El análisis de sentimientos consiste en extraer emociones y sentimientos de un texto determinado. Esto permite a las organizaciones comprender los significados subyacentes detrás de un mensaje que pueden estar bastante bien ocultos. Pero, ¿cómo funciona exactamente el análisis de sentimientos y debería utilizarlo su empresa?
Antes de adentrarnos en cómo funciona el análisis de opiniones, veamos lo potente que puede ser cuando se aprovecha de la forma adecuada.
Todos recordamos la campaña de Colin Kaepernick de Nike, ¿verdad? ¿La que provocó discusiones durante el Día de Acción de Gracias y probablemente fue responsable de varias amistades rotas?
Si no lo sabes, aquí tienes un breve resumen.
En 2018, Nike presentó una campaña de marketing protagonizada por Colin Kaepernick, una figura controvertida para algunos, que desató una tormenta en las redes sociales a nivel nacional.
En los 12 meses anteriores a que Nike anunciara el anuncio de Kaepernick, Nike tuvo un sentimiento positivo neto medio de 26,7% en las redes sociales. Sin embargo, el sentimiento neto de Nike se desplomó a -4,7% tras el anuncio.
Si fueras el responsable de marketing de Nike, suspenderías inmediatamente la campaña, ¿verdad? ¿Por qué no lo hicieron?
A pesar de la recepción aparentemente negativa a nivel superficial, Nike informó de un aumento de las ventas en 31% y una explosión en menciones de marca en 2,677%.
Nike aprovechó el análisis de los sentimientos para darse cuenta de que, bajo esa ola de sentimientos negativos, había algunos sentimientos positivos no declarados de sus clientes objetivo: los consumidores que les importan. Nike aceptó la apuesta, continuó con el anuncio y los resultados hablaron por sí solos.
El análisis de sentimientos, también conocido como minería de opiniones, se refiere a la extracción de emociones (contento, enfadado), intenciones (consulta, queja, opinión, etc.) y positividad (negativo, neutro, positivo) de un texto.
Entre los usos más comunes del análisis de sentimientos se encuentran la gestión de la reputación, la monitorización de las redes sociales, la investigación de mercados y el análisis de las opiniones de los clientes. El análisis de sentimientos es también un subconjunto del procesamiento del lenguaje natural (PLN), que utiliza IA y ordenadores para estudiar la lingüística.
Es habitual ver los términos análisis de sentimientos, análisis de texto y procesamiento del lenguaje natural (PLN) juntos. Aunque todos ellos son términos relacionados en la ciencia de datos y pueden tener las mismas aplicaciones prácticas, no significan lo mismo.
Análisis del sentimiento: Como ya se ha mencionado, el análisis de sentimiento se refiere a la asignación de puntuaciones de sentimiento (positivo, negativo o neutro) a textos mediante algoritmos automáticos. El análisis de sentimientos también se conoce como minería de opiniones.
Análisis de textos: También conocida como minería de textos, la analítica de textos se refiere al análisis de datos no estructurados y a la extracción de información de ellos, como la generación de nubes de palabras. El análisis de textos suele acompañar al análisis de sentimientos debido a su naturaleza similar.
Procesamiento del lenguaje natural (PLN): El procesamiento del lenguaje natural es un campo de la informática que se ocupa de utilizar ordenadores para analizar el lenguaje humano. El procesamiento del lenguaje natural es un superconjunto del análisis de sentimientos y el análisis de textos.
Existen cinco tipos principales de análisis de sentimientos, cada uno de los cuales se centra en aspectos diferentes de un conjunto de datos:
La detección de emociones pretende reconocer emociones a través de las palabras de un texto determinado, como por ejemplo felicidad, decepción, ira y miedo.
Hay varias formas de detectar emociones en un texto. La más común consiste en identificar palabras clave y asignarles emociones basándose en un léxico (una lista de palabras y sus sentimientos asociados).
El análisis de sentimientos basado en aspectos (ABSA), también conocido como análisis de sentimientos basado en características, es el proceso de reconocer aspectos predeterminados y sus sentimientos asociados en un conjunto de datos.
Estos aspectos varían de una organización a otra, siendo los más comunes el precio, el envasado, el diseño, la UX y el servicio al cliente.
El ABSA se utiliza sobre todo en las revisiones de productos y servicios para determinar las características que más gustan o disgustan a los clientes. Así, las organizaciones pueden centrarse en las áreas específicas de sus productos y servicios que requieren mejoras.
El análisis detallado del sentimiento divide las frases en partes y extrae el sentimiento de cada una de ellas. A continuación, el sentimiento se clasifica en una de las cinco categorías de polaridad siguientes: muy positivo, positivo, neutro, negativo y muy negativo.
La precisión de la polaridad es fundamental para interpretar las escalas de valoración de los comentarios de los clientes. Por ejemplo, en una escala de valoración de 1 a 5 estrellas, 1 sería muy negativo, mientras que 5 sería muy positivo. En una escala de valoración de 1-10, 1-2 sería muy negativo, mientras que 9-10 es muy positivo.
El análisis de sentimiento de grano grueso es similar al análisis de sentimiento de grano fino. Sin embargo, el análisis de sentimiento de grano grueso es diferente porque extrae el sentimiento del conjunto de documentos o frases en lugar de dividir las frases en diferentes partes.
El análisis de sentimiento de grano grueso clasifica el sentimiento en sólo tres categorías de polaridad: positivo, neutro, negativo.
