¿Cómo dominar el análisis de sentimiento impulsado por IA en 2024?

¿Qué opinan los clientes de sus productos o servicios? Es una pregunta importante que los empresarios no deben descuidar. Las palabras positivas y negativas importan. Pueden impulsar los esfuerzos de su empresa o iniciar una crisis. La buena noticia es que puede medir la satisfacción del cliente mediante el análisis de sentimientos.

No cabe duda de que, con el desarrollo del comercio electrónico, las herramientas SaaS y las tecnologías digitales, el análisis de sentimientos es cada vez más popular. Así que aquí tienes una guía sobre el análisis de sentimientos.

En esta entrada del blog, aprenderá un par de cosas sobre:

• ¿Qué es el análisis de sentimientos?
  • Definición de análisis de sentimiento
  • Análisis de sentimientos NLP
• Ejemplo de análisis de sentimiento
• ¿Cómo hacer un análisis de sentimientos?
• ¿Qué es la puntuación del sentimiento?
• ¿Por qué merece la pena utilizar una herramienta específica para el análisis de sentimientos?
• ¿Para qué sirve el análisis de opiniones?
• ¿Cómo funciona el análisis de opiniones?
• Retos del análisis de sentimiento
• Conclusión

¿Qué es el análisis de sentimientos?

El análisis de sentimientos (también conocido como minería de opiniones o IA de emociones) es un método de análisis de datos de texto para identificar su intención.

El objetivo es reconocer y categorizar automáticamente las opiniones expresadas en el texto para determinar el sentimiento general.

Definición de análisis de sentimiento

El análisis del sentimiento es el proceso de analizar textos en línea para determinar el tono emocional que transmiten. Su objetivo es detectar si el sentimiento en torno a una marca o un tema es positivo, negativo o neutro. En pocas palabras, el análisis de sentimientos determina qué opina el autor sobre un tema determinado.

Los sentimientos positivos pueden expresarse con palabras como "bueno", "estupendo", "maravilloso" y "fantástico".

Los sentimientos negativos pueden expresarse con palabras como "malo", "terrible", "odio" y "repugnante".

Herramientas de análisis del sentimiento como Marca24 puede manejar con precisión grandes volúmenes de datos que incluyen las opiniones de los clientes.

Además, puede realizar análisis de cualquier tema que desee.

Todo lo que tiene que hacer es configurar un proyecto utilizando una herramienta y realizar un seguimiento de las palabras clave que le interesan.

Gracias a la realización de análisis de sentimiento, podrá:

• Conozca mejor la opinión de sus clientes sobre su marca
• Obtenga información que le ayude a mejorar sus productos y servicios
• Haga que su empresa responda mejor a las opiniones de sus clientes
• Reaccionar rápidamente ante un sentimiento negativo y darle la vuelta
• Controle la reputación de su marca en tiempo real
• Mantén contentos a tus clientes anteponiendo siempre sus sentimientos

Procesamiento del lenguaje natural (PLN) Análisis de sentimientos

¿Qué es el análisis de sentimientos PNL? He aquí una explicación escrita por Krzysztof Rajda, Director de Inteligencia Artificial de Brand24:

Con el rápido crecimiento de Internet -fuente primaria de información y lugar de intercambio de opiniones- surge la necesidad de recopilar y analizar las menciones sobre un tema determinado.

La recopilación masiva de datos es posible gracias a las herramientas de supervisión de Internet. Sin embargo, el análisis manual de decenas de miles de textos consume mucho tiempo y recursos, y es aquí donde la Inteligencia Artificial (IA) resulta extremadamente útil.

El Procesamiento del Lenguaje Natural (PLN), parte de la IA que se ocupa del análisis de textos, es una técnica esencial en el mundo moderno para descubrir lo desconocido a partir de los resultados de la vigilancia en Internet.

Una de las tareas más útiles de la PNL es el análisis de sentimientos, un método de detección automática de las emociones que se esconden tras un texto.

