Análisis de Sentimiento en 2025: ¿Qué es y por qué lo necesita?

En la era de la sobrecarga de datos, no se trata sólo de lo que dicen sus clientes, sino de cómo se sienten. Ahí es donde entra en juego el análisis de sentimientos. De hecho, las marcas que utilizan la detección de sentimientos basada en IA han registrado una tasa de conversión hasta 4 veces mayor. ¿Quieres beneficiarte tú también? Aquí tienes una guía.

Resumen rápido:

- El análisis de sentimiento es una forma de averiguar cómo se sentían las personas cuando escribieron un texto concreto. Puede ser negativo, positivo o neutral e incluir emociones más específicas como la ira y la alegría.

- Las empresas lo utilizan para saber qué piensan y sienten los clientes sobre sus productos, campañas o la empresa en general. Ayuda a tomar mejores decisiones, reforzar la imagen de marca y reaccionar más rápidamente a los comentarios.

- La mayoría de las herramientas utilizan aprendizaje automático aprender de muchos ejemplos etiquetados. Escanean el texto, buscan patrones y deciden el estado de ánimo o la emoción que hay detrás.

Previsiones de mercado:

• El mercado mundial de análisis de opiniones está creciendo rápidamente y se prevé que alcance los 7.130 millones de dólares en 2028.
• La analítica de redes sociales y el análisis de sentimientos generaron unos ingresos aproximados de 3 940 millones de USD en 2024 y se prevé que crezcan hasta superar los 17 050 millones de USD en 2030.

¿Qué es el análisis de sentimientos?

Análisis del sentimiento es una técnica de procesamiento del lenguaje natural (PLN) para determinar el tono emocional que subyace en un texto, un discurso u otras formas de comunicación. El objetivo es comprender si las personas expresan sentimientos positivos, negativos o neutros sobre una marca, un producto o un tema.

En palabras sencillas: Es una herramienta que entiende cómo se siente la gente cuando se expresa en línea.

Cómo funciona:

• Recogida de datos: La herramienta empieza monitorizando múltiples fuentes en línea.
• Procesamiento del lenguaje natural (PLN): Los algoritmos de PNL analizan la estructura, el contexto y el significado del texto.
• Clasificación de los sentimientos: Los modelos de aprendizaje automático o los métodos basados en reglas clasifican el sentimiento.

En la práctica, las herramientas de análisis de sentimiento escanean automáticamente los mention en línea y les asignan una puntuación de sentimiento. Por ejemplo:

• Sentimiento positivo: "¡Me encanta lo fácil que es utilizar esta aplicación!"
• Sentimiento neutral: "Esta aplicación se lanzó en marzo".
• Sentimiento negativo: "La aplicación se bloquea constantemente".

Para obtener una visión más profunda de los sentimientos de los clientes, el análisis de sentimientos de IA más avanzado puede incluso detectar:

• Ironía,
• Sarcasmo,
• Emociones específicas (como admiración, ira, asco, miedo, alegría, tristeza),
• Intención del cliente (como información, promoción, ventas, creación de redes, saludos, defensa, entretenimiento, intercambio de opiniones).

Tipos de análisis de sentimientos

He aquí los principales tipos de análisis de sentimientos. Cada uno con su propia forma de indagar en lo que hay detrás de lo que dice la gente:

1. Análisis detallado de los sentimientos

Va más allá de "positivo/negativo" para clasificar en múltiples niveles, como:

• Muy positiva
• Positivo
• Neutro
• Negativo
• Muy negativo

Puede ser una clasificación por estrellas o una puntuación de 0 a 100.

Caso práctico: Perfecto para encuestas y comentarios de los clientes.

2. Análisis de las emociones

Va más allá de la polaridad para identificar emociones específicas como:

• Alegría
• Ira
• Tristeza
• Miedo
• Asco

Caso práctico: Esto ayuda a las marcas a entender cómo se siente la gente, no sólo si el sentimiento es bueno o malo.

Por ejemplo, "No puedo dejar de sonreír después de usar esta aplicación" se etiquetaría como feliz, no sólo como positivo.

3. Análisis basado en la intención

Detecta no sólo el tono, sino la intención del usuario detrás de un mensaje:

• Denuncia
• Elogios
• Sugerencia
• Intención de compra

Caso práctico: Súper útil para el servicio al cliente y la investigación de mercado.

Por ejemplo, si alguien dice: "Me costó mucho configurar mi cuenta", puede detectar la intención de pedir ayuda en lugar de limitarse a expresar frustración.