El análisis multilingüe de sentimientos permite recopilar datos de textos no ingleses sin traducirlos. Confiar en las traducciones en los análisis multilingües puede resultar cómodo, pero no es fiable porque pueden mezclarse matices lingüísticos como la semántica y el léxico.
Es fácil olvidarlo, pero sólo 17% de la población mundial habla inglésy El inglés sólo representa el 25,9% de los internautas. El análisis multilingüe de opiniones le permite aprovechar esa mayoría que falta y maximizar el valor para su empresa.
En lugar de identificar el sentimiento, el análisis de intención examina los indicios textuales en busca de intención y las clasifica en etiquetas predeterminadas. Estas etiquetas dependen en gran medida de las necesidades de su empresa y no son universales.
Por ejemplo, los clasificadores de intención para mensajes de redes sociales pueden dividirse en sugerencia, consulta, reclamación, comentarios, y marketing. Mientras que otras etiquetas más apropiadas para analizar las opiniones de los clientes son interesados, desinteresado, suscríbase ay darse de baja.
El análisis del sentimiento utiliza una mezcla de técnicas de procesamiento del lenguaje natural (PLN), estadística y métodos de aprendizaje automático para determinar el sentimiento en un texto y su polaridad de forma automática..
Los modelos de análisis de sentimientos más habituales son los basados en reglas, los de aprendizaje automático y los híbridos.
En el enfoque basado en reglas, el algoritmo asigna y calcula la puntuación sentimental del texto basándose en un conjunto de reglas o léxicos (una lista de palabras y sus emociones asociadas) elaborados por humanos.
La lista ya establecía las puntuaciones sentimentales correspondientes tanto para los negativos (horrible, terrible, mal) y positivo (bien, impresionante, delicioso). A continuación, el algoritmo identifica las palabras polarizadas y suma el sentimiento global, normalmente en una escala de -1 a +1.
Un buen modelo de análisis del sentimiento que utilice el enfoque basado en el léxico debe incorporar el impacto de cada subtexto en la intensidad percibida en el texto a nivel de frase. Hay 5 factores que afectarían a la polaridad de una frase:
Puntuaciónes decir, el signo de exclamación (!), aumenta la magnitud de la intensidad sin modificar la orientación semántica.
CapitalizaciónEl uso de ALL-CAPS para enfatizar una palabra relevante para el sentimiento en presencia de otras palabras sin mayúsculas aumenta la magnitud de la intensidad del sentimiento sin afectar a la orientación semántica.
Modificadores de grado (también llamados intensificadores, palabras de refuerzo o adverbios de grado) influyen en la intensidad del sentimiento aumentando o disminuyendo la intensidad. Por ejemplo: "Hace mucho calor".
Cambio de polaridad debido a las conjuncionesLa conjunción contrastiva "pero" señala un cambio en la polaridad del sentimiento, siendo dominante el sentimiento del texto que sigue a la conjunción. Por ejemplo: "El tiempo es caluroso, pero soportable" tiene un sentimiento mixto, siendo la segunda mitad la que dicta la valoración general.
Negación de polaridad de captura Al examinar la secuencia contigua de 3 elementos que preceden a un rasgo léxico cargado de sentimiento, detectamos casi 90% de casos en los que la negación invierte la polaridad del texto. Por ejemplo, una frase negada sería: "No hace tanto calor".
Inversión inicial de esfuerzo humano: Construir desde cero un motor de análisis de sentimientos basado en reglas puede ser arduo. Hay miles de palabras en inglés, por no hablar de desarrollar léxicos para motores de análisis de sentimientos multilingües.
Subjetividad a la hora de ponerse de acuerdo sobre la polaridad: Los desacuerdos sobre la valencia de una palabra también pueden afectar a los resultados finales. Por ejemplo, si otro investigador asigna la misma puntuación sentimental a atroz como a mal¿Cuál debería ser la puntuación global del sentimiento?
No se puede detectar el contexto: El enfoque del sentimiento basado en reglas puede no detectar el sarcasmo y el contexto. Por ejemplo, "¿Ese Jack es el líder del equipo? Estoy seguro de que hará un gran trabajo y no arruinará las cosas 😂😂😂. " puede producir una puntuación de sentimiento positiva a pesar de ser un insulto sarcástico y negativo.
En el enfoque de aprendizaje automático, el motor de análisis de sentimientos se entrena para clasificar automáticamente los datos de texto con las etiquetas correctas. El entrenamiento (aprendizaje automático supervisado y no supervisado) suele realizarse alimentando el motor con toneladas de datos de texto preetiquetados.
Mediante la alimentación continua de ejemplos preetiquetados, la máquina puede aprender lingüística como lo haría un humano y predecir con precisión las etiquetas de futuros conjuntos de datos (por ejemplo, esa canción estaba encendida lol -> positivo)
Inversión de tiempo y recursos: Entrenar un algoritmo de aprendizaje automático para alcanzar niveles de precisión satisfactorios puede llevar mucho tiempo. Obtener conjuntos de datos suficientes para alimentar el motor también puede ser costoso.
Susceptible de errores: Los sistemas de aprendizaje automático también pueden ser imprecisos, como cuando se alimentan con conjuntos de datos sesgados o inexactos.
El enfoque híbrido combina el aprendizaje automático y el análisis de sentimientos basado en reglas para producir resultados más precisos. Sin embargo, los modelos que utilizan el enfoque híbrido son los que implican más costes iniciales de capital y mantenimiento.