El sentimiento puede analizarse a distintos niveles: desde la identificación de opiniones positivas o negativas, pasando por la cuantificación del nivel de positividad o negatividad, hasta incluso la identificación de la emoción detallada que subyace a la opinión (por ejemplo, felicidad, enfado, tristeza, etc.).

¿Cómo hacer un análisis de sentimientos?

Realizar un análisis de sentimientos preciso sin utilizar una herramienta en línea puede resultar difícil.

¿Por qué?

Realizar análisis basados en un gran volumen de datos lleva mucho tiempo.

Por supuesto, puede intentar investigar y analizar las menciones sobre su empresa por su cuenta, pero le llevará mucho tiempo y energía. Además, el riesgo de error humano es bastante significativo en ese caso.

Veamos el ejemplo.

En los últimos 30 días, la marca Nike obtuvo más de 428.000 menciones.

¿Se imagina analizar cada una de ellas y juzgar si tiene un sentimiento negativo o positivo?

No puedo.

Con una herramienta de Brand24, detecté que unas 123.000 de esas menciones son positivas, 9.000 negativas y el resto neutras.

Tardé menos de tres minutos en descubrir esta idea.

¿Cómo lo he hecho?

Simplemente hice clic en el botón filtro de sentimientoy los datos se me presentaron en un panel de Brand24 fácil de usar.

Para empezar, hay un par de herramientas de análisis de opiniones en el mercado. Lo interesante es que la mayoría seguimiento de los medios de comunicación pueden realizar este tipo de análisis.

Una de las herramientas más asequibles y eficaces que ofrecen un sólido análisis de sentimientos es Marca24. Ofrece una cuenta de prueba gratuita.

Recientemente, hemos puesto en marcha un nuevo modelo de análisis de sentimientos. En este momento, los usuarios de la aplicación Brand24 están utilizando la mejor tecnología posible para evaluar el sentimiento en torno a su marca, productos y servicios. 

Ejemplo de análisis de sentimiento

He analizado la marca Marvel porque ha tenido algunos altibajos recientemente. Averigüemos qué ha pasado utilizando la herramienta Brand24.

Sentimiento general

El sentimiento general en torno a la marca Marvel es positivo. En los últimos 30 días, esta marca ha recibido 128.000 menciones.

Twitter, las noticias y los blogs son la principal fuente de menciones.

Sentimiento a lo largo del tiempo

En los últimos 5 meses, Marvel ha recibido casi 2 millones de menciones. Más de 528.000 son positivas, 284.000 negativas y el resto neutras.

Si se observa el gráfico de sentimiento, se ve el aumento de menciones negativas en torno al 18 de febrero.

Después de seleccionar febrero como franja horaria, descubrí que a los fans no les gustaba Ant-Man y la Avispa: Quantumania.

Aquí puede ver algunas menciones con un sentimiento negativo:

Además, el 11 de abril noté un pico de menciones. A través de la función de hashtags de tendencia, pude determinar que #themarvels era una tendencia popular ese día. Esta tendencia estaba asociada al lanzamiento del tráiler de la película The Marvels.

Como puede ver, gracias al análisis de sentimientos, puede controlar fácilmente los cambios en las emociones de los clientes.

Sentimiento por temas

Gracias a la función Análisis de temas, descubrí los temas más importantes y de mayor tendencia relacionados con Marvel.

Aquí puede ver el sentimiento de los 3 temas que generan más expectación:

• Marvel Spider-Man: Discusión sobre Spider-Man y personajes relacionados en el universo Marvel, incluyendo Peter Parker, Miles Morales y Venom. Este tema genera muchas menciones positivas.

• Actualizaciones de Marvel: Actualizaciones sobre series y películas de Marvel y Disney+. En comparación con el tema anterior, las actualizaciones generan un sentimiento más negativo.

• Estreno de GotG 3: Discusión sobre la película Guardianes de la Galaxia Vol. 3 y su disponibilidad en los servicios de streaming. Este tema tiene un sentimiento principalmente positivo.

Sentimiento de los autores hablantes

Ahora, detectemos quién habla de Marvel de forma positiva y negativa.

Sentimiento de una discusión

Durante los últimos 5 meses, las conversaciones en torno a Marvel han sido principalmente positivas.