4. Análisis de sentimientos basado en aspectos

Este tipo desglosa el sentimiento por temas o aspectos. Por ejemplo:

• Calidad del producto: sentimiento positivo
• Atención al cliente: sentimiento negativo

Caso práctico: Muy utilizado en el análisis de las opiniones de los clientes.

Por ejemplo, si alguien escribe: "La aplicación es genial, pero las notificaciones me vuelven loco", el sistema sabe que la mala crítica se refiere a la estrategia de notificaciones, no a toda la aplicación.

¿Cuáles son los casos de uso del análisis de sentimientos?

Según Sandwitch SEO:

• 76% de vendedores seguir el sentimiento de marca como indicador clave de la salud de la marca
• 45% de marcas realizar análisis de opiniones semanalmente o con mayor frecuencia
• 92% de los líderes de marca creen que el seguimiento del sentimiento en tiempo real mejora la experiencia del cliente
• 66% de los consumidores dicen que su confianza en una marca mejora cuando ésta responde con transparencia a los sentimientos negativos

En 2025, el análisis del sentimiento es el sistema de alerta temprana de una marca y un generador de confianza.

Analiza las conversaciones en línea, las reseñas de productos, las publicaciones en redes sociales y los comentarios de los clientes para revelar información significativa en tiempo real.

Estas percepciones emocionales ayudan a los equipos:

• Detectar y prevenir las crisis
• Definir el mensaje de la marca
• Mejorar los productos y servicios
• Adelántese a la competencia
• Comprender la opinión pública y las tendencias sociales

Gestión de la reputación de marca

En la era de los comentarios instantáneos y las reacciones virales, la reputación puede cambiar de la noche a la mañana. Los algoritmos de análisis del sentimiento ayudan a controlar la percepción de la marca en todos los canales, desde Reels a TikTok.

Tú puedes:

• Entender cómo percibe el público su marca, sus campañas o sus productos.
• Responder rápidamente a la negatividad o la desinformación
• Seguir las tendencias de opinión a largo plazo para orientar la estrategia de comunicación

Ejemplo: Un pico de mention negativos sobre retrasos en la entrega ayuda a una marca minorista a identificar problemas operativos antes de que caigan las puntuaciones de las reseñas.

Seguimiento de la marca

Analizando el sentimiento en torno a sus competidores, las tendencias del sector o las palabras clave, puede hacerse una idea completa de su posición en el mercado.

Tú puedes:

• Comparar los resultados de la marca con los de la competencia
• Descubra qué resuena entre su público (y el suyo)
• Identificar oportunidades de espacio en blanco o riesgos de relaciones públicas

Ejemplo: Una empresa de SaaS se da cuenta de que la nueva función de un competidor suscita un sentimiento positivo creciente, lo que le lleva a acelerar un despliegue similar.

Análisis de la opinión de los clientes

Los comentarios son ahora públicos, se mueven con rapidez y se extienden por todas las plataformas. La detección de sentimientos captura y clasifica estos datos, ahorrando tiempo y sacando a la luz las tendencias.

Tú puedes:

• Clasifique automáticamente miles de reseñas, tweets y comentarios
• Medir la satisfacción general de los clientes
• Identificar los puntos problemáticos recurrentes o elogiar

Ejemplo: Una marca de cosméticos detecta un sentimiento negativo constante de los clientes en torno al aroma de una nueva loción, lo que lleva a reformularla antes de que se envíe el siguiente lote.

Detección y prevención de crisis

Gracias a las alertas en tiempo real y a las bases históricas de sentimiento, los equipos pueden identificar y mitigar posibles crisis antes de que se agraven.

Tú puedes:

• Recibe alertas de picos repentinos de sentimiento negativo
• Diagnosticar la raíz del zumbido negativo
• Implemente rápidamente los mensajes adecuados

Ejemplo: Una aplicación de tecnología financiera detecta en cuestión de minutos las reacciones negativas a una actualización de seguridad y publica un FAQ transparente, calmando a los usuarios y evitando el escrutinio de los medios.

Mejorar el servicio al cliente

Los equipos de soporte reciben una avalancha de mensajes de texto, correos electrónicos y comentarios. Gracias a la detección de sentimientos, puedes encontrar los critical mention y adaptar las respuestas con más empatía.