Desde la llegada de Internet en la década de 1990, las plataformas de consumo y medios sociales han evolucionado y se han entrelazado cada vez más con nuestra vida cotidiana. A medida que Se espera que el número de usuarios de Internet aumente a 5.300 millones en 2023. (6% CAGR), no se puede pasar por alto el enorme valor de los datos en línea.
Las empresas tampoco pueden ignorar la influencia de las redes sociales en las decisiones de compra de los consumidores. Según GlobalWebIndex54% de las personas con cuentas en las redes sociales las utilizan para buscar productos.
Además, los usuarios de las redes sociales y los líderes de opinión expresan opiniones sobre marcas, política y cuestiones de derechos humanos. Estos contenidos generados por los usuarios influyen mucho en el comportamiento de los consumidores porque los clientes confían más en el boca a boca que en los mensajes publicitarios.
Con el análisis del sentimiento, las empresas pueden dejar de reaccionar pasivamente a la opinión pública y tomar medidas proactivas para modelar el sentimiento general hacia su marca. El análisis del sentimiento permite a las empresas averiguar qué consumidores y también la Significado detrás de esos mensajes.
Las herramientas de análisis de sentimiento permiten analizar miles, si no millones, de textos en línea en un clic. En lugar de examinar tuits individuales o publicaciones de Facebook, los propietarios de empresas pueden tener una visión general inmediata de lo que piensan los consumidores sobre su marca.
Además, el análisis de opiniones es automático, lo que ahorra costes de mano de obra y tiempo de recopilación de datos.
El análisis del sentimiento va más allá qué clientes, proporcionan información sobre por qué los clientes tienen esas opiniones. Al extraer las opiniones en función de sus intenciones y polaridad, las empresas pueden identificar áreas de mejora de las que quizá nunca se habían percatado.
El análisis del sentimiento también le permite tomar decisiones basadas en datos para tomar decisiones más informadas. Sin datos fiables en los que basar tus decisiones, estarías disparando a ciegas y, en última instancia, perdiendo tiempo y dinero.
El análisis de sentimientos ofrece amplias oportunidades para el marketing en tiempo real: mensajes de marketing elaborados espontáneamente. Con los datos que se le comunican en tiempo real, el análisis de sentimiento le permite sacar provecho de los acontecimientos que marcan tendencia o incluso gestionar las crisis de relaciones públicas antes de que se conviertan en un problema grave.
El análisis de sentimientos también puede analizar grandes cantidades de datos no estructurados a escala, por ejemplo, comentarios, mensajes, imágenes e incluso vídeos. Incluso puede integrar determinadas API de análisis de sentimientos con software de gestión de relaciones con los clientes (CRM) para extraer opiniones de los comentarios de los clientes en tiempo real.
El análisis de sentimientos consiste, en esencia, en averiguar qué opina la gente sobre un tema concreto. Esta tecnología tiene aplicaciones en empresas, ONG, partidos políticos e incluso países. Al fin y al cabo, comprender los sentimientos internos de la gente permite a los investigadores entender mejor sus necesidades.
La escucha social se refiere al seguimiento de las menciones en las redes sociales sobre una marca o un tema relacionado con su empresa. En lugar de recopilar cantidades masivas de publicaciones en las redes sociales que mencionan su empresa, el análisis de sentimiento va un paso más allá y destaca por qué hicieron esos comentarios.
También puede realizar minería de opinión sobre sus competidores y averiguar qué opina la gente sobre su marca y sus productos y servicios. Además, todos estos análisis se producen en tiempo real, lo que le permite llevar a cabo estrategias de marketing más ágiles.
Puedes integrar una API de análisis de sentimientos con Twitter para extraer opiniones sobre un tema concreto. En este estudio de Abdur Rasool et al., se realizó un análisis de sentimientos de aprendizaje automático sobre Adidas y Nike extrayendo textos de Twitter. Se calculó su puntuación general de sentimiento con técnicas de aprendizaje automático antes de compararlos.
Los resultados mostraron que Nike y Adidas tenían una distribución del sentimiento similar: un sentimiento general positivo con una mayoría neutral. Sin embargo, Adidas tuvo un sentimiento positivo ligeramente superior al de Nike (27,2% frente a 24,5%). Esto puede ser una buena o mala señal, dependiendo de la empresa para la que trabajes.
En función de la herramienta de análisis de sentimientos que utilice, podrá identificar a los usuarios con sentimientos neutros y negativos para convertirlos en embajadores positivos de la marca. En general, el análisis de sentimientos te proporciona información para tomar decisiones informadas que mejoren tu imagen de marca.
Dependiendo del tamaño de su empresa, puede haber cientos o incluso miles de menciones en las redes sociales relacionadas con su marca cada día. Algunas de ellas pueden ser consultas, quejas u otros mensajes negativos.
La falta o lentitud de la participación en las redes sociales puede provocar la pérdida de clientes fieles y de su valor de por vida. Peor aún, pueden propagar un boca a boca negativo y disuadir a otras personas de comprarle a usted.
Si surge una crisis de relaciones públicas de este tipo, las herramientas de análisis de sentimientos le ayudarán a gestionarlas antes de que crezcan demasiado.
En 2014, Expedia Canadá lanzó su "Escapa del invierno: Anuncio de Navidad "Miedo. En él, un padre estaba aterrorizado por lo que creía que era una violenta tormenta de nieve, pero en realidad era el sonido chirriante de su hija practicando con el violín.
Los chillidos insoportables y desafinados se hicieron insoportables tras varias emisiones. El anuncio se emitió incluso durante el Campeonato Mundial Junior de Hockey, lo que no fue bien recibido.