El sentimiento tiene un impacto significativo en la puntuación de reputación. Por desgracia, en los últimos 5 meses, la reputación de Marvel se ha resentido.

El motivo fueron los bajos índices de audiencia de la película Ant-Man y los retrasos en la producción de otras películas y series de televisión.

Pero recientemente, Marvel's reputación entre los aficionados ha mejorado notablemente gracias al éxito de la película Guardianes de la Galaxia.

¿Qué es la puntuación del sentimiento?

Uno de los medios para evaluar el sentimiento es la puntuación del sentimiento.

Sentimiento es un sistema de escala que refleja la profundidad emocional de las emociones en un texto.

La puntuación del sentimiento detecta las emociones y les asigna puntuaciones de sentimiento, por ejemplo, de 0 a 10: del sentimiento más negativo al más positivo. La puntuación del sentimiento simplifica la comprensión de los sentimientos de los clientes.

Hay varias formas de calcular una puntuación de sentimiento, pero el método más común es utilizar un diccionario de palabras negativas, neutras o positivas. A continuación, se analiza el texto para ver cuántas palabras negativas y positivas contiene. Esto puede darnos una buena idea del sentimiento general del texto.

Para calcular una puntuación de sentimiento, se tienen en cuenta varios factores, como el número y el tipo de emociones expresadas, la fuerza de esas emociones y el contexto en el que se utilizan. Las puntuaciones de sentimiento pueden ser útiles para diversos fines, como calcular la satisfacción del cliente o determinar si un texto es de naturaleza positiva o negativa.

En Brand24, analizamos el sentimiento utilizando un enfoque de aprendizaje profundo de última generación. Nuestras redes neuronales se han entrenado con miles de textos para obtener conocimientos sobre el lenguaje humano y reconocer bien el sentimiento. Si encuentras algún error, háznoslo saber para que podamos mejorar nuestra solución y servirte mejor.

¿Por qué merece la pena utilizar una herramienta específica para el análisis de sentimientos?

La herramienta hará el trabajo por ti. En realidad, hay muchas razones por las que merece la pena utilizarla.

En primer lugar, con una herramienta adecuada, podrá detectar fácilmente los sentimientos positivos y negativos.

En segundo lugar, ahorra tiempo y esfuerzo porque el proceso de extracción de sentimientos está totalmente automatizado: es el algoritmo el que analiza los conjuntos de datos de sentimientos, por lo que la participación humana es escasa.

¿Se imagina navegar por Internet, encontrar textos relevantes, leerlos y evaluar manualmente el tono que transmiten? Es posible, pero lleva siglos.

En tercer lugar, se está convirtiendo en un tema cada vez más popular a medida que se desarrollan la inteligencia artificial, el aprendizaje profundo, las técnicas de aprendizaje automático y las tecnologías de procesamiento del lenguaje natural.

En cuarto lugar, a medida que se desarrolle la tecnología, el análisis de opiniones será más accesible y asequible también para el público y las pequeñas empresas.

Por último, las herramientas son cada día más inteligentes. Cuanto más se las alimenta con datos, más inteligentes y precisas se vuelven en la extracción de sentimientos.

Además del sistema de análisis de sentimientos, también tendrá acceso a muchas métricas valiosas, como:

¿Para qué sirve el análisis de opiniones?

El análisis de textos y la minería de opiniones encuentran numerosas aplicaciones en el comercio electrónico, el marketing, la publicidad, la política, los estudios de mercado y cualquier otra investigación.

Veamos cómo beneficia el análisis de textos a estas áreas.

01 Gestión de la reputación de marca

Internet es el lugar donde los consumidores hablan de marcas, productos, servicios, comparten sus experiencias y recomendaciones. Las plataformas sociales, las reseñas de productos, las entradas de blogs y los foros de debate hierven con opiniones y comentarios que, si se recopilan y analizan, son una fuente de información empresarial.

Cuando se trata de gestión de la reputación de marcaEl análisis del sentimiento puede utilizarse para el seguimiento de marcas, con el fin de analizar la repercusión en Internet y en las redes sociales de un producto, un servicio, una marca o una campaña de marketing.

