Estás leyendo la publicación: Comprender el análisis de sentimientos: qué es y por qué se usa
El análisis de sentimientos, también conocido como minería de opiniones, es un término muy usado pero a menudo mal entendido.
En esencia, es el proceso de determinar el tono emocional detrás de una serie de palabras, que se utiliza para comprender las actitudes, opiniones y emociones expresadas en una mención en línea.
Usos del análisis de sentimiento
El análisis de sentimiento es extremadamente útil en el monitoreo de redes sociales, ya que nos permite obtener una visión general de la opinión pública más amplia detrás de ciertos temas. Las herramientas de monitoreo de redes sociales como Brandwatch Analytics hacen que ese proceso sea más rápido y fácil que nunca, gracias a las capacidades de monitoreo en tiempo real.
Las aplicaciones del análisis de sentimientos son amplias y poderosas. La capacidad de extraer información de los datos sociales es una práctica que está siendo adoptada ampliamente por organizaciones de todo el mundo.
Se ha demostrado que los cambios en el sentimiento en las redes sociales se correlacionan con los cambios en el mercado de valores.
El gobierno de Obama utilizó el análisis de sentimientos para medir la opinión pública sobre anuncios de políticas y mensajes de campaña antes de las elecciones presidenciales de 2012. Ser capaz de ver rápidamente el sentimiento detrás de todo, desde publicaciones en foros hasta artículos de noticias, significa estar en mejores condiciones para elaborar estrategias y planificar para el futuro.
También puede ser una parte esencial de su enfoque de investigación de mercado y servicio al cliente. No solo puede ver lo que la gente piensa de sus propios productos o servicios, también puede ver lo que piensan de sus competidores. La experiencia general del cliente de sus usuarios se puede revelar rápidamente con el análisis de sentimientos, pero también puede ser mucho más granular.
La capacidad de comprender rápidamente las actitudes de los consumidores y reaccionar en consecuencia es algo que Expedia Canadá aprovechó cuando notó que había un aumento constante en los comentarios negativos sobre la música utilizada en uno de sus anuncios de televisión.
El análisis de opinión realizado por la marca reveló que la música que se reproducía en el comercial se había vuelto increíblemente irritante después de varias transmisiones, y los consumidores acudían en masa a las redes sociales para desahogar sus frustraciones.
Un par de semanas después de la primera emisión del anuncio, más de la mitad de las conversaciones en línea sobre la campaña fueron negativas.
En lugar de atribuir el anuncio como un fracaso, Expedia pudo abordar el sentimiento negativo de una manera lúdica y consciente al transmitir una nueva versión del anuncio que presentaba el violín infractor siendo aplastado.
Comprensión contextual y tono
Pero eso no quiere decir que el análisis de sentimientos sea una ciencia perfecta en absoluto.
El lenguaje humano es complejo. Enseñar a una máquina a analizar los diversos matices gramaticales, las variaciones culturales, la jerga y las faltas de ortografía que se producen en las menciones en línea es un proceso difícil. Enseñar a una máquina a comprender cómo el contexto puede afectar el tono es aún más difícil.
Los humanos son bastante intuitivos cuando se trata de interpretar el tono de un escrito.
Considere la siguiente oración: “Mi vuelo ha sido retrasado. ¡Brillante!”
La mayoría de los humanos podrían interpretar rápidamente que la persona estaba siendo sarcástica. Sabemos que para la mayoría de las personas tener un vuelo retrasado no es una buena experiencia (a menos que haya una barra libre como compensación). Al aplicar esta comprensión contextual a la oración, podemos identificar fácilmente el sentimiento como negativo.
Sin comprensión contextual, una máquina que mira la oración anterior podría ver la palabra “brillante” y categorizarla como positiva.
Cómo hacemos análisis de sentimientos en Brandwatch
¿Recuerdas la escena de Terminator 2, cuando un joven Jon Connor le enseña al T-800 frases noventeras como “no problemo”, “cómeme” y “hasta la vista, bebé”?
Eso no es del todo diferente a cómo un experto lingüista le enseñaría a una máquina cómo realizar un análisis de sentimiento básico.
A medida que evoluciona el lenguaje, el diccionario que utilizan las máquinas para comprender los sentimientos seguirá ampliándose.