Muchos canadienses acudieron a las redes sociales para critican la pésima elección de sonido del anunciocon comentarios que llegan a decir "El peor anuncio, es taaaaan sobreactuado que llega a ser molesto, y probablemente no usaré expedia simplemente porque este anuncio es tan malditamente molesto."
Expedia Canadá respondió inmediatamente al sentimiento negativo suspendiendo el anuncio y lanzando dos secuelas. En una de ellas, el mismo padre tiraba el violín de la casa. En la otra, Expedia invitaba a un usuario real de las redes sociales que había comentado el primer anuncio a romper el violín en pedazos.
Como demuestra Expedia Canada, el análisis de los sentimientos permite convertir contratiempos embarazosos o crisis de relaciones públicas en oportunidades de marketing y, como resultado, aumentar la notoriedad de la marca.
Dado que el análisis de sentimientos trata de comprender las actitudes y opiniones de los consumidores, es habitual combinarlo con el análisis de opiniones. estudios de mercado. La extracción de opiniones suele producirse en la fase de interpretación y análisis del proceso de investigación de mercado.
Más concretamente, los investigadores de mercado extraen opiniones de conjuntos de datos recopilados mediante grupos de discusión y entrevistas. Al profundizar en las razones por las que los participantes en la investigación dicen lo que dicen, puedes descubrir sus problemas, necesidades y deseos exactos.
Pocos transcripción de datos y software de recogida de datos vienen con herramientas de análisis de sentimiento, y esa es una de las formas en que nos diferenciamos. Con Speak, puede producir transcripciones a escala y analizar estos conjuntos de datos precisos con herramientas de análisis de texto y de sentimiento, todo ello en una base de datos de medios centralizada.
Si desea saber más sobre cómo Speak puede optimizar sus procesos de flujo de trabajo y aumentar el ROI de la investigación, inscríbase en nuestro 7 días de prueba sin necesidad de tarjeta de crédito.
La investigación cualitativa es un tipo de estudios de mercado que se centra en la obtención de información subjetiva. A diferencia de la investigación cuantitativa, los datos cualitativos recogen datos no cuantificables, como opiniones, actitudes y percepciones sobre un tema.
Una parte importante de cualquier estudio de mercado consiste en transcribir los datos de las entrevistas para su posterior análisis. Al centrarse en opiniones subjetivas, las respuestas pueden ser bastante extensas.
Incluso los estudios de mercado para pequeñas empresas pueden implicar el análisis de docenas de conjuntos de datos cualitativos. Suponiendo que entrevistes a 50 participantes y que cada sesión dure 30 minutos, tendrás que revisar 25 horas de grabaciones.
El análisis de sentimiento acelera ese proceso analizando los conjuntos de datos y produciendo las puntuaciones de sentimiento a escala. El panel de información de Speak también genera palabras clave y temas predominantes a partir de cualquier estudio de mercado para obtener una visión general de las áreas clave a las que prestar atención.
Esto le permite identificar rápidamente las áreas clave que pueden requerir mejoras. Para análisis más precisos, el panel de Speak también informa de los sentimientos de frases individuales, lo que le permite centrarse en áreas específicas que pueden requerir mejoras.
Las nubes de palabras son una excelente forma de destacar las palabras, temas y frases más importantes de un pasaje de texto en función de su frecuencia y relevancia. Genere nubes de palabras a partir de sus datos de texto para crear un desglose visual de fácil comprensión para un análisis más profundo. Pruebe nuestro generador gratuito de nubes de palabras para visualizar automáticamente la información de sus datos.
Un buen servicio de atención al cliente es imprescindible para cualquier empresa. Según un estudio realizado por Twitter, los usuarios esperan que las marcas respondan en una hora. Una hora es poco tiempo para atender montones de consultas de clientes, por no hablar de si hicieron la consulta en horario no comercial.
Además, responder a una queja en las redes sociales puede aumentar la fidelidad del cliente hasta en un 25%.
El software de gestión de las relaciones con los clientes (CRM) le permite responder a las consultas de los clientes de forma inmediata. Cuando se combina con la API de análisis de opiniones, puede analizar las interacciones de los clientes a escala y determinar qué opinan los clientes sobre sus productos y servicios.
El análisis de sentimientos también arroja luz sobre aspectos inadvertidos de sus productos y servicios. Con el análisis de sentimiento basado en aspectos, puedes identificar qué características mejorar o mantener.
En general, su producto es el elemento más importante del marketing mix, y el análisis de opiniones le ayuda a llevar la calidad de sus productos a cotas más altas.
Adobe es un amplio conjunto de programas informáticos apreciados por creativos de todo el mundo. Algunas de sus herramientas más destacadas son Adobe XD (diseño UI/UX), Adobe Photoshop (editor gráfico) y Adobe Lightroom (editor fotográfico). El servicio de atención al cliente en Twitter de Adobe XD en particular, es tan impresionante que Twitter los elogió en su blog.
Al responder de forma proactiva a las consultas de los clientes, Adobe XD (y otras cuentas de Adobe en Twitter) han conseguido crear una comunidad muy unida de creativos en Twitter.
Por ejemplo, @AdobeXD tiene casi 120 mil seguidores, una cantidad impresionante pero que sigue siendo empequeñecida por las otras cuentas de Twitter de Adobe, @Lightroom (1,8 millones de seguidores) y @Photoshop (3,2 millones de seguidores).