El análisis en línea ayuda a calibrar la reputación de la marca y su percepción por parte de los consumidores.

Así es como las empresas pueden descubrir las actitudes de los consumidores, los medios de comunicación y los expertos hacia sus productos, servicios, campañas de marketing y marcas expresadas en foros de debate, sitios de reseñas en línea, sitios de noticias, blogs, Twitter y otras fuentes en línea de acceso público.

El seguimiento de las marcas es un área de negocio importante para los especialistas en relaciones públicas y el análisis de los sentimientos debería ser una de sus herramientas de uso cotidiano.

Eche un vistazo a el ejemplo detectado por la herramienta Brand24.

En Reputación en línea para Boing está en el top 5% de las peores marcas. Dos acontecimientos afectaron negativamente a la imagen de su marca.

El gráfico muestra que la empresa tuvo problemas por un accidente aéreo en China y la publicación de unos resultados trimestrales flojos.

02 Comentarios de los clientes

Las empresas utilizan el análisis de sentimientos para analizar las opiniones de los clientes.

Hoy en día, los consumidores utilizan sus perfiles sociales para compartir tanto sus experiencias positivas como negativas con las marcas.

Una herramienta de análisis de sentimientos puede identificar menciones que transmitan contenidos positivos que muestren puntos fuertes, así como menciones negativas, que muestren malas críticas y problemas a los que se enfrentan los usuarios y sobre los que escriben en línea.

En algunos casos, esto hace que el servicio de atención al cliente sea mucho más atento y receptivo, ya que el equipo de atención al cliente está informado en tiempo real sobre cualquier comentario negativo. El personal de atención al cliente debe estar al corriente de cualquier error lo antes posible. Dado que las menciones se detectan con extrema rapidez, el servicio de atención al cliente tiene la ventaja de un tiempo de reacción rápido. Esto hace que la gestión de la experiencia del cliente sea mucho más fluida y agradable.

Nuestra maravillosa gestora de contenidos, Chia, hizo un vídeo que resume cómo el análisis del sentimiento de los comentarios de sus clientes le permite descubrir lo que les gusta y lo que no les gusta de su empresa y sus productos.

Compruébalo: Las mejores herramientas de opinión de los clientes

UBER

Hace algún tiempo, UBER utilizó seguimiento de las redes sociales y herramientas de análisis de texto para descubrir si a los usuarios les ha gustado la nueva versión de su aplicación.

Es un buen estudio de caso que ilustra el uso del análisis de sentimientos en las redes sociales.

03 Estudios de mercado

El análisis de sentimientos ofrece un amplio conjunto de datos, lo que lo convierte en un excelente complemento para cualquier tipo de investigación de mercado.

Ya se trate de analizar mercados enteros, nichos, segmentos, productos, sus características específicas o de evaluar cualquier rumor del mercado, el análisis de sentimientos proporciona una enorme cantidad de información de valor incalculable: qué les gusta o disgusta a los consumidores o cuáles son sus expectativas.

Todos estos datos le permiten realizar investigaciones de mercado relativamente específicas, lo que mejora el proceso de toma de decisiones.

04 Prevención de crisis

Las herramientas de análisis del sentimiento, por ejemplo Brand24, también son herramientas de seguimiento de medios. Recogen en tiempo real menciones de palabras clave predefinidas en sitios web, sitios de noticias y foros de debate,

Con una herramienta de este tipo, los especialistas en relaciones públicas pueden recibir notificaciones en tiempo real sobre cualquier contenido negativo que aparezca en Internet. Al ver que se menciona una opinión negativa de un cliente, la empresa puede reaccionar rápidamente y cortar el problema de raíz antes de que se convierta en una crisis. crisis de reputación de marca.

United Airlines

El año pasado, United Airlines sufrió una crisis de imagen. Utilizando una herramienta de monitorización de redes sociales, analizamos el sentimiento del hashtag #UnitedAirlines. Me pregunto si utilizaron un modelo de análisis de sentimiento en aquel momento.

