Hoy en día las redes sociales son mucho más que un lugar de encuentro. Son un espacio al que dedicamos una parte importante de nuestro tiempo, donde nos expresamos libremente, compartimos lo que nos gusta o preocupa y creamos relaciones. Tanto es así que a menudo los comentarios que se vierten revelan las verdaderas opiniones y sentimientos de los usuarios.
Todos estos datos se presentan como una valiosa información que nos permite:
– Conocer a los diferentes públicos para poder llevar a cabo una comunicación eficaz.
– Prever las tendencias del sector y anticiparse a los cambios del mercado.
– Entender las conversaciones que se generan en la comunidad online.
– Encontrar temas de interés real para conectar con la audiencia.
Gracias al análisis de sentimientos es posible procesar ese gran volumen de datos para convertirlos en una información útil.
¿Qué es el análisis de sentimiento y cómo funciona?
El análisis de sentimiento, también conocido como opinion mining o minería de opinión, es un procesamiento del lenguaje natural (PNL) que permite identificar y extraer el tono, emociones e informaciones subjetivas de los textos que se encuentran en la Red.
Se puede aplicar a cualquier texto online donde los usuarios dejan opiniones: foros, redes sociales, comentarios de blogs, chatbots, etc.
Mediante esta metodología se busca conocer las actitudes, las opiniones y las percepciones de los usuarios en relación con un sujeto concreto, ya sea un tema, un producto o una marca.
Esto sirve, por ejemplo, para que una empresa valore cuál ha sido la acogida por parte de los consumidores de un nuevo producto que ha lanzado al mercado. Es un método mucho más eficaz que realizar encuestas de opinión.
A través de algoritmos, los datos se procesan en base a unas reglas semánticas o a sistemas automáticos que aprenden de los datos para mejorar la interpretación de estos. Esta metodología permite además definir la polaridad, es decir la cantidad de positividad o negatividad del lenguaje analizado, expresado en 5 niveles: muy positivo, positivo, neutro, negativo y muy negativo. El lenguaje humano tiene muchos matices, expresiones variadas, tonos y diversidad de posibles interpretaciones de una palabra o frase que varían en relación con el contexto.
Incluso es capaz de detectar la ironía, distinguir entre la expresión de un hecho objetivo o una opinión subjetiva e identificar opiniones de acuerdo o desacuerdo.
Reacciones de Facebook y análisis de las emociones
En 2016 Facebook añadió en las publicaciones 5 reacciones más, que se sumaban al clásico y, hasta entonces, escaso botón de «Me gusta». A partir de ese momento, los usuarios podían expresar sus emociones con un clic de manera más específica.
Pero, ¿cómo decidió la red social cuáles eran las emociones correctas para añadir?
Para determinar qué reacciones representaban las emociones mayoritarias de los usuarios, Facebook realizó un trabajo de análisis de sentimiento en su propia red social.
En primer lugar, analizó los comentarios de una sola palabra y comprobó que eran muy reiteradas las onomatopeyas de risas, asombro y tristeza. Después analizaron los comentarios con emoticonos para ver cuáles eran los más utilizados.
El resultado es una traslación de la teoría de la polaridad con 5 niveles de emoción adaptado al ecosistema de Facebook y traducido en emoticonos: amor, risas, asombro, tristeza y enfado.
Cuando una empresa elabora un análisis de emociones en Facebook, se valoran los comentarios, pero también son muy interesantes los botones de las reacciones emocionales, ya que estas requieren un mayor grado de reflexión y participación por parte del usuario que un like.
En este sentido, como marca podemos comprobar:
– A qué emociones apelan los diferentes tipos de publicaciones.
– Qué formato de contenido favorece un tipo de respuestas u otras.
– Cuán afín es el contenido que generamos para nuestra audiencia.
El análisis de sentimiento semántico: problemas y soluciones
El análisis de sentimiento o emoción con enfoque semántico se basa en la utilización de diccionarios de términos a los que se les asigna un conjunto de valores para pesar su positividad, neutralidad o negatividad. Para elaborar estos diccionarios es necesario establecer las palabras clave asociables al contexto, considerando la polisemia y la sinonimia para no incurrir en errores típicos, como confundir partido de fútbol con partido político. Este sistema contempla también el procesamiento de términos modificadores (de intensidad, como, por ejemplo, muy o poco) y términos negadores (por ejemplo no o ninguno) que alteran el orden de la polaridad.
La complejidad del idioma provoca que haya posibles errores en la interpretación y que en ocasiones pueda resultar complicado clasificar las emociones de manera automática solo con ayuda de los diccionarios semánticos. Sin embargo, estos errores pueden corregirse fácilmente. Paulatinamente se pueden añadir tantos términos como sea necesario para afinar el algoritmo hasta que la máquina realmente ‘entiende’ el lenguaje.
De acuerdo con esto, cabe decir que el campo semántico de las emociones no es siempre el mismo. Las expresiones que se utilizan para mostrar felicidad en un foro de maternidad serán muy diferentes a las utilizadas en la página de un festival de música, aunque en ambos casos se identifiquen sentimientos que se clasifiquen como positivos. Del mismo modo, el lenguaje puede variar drásticamente según el perfil sociodemográfico del grupo de población que se analice.
Una herramienta de análisis de sentimiento con enfoques semánticos que ejecuta de manera automática se presenta como la opción con resultados más fiables. Dichos sistemas fundados en machine learning se adaptan rápidamente al desafío planteado, ya que dependen de un tratamiento avanzado del lenguaje que, al someterse a un aprendizaje automático, es capaz de asignar valores de polaridad globales y por segmentos.
Ventajas del análisis de sentimiento
La metodología semántica de análisis de sentimiento posibilita un proceso de aprendizaje y optimización continuo acorde a los mensajes que generan una afinidad más alta para cada público. Esto va ligado necesariamente a una mejora del ROI publicitario.
Por otro lado, es capaz de procesar millones de mensajes que circulan en Internet en near real time con una fiabilidad en la interpretación del mensaje de más de un 85%.