Cuenta de Twitter del servicio general de atención al cliente de Adobe, @AdobeCareen realidad rastrea Twitter en busca de menciones de temas que puedan estar relacionados con su empresa, en este caso, photoshop. Como habrás observado, el cliente nunca ha etiquetado realmente a AdobeCare.
Sin embargo, gracias al análisis proactivo de los sentimientos y al software de escucha social, AdobeCare consigue responder a las consultas de los clientes a una velocidad impresionante.
El análisis del sentimiento también tiene aplicaciones en las finanzas, sobre todo entre inversores y operadores diarios. Los inversores vigilan con frecuencia el opinión del mercado - el sentimiento general de los inversores hacia un mercado financiero o una empresa.
Los mercados financieros son volátiles y siempre cambian de forma inesperada, lo que acaba con la esperanza de los novatos de hacerse ricos rápidamente. Los inversores experimentados utilizarían psicología del trading para analizar los factores de sentimiento del mercado y realizar operaciones rentables.
Los dos principales factores que influyen en esta volatilidad son las noticias (políticas, nuevas leyes, relacionadas con el sector, beneficios de las empresas) y los comentarios en las redes sociales.
Aprovechando las herramientas de análisis del sentimiento, los inversores pueden conocer el sentimiento general de un mercado financiero en tiempo real y hacer predicciones sobre las variaciones del precio de las acciones.
Por ejemplo, después de que la influencer de las redes sociales Kylie Jenner publicara este tuit, el precio de las acciones de SNAP cayó 7%, lo que se tradujo en pérdidas de $1.300 millones en valor de mercado. En ese momento, Kylie Jenner tenía 39 millones de seguidores, por lo que no es de extrañar que un solo tuit tuviera un impacto tan significativo en el sentimiento del mercado y los precios de las acciones.
Un software de análisis de sentimiento informaría inmediatamente de una caída repentina del sentimiento, dando a los inversores tiempo suficiente para vender acciones antes de que los precios se desplomen aún más.
Los políticos y los organismos gubernamentales suelen utilizar el análisis de sentimientos para extraer opiniones del público en general, los votantes e incluso los competidores. Con el análisis de sentimientos, puedes extraer al instante los puntos de dolor de millones de ciudadanos y abordarlos para obtener apoyo político.
Como parte de la campaña de reelección del presidente Barack Obama en 2012, Obama for America utilizó herramientas de análisis de sentimientos para extraer 5,7 millones de mensajes del sitio web de la campaña. El algoritmo etiquetó palabras de consultas como sondeo o contribución basándose en léxicos preestablecidos (una lista que asigna un sentimiento a una palabra determinada).
Malasia, miembro de la ASEAN (Asociación de Naciones del Sudeste Asiático), celebró sus decimocuartas elecciones generales en 2018. El partido gobernante siempre había sido Barisan Nasional, la principal coalición de partidos de derechas y centristas.
Sin embargo, Pakatan Harapan (la coalición de partidos de centro-izquierda) ganó milagrosamente las 14ª elecciones generales y derrotó a Barisan Nasional con una victoria aplastante. Hubo sentimientos encontrados porque sería la primera vez en 61 años que Malasia sería gobernada por otro partido.
Varios investigadores realizaron un análisis de sentimiento sobre la aceptación de los ciudadanos hacia el nuevo partido gobernante basado en el método Naive Bayes (un método probabilístico). Estos investigadores extrajeron tuits y hashtags relevantes durante un mes antes de calcular el sentimiento general.
Resulta que el sentimiento público hacia el Pakatan Harapan era 30% positivo, 41% neutro y 29% negativo, apenas positivo.
El nuevo gobierno se puso rápidamente manos a la obra y volvió a analizar el sentir de la opinión pública tras 100 días de mandato. Después de encuesta a 487.000 encuestadosLos resultados mostraron que la opinión pública era "más positiva que negativa", inclinándose los sentimientos negativos hacia el transporte y la corrupción.
Así pues, el análisis de sentimientos crea oportunidades no sólo para las empresas, sino también para que los gobiernos atiendan mejor las necesidades de la gente. Sin el análisis de sentimientos, es posible que se ignoren problemas subyacentes y se pierdan ingresos, apoyo público u otras métricas relevantes para la organización.
En lo que respecta a las herramientas de análisis de opiniones, tiene tres opciones: crearlas usted mismo, comprar software ya hecho o encargar su creación a un proveedor. En cualquier caso, hay varias preguntas que debes hacerte antes de elegir una herramienta de análisis de sentimientos.
En primer lugar, ¿hasta qué punto deben ser complejos los algoritmos? Existen varios tipos de software de análisis de sentimientos, cada uno de los cuales utiliza técnicas diferentes para analizar el texto. Las herramientas más avanzadas pueden reconocer el sarcasmo, los emoticonos y otros matices lingüísticos con mayor precisión, pero implican costes más elevados.
Siguiente, ¿te dan un juicio? La mejor forma de aplicar el análisis de opiniones en su empresa es probarlo usted mismo. Los distintos modelos de análisis de sentimientos tienen una precisión variable y puede que no estén entrenados para tus necesidades específicas.
Además, pregúntese si la herramienta de análisis de opiniones se ajusta al alcance y presupuesto de su proyecto. Un software de análisis de opiniones completo requeriría un capital inicial y unos costes de mantenimiento más elevados. Ya sea para analizar tuits o comentarios de clientes, elige una solución que se adapte a tus objetivos empresariales para maximizar el retorno de la inversión.
Por fin, ¿hay servicios de valor añadido? Un software de análisis de sentimiento eficaz combina varias herramientas de análisis de texto para un análisis más holístico de los datos de texto. También debe haber un API de análisis de opiniones que puede integrar en su CRM u otros software de marketing en tu pila.
