Hace no mucho, recabar información sobre el parecer de la población acerca de una situación, acontecimiento o producto era costoso, complejo y la muestra era modesta. Ahora, sin embargo, esa Data es inmensa y accesible, pero inabarcable para interpretarla con un equipo exclusivamente humano.

Aquí es donde entra el análisis de sentimientos (AS) y no se puede entender sin el papel de un especialista con un Curso de Big Data. Conoce qué es, algunas de las metodologías y los desafíos de esta tecnología.

¿Qué es el análisis de sentimientos y cómo funciona?

Miles de millones de personas opinan, para bien o para mal, sobre infinidad de temas en las redes sociales. Para interpretar esta cantidad de Data, se aplica el machine learning que recoge toda esa información con la minería de datos y procesa el contenido para realizar un análisis de sentimientos.

El análisis de sentimientos mide las reacciones ante los acontecimientos y ayuda a saber cómo mover a la acción al público objetivo. Pero no es una tarea fácil: requiere de un ojo entrenado, metodologías eficientes y, además, esta tecnología no viene sin desafíos. Conoce las costuras de esta rama del Big Data.

El análisis de sentimientos permite medir la reacción positiva o negativa acerca de un evento a través del contenido masivo generado en internet.

Metodologías clave en el análisis de sentimientos

El análisis de sentimientos se puede llevar a cabo por muchos caminos para que las interpretaciones reflejen la riqueza de las reacciones que despertaron en el público que opina sobre cualquier acontecimiento. Repasamos algunas de las más habituales.

Análisis basado en diccionarios

Es una técnica basada en instruir al algoritmo la connotación de las palabras asociadas a sentimientos y crear con ellas listas predefinidas. Para ello, se emplean diccionarios que recojan las acepciones. Por ejemplo, la Real Academia de la Lengua Española, en el caso del español.

Dependiendo del idioma, existen diccionarios específicos de las emociones y opiniones, que son idóneos para este cometido. Por ejemplo, el Valence Aware Dictionary and Sentiment Reasonerer o el Diccionario de Opiniones de Harvard.

Máquina de soporte vectorial

A través del machine learning, se entrena a una máquina de soporte vectorial con textos ya preclasificados que reflejan todo tipo de emociones y sentimientos asociados a una opinión buena o mala.

De esta forma, la máquina de soporte vectorial aprende a interpretarlos y se prepara para asumir nuevos contenidos y saber cómo clasificarlos en una categoría positiva o negativa con más tino.

Análisis basado en regresión

Es una metodología que permite realizar un análisis de sentimientos a través de técnicas de regresión logística o lineal. Es decir, un algoritmo poderoso que es capaz de leer el texto y deducir donde posicionar la reacción en función del contenido que ha interpretado.

Utilizando el análisis de sentimientos en redes sociales

¿Cómo sacar el máximo partido del análisis de sentimientos? Toma nota de las aplicaciones prácticas que los departamentos de marketing, redes sociales o business inteligence puede medir gracias a las interpretaciones.

• Analizar resultados del análisis de sentimientos para esclarecer si el parecer de la muestra es positivo, negativo o indiferente.
• Identificar tendencias o planificar posibles campañas donde el contexto sea clave para que triunfen.
• Monitorizar la percepción que tiene el público sobre la marca y reforzar todos los puntos donde se pueda mejorar la opinión.
• Evaluar el sentimiento del público sobre la competencia y detectar las ventajas competitivas de la marca en ese entorno.
• Diseñar una atención al cliente personalizada y más entrenada tras absorber todos los sentimientos negativos entre los usuarios.

Desafíos comunes en el análisis de sentimientos

El análisis de sentimientos es idóneo para medir el impacto de una campaña, interpretando el parecer de todo el público que alcanzó. Eso sí, siempre que se elija el método adecuado.

Sin embargo, el rango de los sentimientos es acotado y los parámetros suelen establecerse por extremos; además, la interpretación de la sintaxis puede dificultar cómo procesa el mensaje la IA. Conoce estos y más desafíos en el AS para tenerlos en cuenta.

El uso humano del lenguaje y la polarización para medir los sentimientos pueden ser palos en las ruedas para los resultados.

Puede ser limitado para predecir el éxito en futuras campañas

Es habitual realizar un análisis de sentimientos en Big Data con reacciones positivas/neutras/negativas. Pero no son concluyentes para una visión global e integral de negocio, pues el abanico de las emociones humanas es mucho más amplio y depende del contexto.

Ahora más que nunca es clave conectar con el momento que se vive en las redes. Y hacerlo sin riesgos, porque una misma campaña puede salir redonda o crear una crisis reputacional por el contexto. Aquí el análisis de sentimiento es limitado para determinar el éxito de futuras acciones, aunque funcionaran en el pasado.

La sintaxis en el análisis de sentimientos

Cómo nos comunicamos está atado al contexto cultural y, por eso, es un acto cargado de un significado que va más allá de una lectura literal, que pueden tener los motores que extraen la minería de opiniones. La sintaxis y la semántica suponen, sin duda, un reto a la hora de extraer las conclusiones del análisis de sentimientos.

Uno de los desafíos en este campo es el tratamiento de la negación, como recoge el artículo de Salud M. Jiménez-Zafra, M. Teresa Martín-Valdivia y L. Alfonso Ureña-López de la Universidad de Jaén. Como ejemplo, extraído de su trabajo, afirman que una opinión positiva “puede expresarse con términos negativos negados (Ej. “El ordenador no funciona bien”. “El personaje principal no era una mala persona”.)”

Este grupo de investigadores propuso una vía para solucionar este desafío en el análisis de sentimientos aplicando un enfoque sintáctico y estudiando las partículas negativas más importantes: “no”, “tampoco”, “nadie”, “ni”, “sin”, “nada”, “nunca” y “ninguno” y definieron reglas para generalizar su tratamiento. ¡Comprueba el modelo de árbol de dependencias de su estudio aquí!

Asegurarse de que las conclusiones son válidas

Las conclusiones de un análisis de sentimientos pueden ser positivas, cuando la realidad es la contraria. Es un desafío calibrar el procesamiento de la máquina para interpretar con acierto toda la minería de opiniones en función de ciencias tan complejas como la semántica.

Debes asegurarte de que tu metodología tiene en cuenta los matices que puede tener el lenguaje y los mensajes. La comunicación humana no siempre es literal y más en internet, donde el sarcasmo, ironía o humor son una parte integral de la experiencia en redes. Si no tienes en cuenta estos factores, la validez de los resultados tambalea.

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