Análisis de Sentimientos

El Análisis de Sentimientos es el proceso de determinar si el lenguaje refleja sentimientos positivos, negativos o neutrales. Mediante el uso de algoritmos de sentimientos, los desarrolladores y gerentes de marca pueden obtener información sobre las opiniones de los clientes acerca de un tema.

Basado en un mecanismo de puntuación, el Análisis de Sentimientos monitorea las conversaciones y evalúa el lenguaje y las inflexiones de la voz para cuantificar las actitudes, opiniones y emociones relacionadas con un negocio, producto servicio, o tema.

Un sistema de Análisis de Sentimientos para el análisis de textos combina el procesamiento del lenguaje natural y técnicas de Machine Learning para asignar puntuaciones ponderadas de sentimientos a las entidades, temas y categorías dentro de una oración o frase.

El mundo digital permite a la gente formarse opiniones rápidamente y compartir sus pensamientos en una gran cantidad de canales. Por lo que el Análisis Sentimental ayuda a los analistas de datos de las grandes empresas a medir la opinión pública, realizar estudios de mercado matizados, supervisar la marca y la reputación de los productos, y comprender las experiencias de los clientes.

¿Por qué es importante medir el sentimiento?

La opinión del cliente puede hacer o romper el éxito de una marca, y la decisión de monitorearla puede significar la diferencia entre una corrección de curso a tiempo o una oportunidad perdida. Los sentimientos también pueden informar la estrategia de marketing y de producto al revelar las posibilidades de replantear la experiencia del cliente.

El análisis automatizado de sentimientos es una herramienta poderosa para medir la opinión de los clientes a escala. En lugar de depender de los humanos para leer y evaluar grandes volúmenes de texto, un algoritmo puede procesar y valorar el sentimiento de forma rápida y eficiente.

¿Cómo funciona el Análisis de Sentimientos?

El análisis básico del sentimiento de los documentos de texto sigue un proceso sencillo:

  • Divide cada documento de texto en las partes que lo componen, como frases, partes de oración.
  • Identifica cada frase y componente que contenga sentimientos.
  • Asigna una puntuación de sentimiento a cada frase y componente, de -1 a +1.
  • Combina las puntuaciones para el Análisis de Sentimiento en varios niveles, este paso es opcional.

De repente te parecerá complicado, pero no lo es. Veamos esto de manera práctica, considera estas oraciones:

La terrible organización del personal y el pésimo servicio ha provocado la suspensión de la actividad.

La actividad ha sido suspendida por la mala organización.

Ambas frases hablan de un tema similar, la suspensión de la actividad. Pero tú, el humano que los lee, puedes ver claramente que el tono de la primera frase es mucho más negativo.

Tu cerebro se da cuenta de esto buscando e interpretando frases que contienen sentimientos, es decir, palabras y frases que llevan un tono o una opinión. En los ejemplos anteriores, las frases que contienen sentimientos son:

Terrible organización | pésimo servicio | suspensión de la actividad

Actividad ha sido suspendida | mala organización.

Tu lees estas oraciones y tu cerebro se basa en su conocimiento acumulado para identificar cada frase que contiene sentimientos e interpretar su negatividad o positividad. Por lo general, esto sucede subconscientemente.

Sabiendo esto, el Análisis de Sentimientos funciona casi de la misma manera. La diferencia principal es que una vez que separa cada frase le da un puntaje de acuerdo a si es positiva o negativa y de acuerdo a esto puede identificar finalmente el sentimiento.

La mayoría de los algoritmos de sentimiento más completo cubrirán:

  • Declaraciones simples, reconocer la palabra positiva en “Disfruto de este programa”.
  • Negación, notando la diferencia entre “este producto es grande” y “este producto no es grande”.
  • Modificadores, siendo conscientes del énfasis en “Realmente amo esta marca”.
  • Los enfoques avanzados pueden discernir el tema y el objeto de las opiniones, analizar afirmaciones complejas: “antes prefería comprar en persona, pero ahora me encanta comprar en línea”, y explicar la jerga: “ese movimiento fue realmente espectacular”.

¿Cómo se utiliza el análisis de sentimientos?