Dado que el análisis de opiniones es un proceso tan complejo, la mayoría de las opciones son de pago. Algunas plataformas incluyen versiones de prueba para que puedas probar la plataforma antes de comprometerte, ya que estas herramientas pueden ser caras: cuestan cientos e incluso miles al año.
Por supuesto, estos costes son insignificantes si trabaja en una gran empresa. Pero, ¿y si estás empezando o simplemente quieres experimentar con las capacidades de las herramientas de análisis de sentimientos?
En Speak, ofrecemos una solución todo en uno para la transcripción de datos, el análisis de sentimientos y las integraciones de API. También permitimos a los usuarios utilizar todos nuestros herramientas de análisis gratuitas - análisis de sentimientos, reconocimiento de entidades y creador de nubes de palabras para identificar las palabras clave predominantes.
También ofrecemos un 7 días de prueba sin necesidad de tarjeta de crédito si desea seguir experimentando. Para acceder a todo nuestro conjunto de herramientas, solo tienes que registrarte gratis.
Si desea utilizar el análisis de opiniones para su organización, disponemos de varios planes desde sólo $19,99 al mes. También disponemos de soluciones personalizadas que se adaptan a sus necesidades específicas y facilitan la ampliación de sus esfuerzos de investigación y análisis.
Si desea obtener más información, póngase en contacto con nosotros y le ayudaremos a mejorar los ingresos de su empresa, aumentar la notoriedad de su marca y optimizar los flujos de trabajo, todo ello mediante el análisis de opiniones.
Existen muchos motores de análisis de sentimientos preconfeccionados (como Habla) normalmente en forma de SaaS (Software as a Service). Por otro lado, puedes crear tus propias soluciones de análisis de sentimientos con bibliotecas de código abierto y siguiendo los tutoriales que se indican a continuación.
Decidir entre comprar o crear una herramienta de análisis de sentimientos implica principalmente coste, experiencia y tiempo.
Comprar una solución de análisis de sentimientos ahorra tiempo y no requiere conocimientos de informática. Estos modelos preentrenados suelen venir con integraciones con aplicaciones populares de terceros como Twitter, Slack, Trello y otras integraciones Zapier. Además, no necesitas mantener estos motores de análisis de sentimiento porque tu proveedor lo hará por ti.
Por otro lado, construir tu propio modelo de análisis de sentimiento te permite personalizarlo según tus necesidades. Si tienes tiempo y ganas, puedes aprender por ti mismo con recursos online y construir un modelo de análisis de sentimiento desde cero.
A continuación te ofrecemos recursos y tutoriales útiles si quieres crear tu propia solución de análisis de opiniones o si simplemente quieres saber más sobre el tema.
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✅ Más barato
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✅ Viene con integraciones API y Zapier.
✅ No necesitas conocimientos de ciencia de datos ni de codificación
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✅ Los modelos sencillos de análisis de sentimientos los puede hacer uno mismo
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El análisis de sentimientos proporciona una visión general de lo que siente la gente sobre un tema. Sin embargo, no es perfecto y tiene varias limitaciones. Las principales limitaciones del análisis de sentimientos son:
El término polaridad en el análisis de sentimientos se refiere al grado en que una palabra o frase es positiva, negativa o neutra. Es fácil clasificar las palabras polarizadas como positivas o negativas. Por ejemplo, bien indica un sentimiento positivo, mientras que mal indica un sentimiento negativo.
Sin embargo, el problema surge a la hora de decidir lo positiva que debe ser una palabra o una frase. Por ejemplo, "la comida era atroz" y "la comida era extremadamente terrible"indican claramente un sentimiento negativo, pero asignar una puntuación de sentimiento específica es subjetivo para el modelo de análisis y el anotador humano.
En general, distintas personas pueden asignar puntuaciones de sentimiento diferentes a la misma frase porque el sentimiento es subjetivo.
La gente expresa sus opiniones en un contexto, y eliminar ese contexto cambiaría el significado de sus palabras. Algunos de estos contextos incluyen el uso de sinónimos, comentarios irónicos y sarcásticos, memes e incluso emoticonos.
Por ejemplo, "Por qué sólo lo haces ahora? 😠😠" indica claramente un sentimiento negativo. Sin embargo, el sentimiento cambiaría por completo si este comentario fuera, digamos, seguido de otro mensaje "Esa basura debería haber recibido su merecido mucho antes lmao".
Ese mensaje de seguimiento proporciona más contexto y cambia por completo la frase anterior. De repente, no se trata de una queja negativa por los retrasos, sino de celebrar que por fin se castigue a alguien por sus actos.
Muchos modelos de análisis del sentimiento asignan una puntuación de sentimiento a una palabra concreta basándose en una lista predeterminada. Pero que una frase no contenga ninguna palabra de sentimiento no significa que no exprese sentimiento y viceversa.
Por ejemplo, "El chico de Redmi me dijo que debería comprarme un iPhone en lugar de un android si quería un smartphone de verdad" no contiene ninguna palabra polarizada y puede producir una puntuación de sentimiento neutral. Sin embargo, la frase indica claramente un sentimiento negativo hacia los teléfonos Android.
Hay que entrenar modelos de análisis de sentimientos de aprendizaje automático para que identifiquen correctamente el sarcasmo, los contextos y otros retos del análisis de sentimientos. El entrenamiento implica alimentar el motor con toneladas de documentos de texto para que mejore y aprenda como lo haría un humano.