Tú puedes:

• Detección de temas que generan frustración en tiempo real
• Priorizar las cuestiones críticas
• Supervisar el sentimiento en los canales de apoyo a lo largo del tiempo

Ejemplo: Una aerolínea utiliza la detección de sentimientos para hacer un seguimiento rápido de los mensajes de los pasajeros angustiados durante los retrasos de los vuelos, evitando así las consecuencias en las redes sociales.

Investigación de mercado y desarrollo de productos

El análisis del sentimiento ofrece información orgánica y sin filtrar. perspectivas del mercado, sin recurrir a los métodos de investigación tradicionales.

Tú puedes:

• Explorar las nuevas preferencias y comportamientos de los clientes
• Descubrir necesidades insatisfechas y peticiones de funciones
• Analizar la reacción del público ante nuevas campañas o productos

Ejemplo: Una empresa de videojuegos analiza el sentimiento en torno a los comentarios de la beta, descubre un amor inesperado por un personaje secundario y lo convierte en un importante DLC.

¿Tienes curiosidad por saber cómo la escucha social genera resultados reales? Consulte el estudio de caso de Labubu en nuestro artículo sobre los beneficios del análisis de sentimientos.

¿Cómo hacer un análisis de sentimientos?

Realización de análisis de sentimientos precisos sin utilizar herramientas de análisis de opiniones puede ser difícil.

¿Por qué?

Como destacó Krzysztof Rajda, el análisis basado en un gran volumen de datos requiere mucho tiempo.

Claro que puede intentar investigar y analizar mentions sobre su negocio por su cuenta, pero le quitará mucho tiempo y energía.

Además, el riesgo de error humano es bastante significativo en ese caso.

En caso de que tenga conocimientos técnicos, he aquí el proceso de análisis de sentimientos, en pocas palabras:

1. Defina su objetivo - ¿Quieres ver si el texto es positivo, negativo o neutro?
2. Recopilar y limpiar texto - Recopila reseñas, comentarios o publicaciones y, a continuación, elimina los símbolos sobrantes o las partes desordenadas.
3. Elige un método:
   • Utiliza una lista de palabras (positivas/negativas).
   • O utilizar una herramienta de IA ya entrenada para detectar emociones.
4. Pruébalo - Comprueba si los resultados tienen sentido.
5. Aplícalo - Ejecútelo con texto nuevo y observe el estado de ánimo general o las tendencias.

Suena bastante complicado, ¿verdad? La buena noticia es que las herramientas de IA pueden hacer el trabajo por ti.

Resumiendo: El análisis de opiniones se puede hacer manualmente para proyectos pequeños, pero la mayoría de las marcas en 2025 confían en herramientas basadas en IA porque son más rápidas, escalables y ofrecen información en tiempo real.

A continuación, puede consultar el análisis del sentimiento de marca utilizando la herramienta Brand24.

Caso práctico de análisis del sentimiento de marca: Duolingo

Duolingo ha tenido algunos altibajos recientemente debido a la polémica de los reemplazos de IA dentro de la empresa.

Averigüemos qué ocurrió exactamente.

Analizando el sentimiento de los mention de las redes sociales, podemos obtener información valiosa sobre la percepción pública de la marca Duolingo.

01 Sentimiento general

El sentimiento general en torno a Duolingo sigue siendo positivo, con:

• 34% positivo mentions
• 19% negativo mentions

02 Sentimiento por categorías

El sentimiento de Duolingo es muy diferente en las distintas plataformas de redes sociales.

La mayoría de los rumores se producen en X (Twitter). Allí es donde la gente expresa más sus frustraciones.

Por otro lado, Instagram tiene sobre todo buenas vibraciones.

Duolingo debería centrarse definitivamente en abordar la negatividad en X.

Por eso es tan importante comprobar cómo se forma el sentimiento en distintos lugares. Permite a las marcas adaptar mejor sus esfuerzos y mensajes.

03 Sentimiento a lo largo del tiempo

En los últimos 3 meses, Duolingo recibió casi 300k mentions. Más de 93k son positivos, 53k son negativos y el resto son neutros.

El gráfico dentro del panel de análisis de opiniones muestra el aumento de mention negativos en torno a abril.

También fue la época en la que se produjeron más mention negativos que positivos.

Tras seleccionar abril y mayo como intervalo de tiempo, utilicé la función Eventos AI y descubrió que a los fans no les gustaban los sustitutos de la IA en la empresa:

El seguimiento de las opiniones a lo largo del tiempo ayuda a identificar tendencias emergentes en los comentarios de los clientes y la opinión pública, lo que permite detectar nuevos cambios o pautas a medida que se desarrollan.

