Analisis de sentimientos en las redes sociales
Analiza el sentimiento de redes sociales, reseñas o encuestas de satisfación
¿Alguna vez te has preguntado qué opinan sobre tí, tu empresa o tus productos la gente que habla en redes sociales o has intentado analizar las decenas de miles de respuestas en texto libre de una encuesta de satisfacción de clientes?
El análisis de sentimiento (también conocido como minería de opiniones) consiste en el uso de tecnologías de procesamiento del lenguaje natural, analítica de textos y lingüística computacional para identificar y extraer información subjetiva de contenido de diversos tipos.
Ventajas de automatizar el análisis de sentimiento. Aplicaciones
La automatización del análisis de sentimiento permite procesar datos que por su volumen, variedad y velocidad harían poco eficiente su tratamiento por medios humanos. Es imposible extraer todo el valor de las interacciones en el contact center, las conversaciones en medios sociales, las revisiones de productos en foros y otros sitios web (en número de miles, cuando no cientos de miles) mediante un tratamiento exclusivamente manual.
Las iniciativas de análisis de la Voz del Cliente (pero también las de Voz del Ciudadano o del Empleado) incorporan cada vez más estas fuentes de información no estructurada, no solicitada e instantánea. Y por su inmediatez y espontaneidad, estos comentarios son más reveladores de las verdaderas emociones y opiniones de nuestro público.
El análisis automático de sentimiento aporta la capacidad para procesar altos volúmenes de datos con un mínimo retardo, gran precisión y consistencia y bajo coste, lo que permite complementar el análisis humano en multitud de escenarios:
https://www.meaningcloud.com/es/productos/analisis-de-sentimiento
En las redes sociales y en la red en general se encuentran multitud de textos, en los cuales deben aplicarse subjetividad y no únicamente clasificarlos según su naturaleza o procedencia. Existen dos formas de enfrentarse al análisis de sentimientos: aplicando un enfoque semántica o aplicando un aprendizaje automático (Eugenio Martínez Cámara, Mª Teresa Martín Valdivia, L. Alfonso Ureña).
Cómo funciona el análisis de sentimiento
- Mediante el análisis del sentimiento, queremos lograr entender cuál es la intención exacta de una frase. Saber si se refiere a una marca, a un producto en concreto o a cualquier otro aspecto.
- Posteriormente queremos conocer que valoración tiene dicha frase, y para ello se le aplica la denominada polaridad, a través de la cual se clasifica el mensaje en función de la intención que tenga el autor al realizarlo, pudiendo ser este positivo, neutro o negativo. Esto permite controlar el sentimiento de los usuarios respecto a una marca o producto, con lo que obtendremos los puntos fuertes y débiles sobre ello fácilmente.
- Para aplicar esta polaridad y posteriormente poder obtener datos concluyentes y predecir comportamientos futuros.
- Existen básicamente dos formas de procesar la información obtenida tal como mencionábamos en el punto anterior:
- El análisis manual suele darse en casos en los que las palabras claves sobre las que se quiere obtener información pueden representar diferentes significados en diferentes ámbitos, por lo que habrá que estar atento e ir clasificando cada texto en su lugar correspondiente. Un buen ejemplo sería una marca o el nombre de una empresa que se llama igual que una ciudad, de este modo se recopilarían multitud de datos que no tienen nada que ver con lo que de verdad se pretende obtener.
- El análisis de sentimiento automático. Este comienza con el establecimiento de una serie de palabras clave para que cualquier texto que contenga esa palabra o combinación de ellas, quede automáticamente encuadrado en una categoría de una forma previamente definida o descartado directamente. Por ejemplo, mensajes que contengan “No me gusta”, “odio” o “no recomiendo” se clasificarán automáticamente cómo datos negativos. Mientras que, aquellos mensajes que incluyan un “excelente”, “genial” o “perfecto”, quedarán clasificados cómo positivos.
http://www.itelligent.es/es/analisis-de-sentimiento/
https://www.meaningcloud.com/es/productos/analisis-de-sentimiento
En las redes sociales y en la red en general se encuentran multitud de textos, en los cuales deben aplicarse subjetividad y no únicamente clasificarlos según su naturaleza o procedencia. Existen dos formas de enfrentarse al análisis de sentimientos: aplicando un enfoque semántica o aplicando un aprendizaje automático (Eugenio Martínez Cámara, Mª Teresa Martín Valdivia, L. Alfonso Ureña).
Cómo funciona el análisis de sentimiento
- Mediante el análisis del sentimiento, queremos lograr entender cuál es la intención exacta de una frase. Saber si se refiere a una marca, a un producto en concreto o a cualquier otro aspecto.
- Posteriormente queremos conocer que valoración tiene dicha frase, y para ello se le aplica la denominada polaridad, a través de la cual se clasifica el mensaje en función de la intención que tenga el autor al realizarlo, pudiendo ser este positivo, neutro o negativo. Esto permite controlar el sentimiento de los usuarios respecto a una marca o producto, con lo que obtendremos los puntos fuertes y débiles sobre ello fácilmente.
- Para aplicar esta polaridad y posteriormente poder obtener datos concluyentes y predecir comportamientos futuros.
- Existen básicamente dos formas de procesar la información obtenida tal como mencionábamos en el punto anterior:
- El análisis manual suele darse en casos en los que las palabras claves sobre las que se quiere obtener información pueden representar diferentes significados en diferentes ámbitos, por lo que habrá que estar atento e ir clasificando cada texto en su lugar correspondiente. Un buen ejemplo sería una marca o el nombre de una empresa que se llama igual que una ciudad, de este modo se recopilarían multitud de datos que no tienen nada que ver con lo que de verdad se pretende obtener.
- El análisis de sentimiento automático. Este comienza con el establecimiento de una serie de palabras clave para que cualquier texto que contenga esa palabra o combinación de ellas, quede automáticamente encuadrado en una categoría de una forma previamente definida o descartado directamente. Por ejemplo, mensajes que contengan “No me gusta”, “odio” o “no recomiendo” se clasificarán automáticamente cómo datos negativos. Mientras que, aquellos mensajes que incluyan un “excelente”, “genial” o “perfecto”, quedarán clasificados cómo positivos.
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