El inconveniente es que el algoritmo requiere mucho tiempo y mucha alimentación para alcanzar una precisión de nivel humano. Cualquier error o imprecisión en los conjuntos de datos con los que se alimenta la máquina también provocaría que aprendiera malos hábitos y, como resultado, produciría puntuaciones de sentimiento inexactas.
Las culturas tienen sus propios dialectos e incluso subdialectos, y cada uno de ellos contiene palabras similares con significados ligeramente diferentes. Descifrar los sentimientos sin comprender estos matices daría lugar a análisis inexactos.
Por ejemplo, "¿Quieres ir, amigo?"sería una provocación si se dijera en Estados Unidos, pero sería una pregunta inocente sobre viajes si se hiciera en otro lugar.
Sólo en 2021, Merriam-Webster añadió más de 520 palabras al diccionario inglés. Muchas de estas palabras (por ejemplo, FTW, TBH, amirite) proceden de la cultura en línea. Otras palabras han visto modificadas sus definiciones.
Por ejemplo, "avance"puede significar un descubrimiento repentino (sentimiento positivo) o que una persona totalmente vacunada contraiga el virus (sentimiento negativo).
Desde la antigüedad, la lingüística ha fascinado a científicos y estudiosos. Gracias a su comprometida investigación para comprender por qué una persona dice algo, se han hecho muchos avances en la ciencia y el comportamiento del consumidor.
El mundo está atravesando el Cuarta Revolución Industrial en la que la IA, los macrodatos y el aprendizaje automático van a cobrar protagonismo. El rápido avance de la tecnología de las máquinas afectará a todos los sectores, desde la sanidad hasta el derecho, pasando por el marketing.
Además, voz a texto es cada vez más común a medida que Google y Amazon encabezan su uso. De hecho, un estudio predijo que la mitad de los usuarios de teléfonos inteligentes utilizarán la tecnología de búsqueda por voz.
El habla y el texto escrito son datos cruciales para cualquier organización. Más concretamente, comprender el intento detrás del texto hablado o escrito es cada vez más importante para la supervivencia de una organización.
Por lo tanto, habrá un aumento de la demanda de herramientas de análisis de opiniones, ya que las organizaciones se esfuerzan por obtener una visión más profunda de sus clientes y desarrollar mejores ofertas para satisfacer sus necesidades. La pregunta es: ¿utilizará usted también el análisis de sentimientos en su empresa o se quedará atrás frente a sus competidores?
El análisis de sentimientos es un tema muy investigado, con muchos artículos de revistas, libros y recursos en línea disponibles para su aprendizaje. A continuación, hemos recopilado recursos útiles si desea crear su propio modelo de análisis de sentimientos o si simplemente desea obtener más información.
Desarrollar un modelo de análisis de sentimientos implica utilizar Python, Javascript o R, los lenguajes de programación más comunes en PNL y aprendizaje automático. Hay un debate en curso sobre qué lenguaje es mejor, pero recomendamos utilizar Python si eres principiante.
Desde que se creó Python hace más de 30 años, la comunidad de programadores ha acumulado una vasta colección de bibliotecas, documentación, guías y tutoriales en vídeo para cualquier nivel de habilidad. Esta amplia colección de recursos de Python agilizará el proceso de desarrollo para construir algoritmos de gran precisión, reduciendo así los costes y el esfuerzo general necesarios.
En cualquier caso, cada programador tiene sus preferencias, así que hemos recopilado una lista de tutoriales para crear modelos de análisis de sentimientos con Python, Javascript y R.
Si tiene experiencia en programación, también disponemos de amplia documentación sobre nuestras API de Speakcon líneas de código que puedes copiar y pegar en tu editor de texto. Además de analizar el sentimiento, también puede integrar Speak Ai para convertir voz en texto y incrústalo en tu navegador.
Python NLTK con Pycharm - NLTK es una de las bibliotecas de Python más populares con una amplia wiki que contiene cursos, proyectos, preguntas frecuentes y mucho más. Este videotutorial proporciona ejemplos detallados paso a paso sobre el uso de Pycharm, un editor de texto de programación.
Python NLTK con Google Colab - Este videotutorial te enseña a crear un algoritmo de análisis de sentimiento Naive Bayes utilizando Google Colab. Esta plataforma de Google permite a cualquiera escribir código en su navegador.
Análisis del sentimiento en Twitter con Google Colab - Este tutorial muestra cómo crear un modelo de análisis de sentimiento específico para extraer opiniones de los Tweets.
Análisis de sentimiento con Tensorflow y Google Colab - Este videotutorial proporciona una guía detallada paso a paso para construir un modelo de análisis de sentimiento desde cero. La biblioteca Python utilizada es Tensorflowuna biblioteca popular en marcos de aprendizaje automático y aprendizaje profundo.
Creación de una aplicación de análisis de opiniones con Node.js - Este tutorial es una guía paso a paso de fácil comprensión que proporciona códigos que se pueden copiar y pegar para facilitar el proceso de desarrollo.
Cómo construir análisis de sentimiento en R por Kaggle - Kaggle es una comunidad en línea de científicos de datos con conjuntos de datos relevantes, concursos, cursos y un foro activo.
Las máquinas de análisis de sentimientos aprenden alimentándolas con léxicos: una lista de palabras y sus sentimientos asociados. Esta lista debe codificarse a mano y tarda mucho tiempo en compilarse, dada la enorme cantidad de palabras que hay en un idioma.