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

04 Sentimiento por tema

Gracias a la Análisis temático de la IA descubrí los temas más importantes y de tendencia relacionados con Duolingo:

Y puedo comprobar fácilmente cuál es su sentimiento pulsando el botón "más estadísticas".

Esto es lo que parece según el tema más popular - Memes de Duolingo.

• Este tema tiene 27% de mention positivos y 21% de mention negativos.

• Las emociones más comunes dentro del tema son admiración y repugnancia.

05 Sentimiento de los autores hablantes

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

Puede encontrar este análisis en la pestaña "Análisis de influenciadores".

Aquí están las personas más positivas:

Y aquí están las personas más negativas:

06 Contexto de una discusión

Durante los últimos 3 meses, las discusiones en torno a Duolingo giraban sobre todo en torno a palabras como:

¿Cómo funciona el análisis de opiniones?

El análisis de sentimientos utiliza el procesamiento del lenguaje natural (PLN) y el aprendizaje automático (AM) para clasificar el texto como positivo, neutro o negativo.

Las tecnologías de análisis del sentimiento pueden utilizar varios tipos de algoritmos.

¿De qué tipo?

1. Automático (aprendizaje automático)

• Aprende a partir de datos etiquetados (positivo/negativo/neutro).
• Encuentra patrones y los aplica a nuevos textos.
• Puede procesar enormes conjuntos de datos, pero a menudo funciona como una "caja negra".
• La precisión depende en gran medida de los datos de entrenamiento.

2. Basado en reglas

• Se basa en léxicos y reglas predefinidos (por ejemplo, listas de palabras, sintaxis).
• Transparente y fácil de aplicar.
• Tiene dificultades con el lenguaje complejo, como la negación, el sarcasmo o las metáforas.

3. Híbrido

• Combina la precisión ML con la estabilidad basada en reglas.
• Las herramientas más avanzadas utilizan este enfoque para obtener los mejores resultados.

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

Para ofrecerle información fiable, he consultado Krzysztof RajdaJefe de Inteligencia Artificial de la software de control de medios que cuenta con más de 10 años de experiencia.

He aquí sus reflexiones:

El análisis de sentimientos de Brand24 se basa en una rama de la IA conocida como aprendizaje automático, mediante la exposición de un algoritmo de aprendizaje automático a una cantidad masiva de datos cuidadosamente seleccionados.

Puede aprender y mejorar automáticamente a partir de la experiencia.

Nuestro equipo de IA incorporó las recientes ventajas de Modelos lingüísticos preformados (PLM)una técnica que también utilizan las grandes empresas tecnológicas (como Google, Microsoft, Facebook o Baidu).

¿Por qué?

El resultado es que las capacidades de la máquina se aproximan lo más 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 sentimiento en más de 100 lenguas del mundo

Si desea saber más sobre este proceso, recientemente hemos contribuido a la ciencia con nuestro trabajo sobre el análisis multilingüe de sentimientos.

Se presentó en uno de los más notables y prestigiosos conferencias científicas.

Retos del análisis de sentimiento

Aunque hay muchos ventajas del análisis de opinionesPero también hay 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 intenta imitar el lenguaje humano habitual.

¿Cuáles son los retos más comunes del análisis de sentimientos?

1. Conjunciones contrastivas

Las frases pueden mezclar palabras positivas y negativas, lo que dificulta la interpretación.

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

2. Reconocimiento de identidades

Las palabras pueden tener múltiples significados según el contexto.

Ejemplo: "Everest" puede significar la montaña o la película.

3. Resolución de anáforas

Determinar a qué se refieren los pronombres o sustantivos suele ser difícil.

Ejemplo: "Fuimos al teatro y cenamos. Fue horrible".

4. Sarcasmo e ironía

El sarcasmo suele invertir el sentimiento, y la ironía depende del tono, del que carece el texto.

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

5. 5. Lenguaje de Internet

Los textos en línea están llenos de abreviaturas, faltas de ortografía, gramática deficiente y análisis complicados.

Ejemplo: "gr8 película lol" o "smh esta actualización sux."

6. Negación

La negación puede invertir el sentimiento.

Ejemplo: "No bueno" ≠ "bueno".

7. Contexto

El significado exacto de las palabras puede variar en función de las frases que las rodean.

Ejemplo: "La película era fría". (mal ambiente frente a temperatura literalmente baja).

8. Lenguaje idiomático

Los modismos rara vez significan lo que las palabras sugieren literalmente, lo que confunde a los algoritmos.

