Análisis de sentimiento

Las redes sociales están convirtiendose en la principal herramienta de interacción social. En este sentido, existe gran actividad en torno al análisis de los mensajes de los usuairos de estas redes sociales, para conseguir extraer información de las opiniones de los usuarios sobre cualquier aspecto relevante. Este proceso de análisis se ha denominado Análisis de Sentimiento, aunque no sea el término más apropiado desde el punto devista psicológico (profundizaremos en ello en alguna entrada posterior).

Las empresas están utilizando este tipo de análisis para comprender mejor el éxito de nuevos productos y servicios . En este contexto, Twitter ha crecido en popularidad en los últimos años y a 30 de septiembre de 2015 tenía un volumen de aproximadamente 500 millones de tweets enviados por día y 320 millones de usuarios activos mensuales. Por lo tanto, Twitter es una fuente clave de opiniones en tiempo real de millones de clientes o posibles clientes, convirtiéndose en una valiosa fuente de información para las empresas.

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Proceso de análisis de sentimiento

Existen numerosas propuestas académicas o comerciales para realizar el proceso de Análisis de Sentiemiento. La aproximación típica se divide en tres fases principalmente:

  • La extracción de los mesajes de los usuarios. En el caso de Twitter es posible realizar estre proceso usando filtros para enfocar el análisis a aquellos Tweets que podrían contener expresiones de sentimiento en la temática, producto o servicio de interés.
  • El análisis del texto (NLP del inglés Natural Language Processing) de los mensajes extraídos en la fase anterior. Las herramientas de análisis deberán tener en cuenta que se tratan de textos muy cortos y en los que nos podemos encontrar con emoticonos que sean de interés para el análisis de sentimiento.
  • El cálculo del valor de sentimiento expresado por los usuarios. En este paso se realiza algún proceso de agregación de los datos de forma que se pueda obtener este valor.
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El uso de análisis de sentimiento es de gran utilidad en la economía digital

Medición de la calidad de los algoritmos de análisis

Sin embargo, es difícil saber lo bueno o malo que es el algoritmo de Análisis de Sentimiento usado, ya que no existen bancos de pruebas para ello. Por esta razón en el artículo “A Fine Grain Sentiment Analysis with Semantics in Tweets” se propone el uso de eventos deportivos, donde es posible conocer el sentimiento de los fans dependiendo de como evolucione el juego. En concreto se hace uso en este artículo de una competición deportiva universitaria en Estados Unidos: Big 12 Men’s Basketball Championship.Se vió en el experimento como el sentimiento calculado coincidía con la evolución de los diferentes partidos, haciendo de este banco de pruebas una fuente relevante para probar la calidad de los algoritmos de análisis de sentimiento.

Análisis de sentimiento en la economía digital

A los fabricantes de productos, el análisis de sentimiento ayuda a rastrear los productos que están generando críticas positivas en las redes sociales y donde la gente está expresando valores negativos de sentimiento sobre estos productos. Este análisis ayudará a los fabricantes a detectar problemas en sus productos y resolver esos problemas, mejorando el servicio ofrecido a los clientes.
Los vendedores pueden hacer uso de estas técnicas de análisis para conocer el sentimiento de sus clientes respecto a los productos y el servicio ofrecido. De esta forma será posible solucionar problemas en productos (lo que requiere de transmitir esta información al proveedor o cambiar de proveedor) y en los servicios ofrecidos.

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