Menos mal, Kaggle tiene un léxico de sentimientos disponible públicamente en 81 lenguas. Kaggle es una comunidad para programadores y contiene muchos recursos útiles de codificación, PNL y aprendizaje automático.
Recomendamos encarecidamente cursos que recompensan con un certificado de finalización que puedes destacar en tu CV. Kaggle ofrece cursos para todos los niveles sobre Python, aprendizaje automático, SQL, PNL, aprendizaje automático y Game AI.
Kaggle también cuenta con más de 992 aplicaciones públicas conjuntos de datos de análisis de opiniones. Estos conjuntos de datos abarcan una amplia gama de temas de análisis de sentimientos, como Twitter, reseñas de Amazon, noticias financieras, etc.
En general, Kaggle es el lugar al que acudir en busca de material de programación, sobre todo si eres principiante. Si estás versado en la ciencia de datos, también puedes participar en concursos de programación con premios en metálico de hasta $150.000.
Aparte de los léxicos mencionados anteriormente, la comunidad científica de datos también suele utilizar VADER, TextBloby SentiWordNet léxicos. Puede descargar estos léxicos gratuitamente en GitHubuna popular plataforma para que los desarrolladores creen software en colaboración.
VADER: VADER (Valence Aware Dictionary for Sentiment Reasoning) es un léxico basado en reglas específico para los sentimientos de los mensajes de las redes sociales. A los científicos de datos les encanta VADER porque es tan preciso, si no más precisos que los evaluadores humanos.
TextBlob: TextBlob es una biblioteca de Python (2 y 3) para procesar datos textuales, y viene con una API para realizar tareas comunes de PLN como etiquetado, extracción de frases sustantivas, clasificación, traducción, etc.
SentiWordNet: SentiWordNet es un recurso léxico basado en WordNetuna enorme base de datos de relaciones semánticas de palabras inglesas. Estas palabras están vinculadas entre sí basándose en relaciones semánticas (sinónimos, hipónimos, merónimos) antes de asignarles una puntuación numérica para indicar el sentimiento.
Si desea profundizar en el campo del análisis de sentimientos y el procesamiento del lenguaje natural, le recomendamos que empiece por leer "Análisis de Sentimiento: Extracción de opiniones, sentimientos y emociones"de Bing Liu.
Bing Liu es un distinguido profesor de informática que publica regularmente artículos académicos sobre análisis de sentimientos, procesamiento del lenguaje natural, aprendizaje automático y minería de datos.
Como líder de opinión en estos campos, es muy apreciado por los científicos de datos por su amplio conocimiento del tema y su capacidad para explicar temas técnicos de PNL de forma comprensible.
Le recomendamos encarecidamente que aprenda los fundamentos del procesamiento del lenguaje natural antes de pasar al análisis de sentimientos. El análisis de sentimientos es un subconjunto del procesamiento del lenguaje natural y, por tanto, ambos deben aprenderse a la vez.
Este curso en línea gratuito de Coursera ofrece una visión general del procesamiento del lenguaje natural y otorga un certificado al finalizarlo. Hay cuatro módulos, cada uno de los cuales contiene ejercicios prácticos que te obligan a crear un modelo de PLN, incluido el entrenamiento de una red neuronal para realizar un análisis del sentimiento de los tweets.
También recomendamos encarecidamente este curso sobre aprendizaje automático si quieres crear tus propios modelos de análisis de sentimientos. En el curso, aprenderás a crear algoritmos de aprendizaje automático con Python y R, dos de los lenguajes de programación más habituales.
Es muy asequible y contiene 44 horas de material didáctico, lo que puede parecer desalentador, pero el curso, bien estructurado, divide el aprendizaje automático en partes del tamaño de un bocado.
Si el presupuesto no es un problema, le recomendamos que se matricule en este curso en línea. Procesamiento del lenguaje natural con aprendizaje profundo en Stanford Online. La matrícula es de $1.595 y requiere un compromiso de 10-14 horas semanales a lo largo de las 10 semanas del programa. Una vez finalizado, también recibirás una certificación, que podrás destacar en tu CV.
Si los cursos en línea no son lo tuyo, puedes ver el Serie de vídeos en YouTube sobre procesamiento del lenguaje natural por Dan Jurafsky y Christopher Manning, profesores de informática y lingüística de la Universidad de Stanford.
El análisis de sentimientos es el proceso de utilizar técnicas de procesamiento del lenguaje natural (PLN) para extraer sentimientos (positividad, emociones, sentimientos) a partir de datos de texto. Con el rápido avance de las tecnologías de aprendizaje automático y PLN, las empresas grandes y pequeñas aprovechan cada vez más el análisis de sentimientos para hacerse un hueco en el mercado.
El análisis de sentimientos y la minería de opiniones tienen muchas aplicaciones. Las organizaciones pueden utilizar el análisis de sentimientos en la investigación de mercados, el servicio al cliente, los mercados financieros, la política y el mercado de las redes sociales, por nombrar algunos.
Aunque el análisis de sentimientos no es perfecto, sigue siendo muy eficaz para analizar datos de texto en línea a gran escala. Sin embargo, los modelos de análisis de sentimientos ya son tan precisos como los evaluadores humanos, si no más fiables.
Es sólo cuestión de tiempo que los modelos de análisis de sentimientos alcancen una precisión de casi 100% en la extracción de opiniones a partir de grandes fragmentos de texto. Se trata de una tecnología que ha demostrado que optimiza los procesos de trabajo y permite a los equipos adquirir un conocimiento más profundo de sus clientes.
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