona muy bien para que las compañías estimen cuál ha sido la acogida por parte de sus consumidores ante un nuevo producto lanzado al mercado, dando resultados mucho más veraces y eficientes, incluso más que realizar encuestas de opinión. Al aplicar un análisis de sentimiento a los clientes, las empresas pueden descubrir si se dirigen en la dirección correcta, midiendo los niveles de satisfacción y reducir la tasa de abandono.
Procesamiento de lenguaje natural (NLP)
El lenguaje humano tiene muchos matices, expresiones variadas, tonos y diversidad de posibles interpretaciones de una palabra o frase, que varían según el contexto. Por ejemplo, no es lo mismo decir “chiviado” en Colombia, que decir “chiviado” en México, la misma palabra tienen connotaciones diferentes en cada uno de los países. En Colombia significa falso, mientras que en México, dependiendo del contexto, puede significar nerviosismo y/o vergüenza. El lenguaje puede variar drásticamente según el perfil sociodemográfico del grupo de población que se analice.
El funcionamiento de la minería de opinión consiste en procesar los datos mediante algoritmos, con base en reglas semánticas y sistemas automáticos que aprenden de los datos para mejorar su interpretación. Esta técnica permite definir la cantidad de acogida o rechazo del lenguaje analizado, expresado en 5 niveles: muy positivo, positivo, neutro, negativo y muy negativo.
Gracias a este tipo de algoritmos se obtienen datos de calidad, evitando tomar aquellos que carecen de valor para la toma de decisiones. Igualmente, facilita la toma de decisiones en tiempo real, por ejemplo, apaciguar una crisis de reputación online de uno de los candidatos en medio de las elecciones presidenciales de algún país. Así mismo, desarrollar mejores estrategias empresariales para el posicionamiento de marcas y saber qué están consumiendo las personas en determinados momentos para generar marketing personalizado.
Modelos de clasificación
Para entender de la mejor manera las quejas de los clientes, se debe saber tanto lo que dice como el contexto en el que lo dicen. Un servicio de análisis de sentimiento ayuda a profundizar este estudio distinguiendo los matices del discurso. Así mismo, también sirve para profundizar en otros temas, como estudios de competencia y tendencias de los clientes.
Entre los modelos de clasificación, que son implementados para estos fines, se pueden nombrar los siguientes: Máquina de Vectores de Soporte (SVM), Naïve Bayes, Random Forest, redes neuronales, entre los más implementados. Todos ellos manejados en lenguajes de programación como el ya muy conocido Python con las librerías Sklearn y Matplotlib.
Sin embargo, pese a los avances tecnológicos, así como lo afirman Pozzi, F. A., Fersini, E., Messina, E., & Liu, B. (2017) en su libro Sentiment Analysis in Social Networks, aún es difícil detectar frases que evocan ironía o sarcasmo con plena certeza, ya que aunque se pueda asociar una palabra a una apreciación, es complejo cuando las personas dicen algo pero en realidad quieren expresar el sentido contrario de la frase, siendo un reto para esta rama que constantemente evoluciona y trae consigo sorpresas inesperadas.
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