Poder comprender las opiniones de audiencias seleccionadas sobre cualquier tema extrapolándolas del texto: este es, en pocas palabras, el objetivo principal del Sentiment Analysis.
También conocida como minería de opinión, es una técnica utilizada por varias empresas públicas y privadas que tiene sus raíces en el reconocimiento del lenguaje natural, lo que reduce su potencial para extraer opiniones de cualquier texto, ya sea publicado en línea o fuera de línea (por ejemplo, en redes sociales o en periódicos y revistas impresas).
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¿Qué es el Sentiment Analysis y por qué es importante?
Partiendo de la definición clásica, el Sentiment Analysis forma parte de los procesos de elaboración de un lenguaje natural a través del cual reconocer las opiniones. Se basa en principios de la lingüística computacional, es decir, la disciplina que interpreta las reglas de un idioma y permite replicarlo a través del software. Una relación simbiótica entre el lenguaje humano y la capacidad de entender las máquinas.
Más allá de las definiciones que suelen incluir las técnicas y tecnologías implicadas, el Sentiment Analysis puede resumirse con un ejemplo práctico: una empresa acaba de lanzar un nuevo producto y quiere saber qué piensan los consumidores al respecto. Para ello, explora una plataforma social para descubrirlo y, dado que un trabajo similar sería prohibitivo si lo realizaran operadores humanos, necesita un sistema que pueda reconocer el nombre del producto y recopilar e interpretar aquellas partes del texto que hacen referencia a él, expresando juicios positivos, negativos o neutrales.
Tiene un papel principal precisamente porque nos permite interpretar el sentimiento (entendido como el grado de aprobación y agrado) de las audiencias elegidas y esto permite a las organizaciones calibrar sus actividades. Es una expresión cristalina del adagio de que “el conocimiento es poder” y, como era de esperar, el Sentiment Analysis se utiliza de forma transversal en varios sectores económicos, financieros, sociales, pero también políticos y electorales.
Métodos para medir el Sentiment Analysis
Los métodos para medirlo son diferentes, al igual que lo son las plataformas y el software (de hecho, muy numerosos) que permiten probar suerte en el Sentiment Analysis.
Sin embargo, limitándonos a las metodologías esenciales, estas se pueden resumir de la siguiente manera:
- Detección de palabras clave
- Afinidades léxicas
- Métodos estadísticos
- Técnicas conceptuales
Cada una de estas metodologías es objeto de estudios y estudios en profundidad que generan abundante literatura especializada. En resumen, la detección de palabras clave clasifica términos específicos como, por ejemplo, “divertido”, “aburrido”, “agradable” o “desagradable”. Las afinidades léxicas asignan una emoción particular a las palabras detectadas.
Los métodos estadísticos se basan en el aprendizaje automático y se basan en un análisis sintáctico profundo del texto para extrapolar las opiniones a contextos más amplios. Las técnicas conceptuales, por otro lado, se basan en rasgos ontológicos y semánticos, por lo que son capaces de comprender las sutilezas expresivas.
De hecho, para ofrecer una imagen menos abstracta, los algoritmos reconocen las palabras y asignan puntuaciones a cada una de ellas según su significado positivo, neutro o negativo. Las diversas metodologías en boga permiten asignar puntuaciones incluso a grupos de palabras o frases, elevando así el nivel de contextualización.
Cómo se realiza el análisis de los sentimientos y qué herramientas están disponibles
Como el Sentiment Analysis es el examen de los datos, el éxito del análisis dependerá en gran medida de la calidad de la información. No hay que olvidar que se basa en técnicas de procesamiento del lenguaje natural y aprendizaje automático. Estamos avanzando en un campo que está dando grandes pasos y que está destinado a ser cada vez más preciso y eficaz.
En general, el análisis de los sentimientos consta de cuatro fases:
- Recopilación de datos: publicaciones en los canales sociales, encuestas, reseñas, etc.
- Procesamiento previo: los datos se limpian para eliminar las palabras insignificantes con fines de análisis y se corrigen los errores sintácticos u ortográficos
- El análisis: se confía a algoritmos que examinan palabras o frases utilizando diccionarios especiales o modelos de aprendizaje automático (o una combinación de ambos)
- Interpretación: los resultados se interpretan finalmente, lo que permite tomar decisiones informadas. Una empresa puede, por ejemplo, evaluar su servicio al cliente y comprender cómo realizar mejoras.
Hay innumerables herramientas disponibles, tanto gratuitas como de pago. El uso de Google Alert, aunque subestimado, permite escanear la web en busca de temas y palabras clave. Meltwater, más concretamente, se centra en el tono de los comentarios examinados y Brand24, centrado en la escucha social, explora las principales redes sociales. También lo hace Talkwalker, una herramienta utilizada por organizaciones de varios tamaños y de diferentes sectores.
