Escucha social

Análisis de sentimiento en redes sociales

El análisis de sentimiento es un término que se ha vuelto muy popular en los últimos años. A pesar de ser un término bastante empleado tenemos solo una idea básica de lo que implica. Aquí explicaremos la profundidad del tema. Para KarmaPulse es importante mantenernos en constante aprendizaje, pero lo es más el compartir ese conocimiento adquirido.

 

¿Qué es el análisis de sentimiento?

El análisis de sentimiento es una área del Procesamiento de Lenguaje Natural (NLP) que tras el auge del uso de Machine Learning a recobrado mucha fuerza. Y a partir de aquí se han encontrado una gran variedad de aplicaciones que lo han hecho un tema de mucha investigación y debate.

El social sentiment es una técnica que pretende encontrar la opinión polarizada de un texto. Vivimos en la época donde se generan más textos que nunca. Las redes sociales son el lugar de internet donde podemos encontrar más opiniones que en ningún otro lado. Dar con las opiniones de las audiencias se ha vuelto una tarea compleja pero muy enriquecedora.

La mayor cantidad de textos que podemos recabar de las redes sociales no tienen una estructura en común. Cada uno tiene su propio formato, reglas, contexto, etc. Con la ayuda del análisis de sentimiento puedes estructurar todos estos textos para convertirlos en datos útiles que proyecten la opinión de una audiencia sobre un producto, servicio, un lanzamiento, una marca, un personaje, un político, un evento o cualquier otro tema sobre el que se pueda tener una opinión.

Conocer estas opiniones tiene un amplio abanico de usos prácticos como lo son: analizar el mercado, entender la salud de tu marca, obtener retroalimentación de tu producto y/o servicio, mejorar tu servicio a cliente, generar prospectos calificados entre muchos más.

Pero ¿qué es una opinión? Las opiniones son expresiones subjetivas que una persona arroja sobre un tema, cosa o evento. Éstas suelen describir su valoración sobre este así como su sentimiento y/o emoción al respecto.

 

Puntos esenciales del análisis de sentimiento

Es importante saber que en los textos, en especial en redes sociales, encontraremos información que va más allá de las opiniones. Tenemos textos que hablan de hechos:

Bill gates

En ocasiones los textos tienen la finalidad de ser informativos:

Pedro Kumamoto

A veces nos encontraremos con textos que buscan generar conversación:

Bonafont aumenta costos

A veces los textos reflejarán una intención de venta y/o de compra:

Bonafont mitad de precio

Ejemplos y categorías como las anteriores hay muchos más,es aquí donde encontramos la relevancia de poder filtrar y categorizar aquellos mensajes que en realidad expresan una opinión:

bonafont ligero bonafont frente a epura

 

Tipos de análisis de sentimiento

Algo muy importante al hablar del análisis de sentimiento es estructurar los tipos de sentimiento. Existe un amplio número de posibilidades para categorizar el sentimiento de un texto y cada herramienta o equipo de trabajo puede utilizar una diferente. De ahí la importancia de elegir el correcto para ti.

 

Polarizado

Éste es el análisis más común y consiste en polarizar una opinión hacia algo positivo, algo negativo o algo neutral. En algunos casos se opta por hacerlo más granular, incluyendo las categorías de ‘muy positivo’ y ‘muy negativo’. Otro uso es omitir la categoría neutral y ubicar todo texto como algo positivo o negativo para quien lo analiza.

 

Intención

Este tipo de clasificación se enfoca en lo que los usuarios quieren hacer con lo que dice y no tanto en lo que dicen. Suele tener etiquetas como: interesado y no interesado.

pika yamba

 

Emoción

Una clasificación más especializada puede ir hacia la detección puntual de la emoción que se transmite, siendo las más comunes: Alegría, Felicidad, Frustración, Enojo, Tristeza. Este tipo de clasificación de sentimiento es muy utilizado en lanzamientos/campañas de producto para medir que tan alineadas están las expectativas contra la opinión de la audiencia.

Como los anteriores, existen más variantes a la hora de hablar del sentimiento de una persona y como este lo transmite en un texto. Pero éstos son los más comunes y ejemplifican muy bien la complejidad que abarca clasificar el sentimiento de un texto.

 

Relevancia del análisis de sentimiento

análisis de sentimiento en tiempo real

Ya que tenemos claro qué es el análisis de sentimiento, la variedad de clasificaciones que se pueden lograr con él y las consideraciones básicas a tener cuando queremos implementarlo pasemos a la pregunta central: ¿vale la pena? 

Sí. Totalmente.

Como comentábamos anteriormente mucha de la información generada en internet y más aún en redes sociales no tiene orden, se siente como una montaña enorme de caos y extraer valor se vuelve una tarea humanamente inalcanzable. Ahí es donde la clasificación de sentimiento empieza por generar algo de orden para obtener provecho de esa enorme montaña de opiniones.

 

Escalabilidad

Sin duda, un grupo de personas podrían lograr mejores resultados que un proceso automático. O quizá no, consideremos lo complicado que es hacer concordar a un grupo de personas sobre el sentimiento que expresa algo. Imagina la cantidad de recursos que implicaría clasificar manualmente cada texto generado en las redes sociales de tu interés. Simplemente se vuelve incosteable.

Tú querrás analizar cada vez más aspectos de tu negocio, marca o idea. Lo que dicen de ti, lo que dicen de tu competencia, lo que dicen de tu marca, de cada uno de tus productos, de tu servicio, lo que se dice en general en la industria. El que todo esto pueda clasificarse de forma automática para que lo utilices a un costo asequible se vuelve un diferenciador enorme.