El Análisis de Sentimientos se utiliza en una gran variedad de aplicaciones y para una gran variedad de propósitos. Por ejemplo, el análisis de sentimientos se puede usar en Twitter para determinar la opinión general sobre un tema de tendencias en particular. Las empresas y marcas a menudo utilizan el análisis de sentimientos para controlar la reputación de la marca a través de las plataformas de medios sociales o a través de la web en su conjunto.

Una de las aplicaciones más utilizadas para el análisis de sentimientos es la monitorización del rendimiento del centro de llamadas y de la atención al cliente. A medida que las compañías buscan mantener el pulso de sus audiencias, el análisis de sentimientos se utiliza cada vez más para el monitoreo general de la marca.

El Análisis de Sentimientos ha sido utilizado por los candidatos políticos y las administraciones para monitorear las opiniones generales sobre los cambios en las políticas y los anuncios de campaña, permitiéndoles afinar su enfoque y sus mensajes para que se relacionen mejor con los votantes y los electores. En las aplicaciones de gestión de reputación de marca, las tendencias generales en el análisis de sentimientos permiten a las marcas identificar picos y valles en el sentimiento general de marca o cambios en las actitudes sobre los productos o servicios, lo que permite a las empresas realizar mejoras perfectamente adaptadas a las demandas de los clientes.

¿Cuáles son los beneficios del Análisis de Sentimientos?

Aunque hay errores que resolver antes de que el Análisis de Sentimientos sea perfecto, los beneficios potenciales son astronómicos. Las empresas recopilan datos sobre las tendencias de los sentimientos y los utilizan para comprender cómo la reputación de su marca está cambiando con el tiempo. Además, el análisis de sentimientos también ofrece información útil sobre la emoción del cliente para tomar decisiones proactivas sobre el futuro de su empresa.

Usado correctamente, el Análisis de Sentimientos:

  • Proporciona información a su audiencia: descubre cómo se sienten sus clientes con respecto a su marca, productos y servicios.
  • Mide los resultados de las campañas de marketing: revisar el éxito de los programas de marketing en función de los cambios en los sentimientos de los clientes.
  • Apoyo al servicio al cliente: escuchar los cambios en las reacciones de los clientes puede ayudar a las marcas a ofrecer soluciones más rápidas a los problemas a través de los medios sociales.
  • Complementa las prácticas positivas de relaciones públicas: el seguimiento de los sentimientos ayuda a las marcas a no perder de vista las menciones negativas a los comentarios que deben abordar con rapidez. Cuando más rápido conozca un problema, más rápido podrá evitar que se propague.

¿Cuáles son los desafíos y mejores prácticas para el Análisis de Sentimientos?

El lenguaje es complejo, y como proceso para cuantificar y puntuar el lenguaje, el análisis de sentimientos es igualmente complejo. Lo que para los humanos es relativamente fácil de medir subjetivamente en la comunicación cara a cara, como por ejemplo si un individuo está feliz o triste, excitado o enojado por el tema en cuestión, debe traducirse en puntuaciones objetivas y cuantificables que tengan en cuenta los muchos matices que existen en el lenguaje humano, particularmente en el contexto de una discusión. Por ejemplo, una palabra que de otra manera tiene una connotación positiva usada de manera sarcástica podría ser fácilmente malinterpretada por un algoritmo si no se tienen en cuenta tanto el contexto como el tono.

Dados estos desafíos, las soluciones de análisis de sentimientos deben considerar las mediciones acústicas (la velocidad del habla, el estrés en la voz de la persona que llama y los cambios en las señales de estrés) en el contexto de la conversación. Además, la integración de Machine Learning en la mezcla permite que el análisis de sentimientos sea más preciso con el tiempo, a medida que los algoritmos aprenden y se adaptan a los elementos comunes de las conversaciones y a cómo el contexto de las conversaciones puede cambiar los resultados.

Cuando se utilizan las herramientas tecnológicas adecuadas y se aplican a los factores clave del negocio, el análisis de sentimientos es una herramienta poderosa para guiar a las empresas y a sus unidades de negocio individuales hacia resultados exitosos en cada interacción con los clientes.

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