Sentiment Analysis y aprendizaje automático: ventajas y desventajas
Las ventajas del aprendizaje automático se deben principalmente a la escalabilidad y la velocidad de ejecución, cualidades que repercuten en cualquier acción o disciplina en la que esté implicado el aprendizaje automático.
En el caso específico del Sentiment Analysis, las desventajas son más importantes. La primera y más impactante se debe a la falta de propensión del aprendizaje automático a captar matices del lenguaje escrito, como, por ejemplo, formas de ironía o sarcasmo.
No menos importante, los algoritmos requieren configuraciones especiales que pueden resultar complejas y están pensados para personas con un alto conocimiento del tema.
Cómo utilizar el Sentiment Analysis en el marketing y otras industrias
La capacidad de identificar comentarios positivos, neutrales o negativos tiene usos que se despliegan horizontalmente. El marketing es una de las actividades que más disfruta de los frutos del Sentiment Analysis, pero no es la única. Lo habitual es que el uso que se pueda hacer del mismo se resuma de la siguiente manera:
- Utilizar la retroalimentación para mejorar productos o servicios. Los comentarios de los usuarios suelen ser una prueba decisiva que puede guiar a las organizaciones a mejorar.
- Identifique a los competidores directos y examine las palabras que utilizan sus respectivos clientes. Es una forma de estudiar a tu oponente (y aprender de los errores que comete), pero también de las jugadas correctas.
- Gestione o anticipe las crisis reputacionales. Las opiniones de los clientes y usuarios pueden sugerir el inicio de un descontento generalizado o pueden avalar un movimiento de desaprobación que ya está en marcha. El conocimiento es poder, como se ha mencionado, y poder actuar de manera puntual y específica es un arma adicional para las empresas y organizaciones en general.
En otros sectores, existen lógicas similares o paralelas. La filosofía es siempre la misma, es decir, examinar las palabras que utilizan quienes utilizan un servicio o un producto y convertirlas en la estrella más popular porque, más allá de momentos o eventos puntuales que puedan atraer a un mayor número de consumidores (piénsese en las vacaciones de Navidad, las vacaciones de verano, etc.), los clientes siempre hablan de las compras que realizan o de los servicios que utilizan.
Ejemplos de Sentiment Analysis en marketing
Los usos más habituales en marketing tienden a medir la percepción de una marca, a hacer un seguimiento de las emociones que despiertan los productos o servicios, pero también a evaluar la eficacia de las campañas de marketing.
No menos importante, con un análisis más profundo, el Sentiment Analysis puede ayudar a identificar a los influenciadores, es decir, aquellos usuarios o aquellas páginas sociales que generan engagement y la interacción posterior, o la relación entre las interacciones y el número de seguidores de cada contenido publicado.
Otros sectores en los que el Sentiment Analysis es importante
El análisis de los sentimientos tiene un peso específico en muchos sectores y debe considerarse transversal en el sentido más amplio del término, ya que cubre las necesidades de las organizaciones públicas y privadas.
Política
Detecta las opiniones de los ciudadanos sobre las decisiones políticas, lo que esperan ante los acontecimientos que se han ganado el honor de las noticias, pero también ante los temas importantes que una comunidad o grupo de personas ha decidido abordar. El análisis de los sentimientos proporciona datos sobre el sentimiento predominante en un momento específico en relación con temas generales o particulares.
Mercados de valores
En este contexto, el análisis de los sentimientos capta los sentimientos y las opiniones de grupos de personas ante los fenómenos actuales, como, por ejemplo, las tendencias de la renta variable o las tasas de rendimiento de los bonos. Tiene repercusiones tanto en la capacidad de leer las tendencias del mercado como en la posibilidad de predecir qué valores se venderán o comprarán en cantidades significativas, y esto abre la puerta a oportunidades de inversión.
Comunicación
Desde el punto de vista del análisis de los sentimientos, es difícil trazar una línea clara entre la comunicación como tal y las campañas de marketing, que también se basan en técnicas de comunicación. Como ocurre en el marketing, en la comunicación también es vital entender si los mensajes han alcanzado los objetivos marcados y recopilar las opiniones que han generado tiene sentido práctico, ya que puede ayudar a los comunicadores a corregir el tiro si es necesario.
Medicina
El Sentiment Analysis se utilizó para medir las reacciones de los usuarios ante las campañas de prevención de la anorexia difundidas a través de Twitter y sirvió de palanca para recopilar información sobre el impacto de los cierres patronales provocados por la pandemia.
Fuente: Agenda Digitale