Esto es lo que salió:

05 Política

Los politólogos también han encontrado una gran utilidad al análisis de sentimientos.

En 2012, utilizando el análisis de sentimientos, la administración Obama investigó la recepción de los anuncios políticos durante las elecciones presidenciales de 2012.

Durante las últimas elecciones presidenciales en EE.UU., algunas organizaciones analizaron, por ejemplo, cuántas menciones negativas sobre determinados candidatos aparecían en los medios de comunicación y artículos periodísticos.

Hay al menos unos cuantos trabajos académicos que examinan el análisis de sentimientos en relación con la política.

• Predicción de las elecciones indias sobre la base de Análisis del sentimiento en Twitter
• Ciencia política de datos: Análisis de los tuits y el sentimiento de Trump, Clinton y Sanders
• Análisis del sentimiento político en las elecciones presidenciales de Egipto a partir de datos de Twitter

Muestra otra aplicación del análisis de sentimientos: la investigación. Puede utilizarse para medir la polarización emocional sobre cualquier tema.

¿Cómo funciona el análisis de opiniones?

La ciencia que hay detrás del proceso se basa en algoritmos de procesamiento del lenguaje natural y aprendizaje automático para clasificar los escritos como positivos, neutros o negativos.

El análisis del sentimiento puede utilizar varios tipos de algoritmos.

Automático

Un algoritmo de este tipo se basa exclusivamente en técnicas de aprendizaje automático y aprende a partir de los datos recibidos. El aprendizaje automático es el aspecto más fundamental de la inteligencia artificial.

El análisis automático de sentimientos comienza con la creación de un conjunto de datos que contiene un conjunto de textos clasificados como positivos, negativos o neutros.

Una vez hecho esto, el aprendizaje comienza y continúa como un proceso semiautomático. Este algoritmo aprende sobre los datos hasta que el sistema alcanza cierto nivel de independencia, suficiente para evaluar correctamente el sentimiento de textos nuevos y desconocidos. A partir de ahí, es muy importante con qué datos se alimenta el algoritmo.

Si el algoritmo no se ha topado antes con un ejemplo concreto, no realizará un análisis preciso.

Una de las mayores ventajas de este algoritmo es la cantidad de datos que puede analizar, muchísima más que el algoritmo basado en reglas.

En cuanto a las desventajas, el algoritmo dificulta la explicación de las decisiones que subyacen a los análisis de texto, es decir, es imposible saber por qué clasificó un texto concreto como positivo o negativo.

Basado en reglas

Este algoritmo se basa en léxicos creados manualmente que definen cadenas de palabras positivas y negativas. A continuación, el algoritmo analiza las cantidades de palabras positivas y negativas para ver cuáles dominan.

Se pueden establecer reglas en torno a otros aspectos del texto, por ejemplo, la parte de la oración, la sintaxis, etc.

Este enfoque es fácil de aplicar y transparente en lo que respecta a las normas que sustentan los análisis.

Híbrido

Éste combina los dos algoritmos mencionados y parece ser la solución más eficaz.

Se debe a que combina la alta precisión que proporciona el aprendizaje automático y la estabilidad del enfoque basado en reglas y léxico.

¿Cómo funciona el análisis de opiniones en la herramienta Brand24?

He aquí una explicación escrita por Krzysztof Rajda, Director de Inteligencia Artificial de Brand24:

El análisis de sentimientos de Brand24 se basa en una rama de la IA conocida como aprendizaje automático, que consiste en exponer un algoritmo de aprendizaje automático a una cantidad masiva de datos cuidadosamente seleccionados. Puede aprender y mejorar automáticamente a partir de la experiencia. Para comodidad de nuestros clientes, analizamos el sentimiento a alto nivel -clasificamos las menciones recogidas como positivas, neutras o negativas- para ofrecer un conocimiento rápido de lo que se dice sobre un determinado tema en Internet. 