 

Tiempo Real

Otro aspecto importante es que esta clasificación ocurre en tiempo real lo cual te arroja no sólo información valiosa por su contenido sino por su momento. Esta información llega justo cuando es creada lo cual te permite detectar situaciones que de otra manera podrías detectar demasiado tarde. Ejemplos: una crisis de RRPP, un cliente que está a punto de abandonarte, etc. Son todas estas situaciones donde el tiempo en que se detectan es valiosísimo.

La velocidad a la que se mueven las redes sociales ya no nos permiten hacer análisis tradicionales. Nos vemos obligados a reaccionar al ritmo al que se mueven las conversaciones. Y aunque las crisis no se pueden pronosticar, sí podemos prevenirlas. El estudio de las tendencias nos ayuda a saber hacia dónde se mueven las opiniones de los usuarios.  Para ello en KarmaPulse nos daremos a la tarea de traerte todos estos beneficios en las diferentes áreas donde puede aplicarse y que muy probablemente un caso de estos es justo lo que estás buscando en análisis de sentimiento.

 

Acceso a la información

La minería de opinión no solo nos permite conocer la actitud de los usuarios al rededor de un tema, sino las opiniones en sí mismas.

Leer, buscar, organizar y clasificar los mensajes de los usuarios es una tarea titánica. Incluso no podrías realizarlo desde herramientas convencionales como las propias redes sociales.

La minería de datos nos abre la posibilidad de conocer lo que piensan los usuarios al conectarnos directamente a las fuentes de información. A esto le sumamos el beneficio de organizar estos datos en aquellos que nos son estrictamente relevantes en este momento.

 

La ciencia imperfecta

ciencia del análisis de datos

Regresemos al concepto procesamiento del lenguaje natural. Esta ciencia nos permite programar a las computadoras para interpretar grandes cantidades de información en lenguaje natural. Pero que podamos hacerlo no significa que lo realicemos de forma intachable.

De hecho es todo lo contrario. Los algoritmos con los que procesamos la información para el análisis del sentimiento de los textos aprenden en la medida en la que los alimentemos de muestras válidas, de reglas específicas y de lenguaje suficiente.

En KarmaPulse nos tomamos estas 3 tareas muy en serio. Cada día proveemos a nuestros clasificadores nuevas y originales formas de comunicarnos. Las palabras que ayer no existían hoy pueden transformar toda la opinión respecto a algo o alguien. Recordemos a Riqui Riquín Canallín, ningún clasificador podría entender qué quieren decir los usuarios o cuál es su sentimiento al respecto si no los actualizamos con meticulosidad. 

¿Es posible clasificar el sentimiento a la perfección? No, pero podemos acercarnos. Incluso de forma humana no lograríamos llegar a un acuerdo sobre qué es positivo, qué es negativo y qué es neutral. Lo que para alguien es un mensaje entusiasta, para otro es uno terrible.

Leamos este mensaje de un clásico Chivas vs América:

¡Hoy pierde el  América! 

Para los aficionados de Chivas es un mensaje positivo, mientras para los americanistas es uno bastante negativo. Es por ello que debemos educar a los algoritmos no solo en torno a los temas, sino en los usuarios que consumen el análisis.

 

Exactitud y precisión 

Este par de conceptos podrían parecer complejos, pero no lo son. Atendiendo a un tema y postura somos capaces de pronosticar la exactitud con los que los clasificadores llevan a cabo el análisis de sentimiento de los textos.

La exactitud mide la eficacia del clasificador en cuanto al número total de aciertos de una muestra realizada. Es decir, si utilizas las herramientas de KarmaPulse para analizar el sentimiento de un tema alrededor de tu marca con seguridad las calificaciones de sentimiento tendrán errores. Pero ¿qué tanto se va a equivocar? Cada herramienta y clasificador tiene su propia escala de exactitud. Supongamos que para opiniones de servicio al cliente podemos asegurar que KarmaPulse tiene un 62% de exactitud. Conociendo esto sabrías que más de 6 de cada 10 mensajes analizados estarían correctamente calificados.

Por su lado, la precisión nos dice hacia dónde se equivocan o aciertan los clasificadores. No es lo mismo que un clasificado tenga 70% de exactitud en su clasificador porque ordena todos los mensajes como neutrales y así asegura que acierta en todos los que sí eran neutrales, pero descarta los positivos y negativos, a un clasificador que identifica muy bien cuáles son los mensajes riesgosos y los ubica con precisión en la categoría de negativos. La precisión del análisis de sentimiento nos ayuda a confirmar que los mensajes que se califican no representen un obstáculo para el conocimiento de la opinión de los usuarios.

En KarmaPulse hacemos evaluaciones continuas para conocer la exactitud y precisión de nuestro clasificador en temas muy específicos. Somos, con certeza, los que mejor entienden el español mexicano. Te compartimos nuestras evaluaciones:

Ve a : Clasificadores de sentimiento chingones

Lee: Clasificadores de sentimiento con madres

Link a: Clasificadores de sentimiento para jerga de internet

 

Como pudiste notar en este artículo, el análisis de sentimiento tiene profundidad y ciencia. Antes de comenzar a hacerte tipo de análisis te recomendamos que detectes tus necesidades y los objetivos que tienes para la información que obtengas de este estudio.

Si quieres conocer más sobre la escucha social y el análisis de sentimiento, visita nuestro blog.