Medir el sentimiento de los usuarios en las redes sociales

 

Hoy quiero hablar de una técnica que he investigado e implementado desde hace más de 15 años. Se trata de la detección y medición de los sentimientos de las personas hacia las marcas, expresados en las conversaciones dentro de las redes sociales. Lo primero que quiero aclarar es que medir el sentimiento no es lo mismo que medir la reputación de una marca. Ya que medir reputación implica más variables (al menos 7) aparte del sentimiento. Esto lo quiero remarcar, porque algunas soluciones explotadas en marketing dicen medir reputación de marca, cuando únicamente están midiendo sentimientos., hecho que ciertamente confunde al gestor de la marca y a los expertos en marketing. Por lo que dejo para otro futuro post, hablar de reputación, IA y marcas.

Por: Oscar Trabazos / Data & AI

IA para medir sentimientos

Si, se pueden aplicar técnicas de inteligencia artificial para analizar el sentimiento en las redes sociales. Uno de los enfoques más comunes es el uso de algoritmos de procesamiento del lenguaje natural (PLN) para analizar el texto de los mensajes de las redes sociales y determinar el sentimiento expresado en ellos. Este proceso, evidentemente, se conoce como "análisis de sentimiento". Los algoritmos, en este proceso, pueden clasificar los mensajes como positivos, negativos o neutros y proporcionar un puntaje de sentimiento (Score). Sin embargo, es importante tener en cuenta que el análisis de sentimiento es una tarea desafiante y los algoritmos pueden cometer errores, debido a la alta complejidad del desafío que supone descifrar los sentimientos humanos.

Retos

Los algoritmos de análisis de sentimiento pueden cometer errores, si no somos capaces de entender y dimensionar sus retos:

• El lenguaje natural es complejo y ambiguo, lo que puede dificultar la interpretación del sentimiento expresado en un mensaje.
• El uso de ironía, sarcasmo y lenguaje figurativo también puede confundir a los algoritmos, ya que el sentido literal de las palabras no siempre refleja el sentimiento real.
• Los algoritmos de análisis de sentimiento se entrenan con conjuntos de datos etiquetados, y si estos conjuntos de datos no son lo suficientemente representativos de la realidad, el algoritmo puede no funcionar bien.
• La forma en que la gente expresa sus sentimientos en las redes sociales puede variar según el idioma, la cultura y la generación, lo que puede dificultar aún más la tarea de clasificar los sentimientos de manera precisa.
• Por último, el contexto de un mensaje también es importante, ya que puede cambiar el sentimiento expresado en un mensaje.

Es importante tener en cuenta estos retos, para poder enfrentarnos al uso de algoritmos de análisis de sentimiento y poder asegurarse de que los resultados se interpreten correctamente.

Aplicaciones

Hay una gran variedad de posibles aplicaciones para el análisis de sentimiento. Pero he elegido algunas de las más destacadas y en las que he podido tener el placer de participar a través de distintos proyectos

• Monitoreo de marca: las empresas pueden utilizar el análisis de sentimiento para monitorear la percepción de sus marcas en las redes sociales, lo que les permite tomar medidas para mejorar su imagen pública si es necesario.
• Análisis de tendencias: el análisis de sentimiento puede ayudar a las organizaciones a identificar tendencias y patrones en las opiniones y opiniones de los usuarios de las redes sociales, lo que les permite tomar decisiones informadas.
• Investigación de mercado: el análisis de sentimiento en las redes sociales puede ser una herramienta valiosa para la investigación de mercado, ya que permite a las empresas recopilar datos de opinión de un gran número de personas en un corto período de tiempo.
• Análisis político: el análisis de sentimiento en las redes sociales también puede ser utilizado para analizar las opiniones y opiniones de los ciudadanos sobre temas políticos, lo que puede ayudar a los políticos y a los medios de comunicación a entender mejor las opiniones de la población.
• Seguimiento de eventos: el análisis de sentimiento en las redes sociales también puede utilizarse para seguir eventos en tiempo real, como el desarrollo de una crisis o un evento deportivo, lo que permite a los medios de comunicación y a las organizaciones tomar decisiones informadas.

Empresas que lo utilizan

Hay varias empresas que utilizan el análisis de sentimiento en las redes sociales, algunas de las cuales son:

• Trawlingweb: es una plataforma de análisis información que permite a las empresas monitorear y analizar las conversaciones también en redes sociales, entregando un sistema de detección y etiquetado de análisis de sentimiento. TrawlingWeb ofrece servicios de análisis de sentimiento para ayudar a las empresas a comprender mejor las opiniones de sus clientes, consumidores y competidores en las redes sociales. La plataforma de TrawlingWeb utiliza tecnología de procesamiento del lenguaje natural y análisis estadístico para clasificar el sentimiento en las publicaciones en las redes sociales. Entre sus clientes se cuentan empresas de diversos sectores como automotriz, bancos, entre otros. Trawlingweb te ayuda a medir la reputación.
• NetBase Quid: es una plataforma de inteligencia de negocios que utiliza el análisis de sentimiento para ayudar a las empresas a comprender mejor las opiniones de sus clientes y competidores en las redes sociales.
• Hootsuite Insights: es una plataforma de análisis de redes sociales que ofrece una variedad de herramientas de análisis, incluido el análisis de sentimiento.
• Hallon: Es una empresa tecnológica especializada en inteligencia de medios, que también ofrece soluciones de análisis de sentimiento.
• Websays: Es una empresa de software y servicios alrededor de la búsqueda web, el procesamiento del lenguaje y el aprendizaje automático. Utiliza sistemas de análisis de sentimiento en distintas soluciones.
• Talkwalker: es una plataforma de análisis de medios sociales que utiliza el análisis de sentimiento para ayudar a las empresas a monitorear y analizar las conversaciones en las redes sociales.
• Crimson Hexagon: es otra plataforma de análisis de redes sociales que ofrece una variedad de herramientas de análisis, incluido el análisis de sentimiento.
• Informyzer: Sistema de alertas de marcas que mide presencia, impacto y sentimiento.

Hay muchas otras empresas que ofrecen servicios de análisis de sentimiento en las redes sociales, estas son solo algunas ejemplos, y la lista esta en constante crecimiento. Espero que nadi se me enfade ;-)