Nuestro equipo de IA se esfuerza al máximo para mantener nuestra solución en el nivel más avanzado. Hemos incorporado las recientes ventajas de los modelos lingüísticos preentrenados (PLM), una técnica que también utilizan las grandes empresas tecnológicas (como Google, Microsoft, Facebook o Baidu), lo que hace que las capacidades de la máquina se aproximen lo máximo posible a la comprensión real del texto con el estado actual de los conocimientos científicos. 

Además, el uso de PLM multilingüe nos permite realizar análisis de sentimientos en más de 100 idiomas de todo el mundo. Recientemente hemos contribuido a la ciencia con nuestro trabajo sobre análisis multilingüe de sentimientos, que se presentó en uno de los más notables y prestigiosos conferencias científicas.

Una cuestión crucial del modelo de aprendizaje automático es la selección de los datos de entrenamiento.

Existe un fenómeno llamado "basura entra, basura sale", que significa que si utilizamos datos de baja calidad para crear un modelo de análisis de sentimientos, éste no puede funcionar bien. Para garantizar la mejor calidad disponible, nuestro equipo de anotación trabaja constantemente en la preparación de nuevos datos para el entrenamiento del modelo. Periódicamente entrenamos nuevas versiones de la solución de análisis de sentimientos a medida que aparecen nuevos datos de alta calidad. Esto significa que la eficacia de nuestro modelo aumenta constantemente con el tiempo. 

Retos del análisis de sentimiento

Aunque hay muchos ventajas del análisis de opinionesHay que ser consciente de sus retos.

Debido a la complejidad del lenguaje, el análisis de sentimientos tiene que enfrentarse al menos a un par de problemas. En algunos casos, resulta difícil asignar una clasificación de sentimiento a una frase. Ahí es donde resulta útil el análisis de sentimientos basado en el procesamiento del lenguaje natural, ya que el algoritmo se esfuerza por imitar el lenguaje humano habitual.

Conjunción contrastiva

Un problema al que debe enfrentarse un sistema de análisis de sentimientos son las conjunciones contrastivas, que se producen cuando un escrito (una frase) consta de dos palabras contradictorias (tanto positivas como negativas).

• Ejemplo de frase: "¡El tiempo era terrible, pero la excursión fue increíble!"

Reconocimiento de entidades nominativas

Otro gran problema al que se enfrentan los algoritmos es el reconocimiento de entidades con nombre. Las palabras en contexto tienen significados diferentes.

• ¿"Everest" se refiere a la montaña o a la película?

Resolución de anáforas

También conocida como resolución de pronombres, describe el problema de las referencias dentro de una frase: a qué se refiere un pronombre o un sustantivo.

• Ejemplo de frase: "Fuimos al teatro y fuimos a cenar. Fue horrible".

Sarcasmo

¿Existe algún sistema de análisis de sentimientos que detecte el sarcasmo? Por favor, recomiéndanos uno.

• Ejemplo de frase: "Me alegro mucho de que el avión se retrase".

Internet

Ocurre que cualquier lenguaje utilizado en línea adopta su propia forma. La economía del lenguaje e Internet como medio dan lugar a faltas de ortografía, abreviaturas, acrónimos, falta de mayúsculas y gramática deficiente. Analizar este tipo de escritos puede causar problemas a los algoritmos de análisis de sentimientos.

Conclusión

El análisis de sentimiento es una técnica utilizada para comprender el tono emocional del texto. Puede utilizarse para identificar sentimientos positivos, negativos y neutros en un escrito.

Esta información puede ser útil para los propietarios de empresas que desean conocer la opinión de sus clientes sobre su empresa. Al conocer la opinión de sus clientes, puede trabajar para mejorar las áreas que causan insatisfacción y aumentar la fidelidad de su base de clientes.

Los profesionales del marketing pueden utilizar el análisis de opiniones para comprender mejor los comentarios de los clientes y ajustar sus estrategias en consecuencia. Además, puede utilizarse para determinar si una campaña o un producto en particular tiene una resonancia positiva o negativa entre los clientes.

Aunque pueda parecer un proceso complicado, el análisis de opiniones es en realidad bastante sencillo, y existen muchas herramientas en línea que le ayudarán a empezar.

¿A qué esperas? Empieza a investigar esos datos.