Con el uso de las redes sociales, el idioma está evolucionando más rápido que nunca. Los límites de 140 caracteres, la necesidad de ser breve y otros memes prevalecientes han transformado la forma en que nos hablamos en línea. Esto, por supuesto, trae consigo muchos desafíos.
Las técnicas de aprendizaje automático y el campo del procesamiento del lenguaje natural tienen un papel que desempeñar en el futuro del análisis de sentimientos. Hay mucho trabajo por hacer, pero se están haciendo mejoras todos los días.
En Brandwatch, empleamos un proceso basado en reglas para ayudar a nuestro software a comprender mejor las formas en que el contexto puede afectar el sentimiento.
Tomamos todas las palabras y frases que implican un sentimiento positivo o negativo y aplicamos reglas que consideran cómo el contexto puede afectar el tono del contenido. Las reglas cuidadosamente elaboradas ayudan a nuestro software a saber que la primera oración a continuación es positiva y la segunda es negativa.
“Quiero tanto un burrito”
“Acabo de comer un burrito. Fue tan malo.
También estamos trabajando en un análisis más detallado que analiza las emociones, incluida la felicidad o la ira. Esto revela aún más el contexto de la conversación que se desarrolla en torno a una marca o evento.
También puede usar nuestras clasificaciones positivas y negativas para crear una puntuación de sentimiento para las conversaciones. Como puede ver fácilmente el porcentaje de menciones que son positivas, negativas o neutrales, puede hacerse una idea del rendimiento de su marca a lo largo del tiempo. Por ejemplo, si las menciones positivas de sus productos aumentaron un 15 % año tras año, está claro que está haciendo algo bien.
Las advertencias del análisis de sentimientos
Los ejemplos anteriores muestran cómo el análisis de sentimientos tiene sus limitaciones y no debe usarse como un marcador 100% preciso.
Al igual que con cualquier proceso automatizado, es propenso a errores y, a menudo, necesita un ojo humano para vigilarlo. En Brandwatch, damos a los usuarios la oportunidad de redefinir el sentimiento si creen que se ha categorizado incorrectamente.
Más allá de la confiabilidad, es importante reconocer que la expresión humana no cabe en solo tres cubos; no todos los sentimientos se pueden categorizar simplemente como positivos, negativos o neutrales.
Predicciones para el futuro del análisis de sentimientos
Si bien es difícil especular sobre cómo podría evolucionar en el futuro un sistema relativamente inmaduro, existe la suposición general de que el análisis de sentimientos debe ir más allá de una escala unidimensional positiva a negativa.
De la misma manera que la política no siempre puede reducirse a una posición en una escala de izquierda a derecha, existen otros tipos de sentimientos que no pueden ubicarse en un simple barómetro.
Para el futuro, para comprender y capturar verdaderamente la amplia gama de emociones que los humanos expresan en forma de palabras escritas, necesitamos una escala multidimensional más sofisticada.
¿Puede el análisis de texto medir el escepticismo, la esperanza, la ansiedad, el entusiasmo o la falta de ellos? ¡Sí! Y pronto haremos que esta tecnología esté disponible.
Sin duda, las organizaciones se volverán más conscientes de las aplicaciones del análisis de sentimientos dentro de su mercado, lo que impulsará el crecimiento de los servicios y la tecnología específicos del sector que brindan casos de uso específicos de sentimientos, por ejemplo, herramientas de inteligencia que ayudan a la toma de decisiones para los comerciantes y analistas financieros.
Veremos un cambio en la percepción de la confiabilidad del análisis de sentimiento. Los usuarios se sentirán más cómodos con la idea de que el análisis automático del material de texto individual es difícil de igualar al desempeño humano.
La información que se puede obtener de grandes conjuntos de datos (millones de Tweets) eclipsará las preocupaciones sobre la confiabilidad a nivel granular (un solo Tweet).
En su lugar, la atención se centrará en cómo hacer que los resultados sean interpretables y procesables. Mientras tanto, nos aseguraremos de que estamos trabajando para hacer que el análisis de sentimientos sea lo más preciso y fácil de entender posible.
Si desea obtener más consejos sobre el análisis de sentimientos en Brandwatch, diríjase aquí para obtener algunos consejos.