Ejemplo: "Romper el hielo" significa iniciar una conversación, no destruir el agua congelada.

Y, por último, también hay una lucha de datos a la que se enfrentan las herramientas:

¿Cómo utilizan las industrias las herramientas de análisis de sentimientos?

He aquí algunos ejemplos de cómo se utiliza el análisis de opiniones en distintos sectores:

1. Los minoristas utilizan el análisis de opiniones para:

• Mejorar la satisfacción del cliente
• Optimizar el desarrollo de productos
• Gestionar la reputación de la marca

El análisis en tiempo real de las redes sociales y las opiniones de los clientes les permite rastrear los cambios en las preferencias, personalizar las promociones y reducir los comentarios negativos.

Según Journal of Big Data, puede ayudar a mejorar la retención y a aumentar hasta 95% los beneficios.

2. Las aseguradoras aplican el análisis de sentimientos para:

• Detectar la insatisfacción en las comunicaciones con los clientes
• Señale los siniestros arriesgados o fraudulentos

Analizando el tono y las emociones en las interacciones con los asegurados, las aseguradoras pueden mejorar la experiencia del cliente y agilizar la tramitación de siniestros en flujos de trabajo cada vez más digitalizados.

3. Los fabricantes utilizan el análisis de opiniones para mejorar:

• Calidad del producto
• Capacidad de respuesta de la cadena de suministro
• Mantenimiento predictivo.

De hecho, más del 55% de los fabricantes utilizan ahora herramientas de IA para estos fines, lo que refleja una tendencia hacia el control de calidad basado en datos (fuente: Deloitte).

4. Los medios de comunicación y el mundo del espectáculo aplican el análisis de opiniones para:

• Personalizar la entrega de contenidos
• Seguimiento de la participación de los espectadores
• Optimizar las campañas de marketing

A medida que el mercado OTT crece rápidamente, los estudios y las plataformas utilizan herramientas de sentimiento para incluir en sus planes las reacciones de la audiencia a través de las plataformas sociales.

5. Las empresas financieras utilizan el análisis de sentimientos para:

• Toma de decisiones en consonancia con la opinión pública y los inversores
• Mejora de la evaluación de riesgos y el desarrollo de estrategias de negociación

Analizar el sentimiento de las noticias financieras, las convocatorias de beneficios y las redes sociales permite a las instituciones prever el comportamiento del mercado y ajustar sus carteras en consecuencia.

6. Los proveedores de telecomunicaciones utilizan el análisis de opiniones para:

• Identificar los riesgos de pérdida de clientes
• Intervenir proactivamente con mejoras del servicio u ofertas de retención específicas.

Supervisar las interacciones de los clientes en todos los canales ayuda a las empresas de telecomunicaciones a detectar a tiempo la insatisfacción y aplicar medidas correctivas para mejorar la fidelidad.

7. Las organizaciones políticas utilizan el análisis de sentimientos para:

• Analizar la opinión pública sobre políticas y servicios
• Orientar la toma de decisiones durante las crisis
• Mejorar las estrategias de comunicación

Al evaluar el sentimiento de los votantes y ciudadanos en tiempo real (especialmente durante elecciones o emergencias), el gobierno puede adaptar sus mensajes, generar confianza y responder más eficazmente a las preocupaciones del público.

8. La sanidad utiliza el análisis de sentimientos para:

• Analizar las opiniones de los pacientes
• Descubrir deficiencias en los servicios
• Aumentar la satisfacción y la calidad asistencial

Los hospitales pueden utilizar herramientas de sentimiento para controlar el tono emocional de las opiniones de los pacientes y las respuestas a las encuestas, lo que ayuda a mejorar la comunicación entre médicos y pacientes, mejorar los tratamientos y aumentar la satisfacción general de los pacientes.

9. Las organizaciones deportivas utilizan el análisis de sentimientos para:

• Comprender la percepción de los aficionados
• Eficacia de la campaña
• Reducir los costes de las encuestas manuales

PREGUNTAS FRECUENTES

¿Qué es el análisis de sentimientos PNL?

El análisis del sentimiento es basado en el procesamiento del lenguaje natural (PLN) en general.

Permite a los ordenadores procesar y dar sentido al lenguaje humano y a los datos no estructurados.

Las herramientas de PNL actuales son mucho más avanzadas y permiten detectar emociones y opiniones con mayor precisión y profundidad.

Entre los métodos de PLN más utilizados en el análisis de sentimientos se incluyen:

• Técnicas basadas en el léxico que utilizan listas de palabras sentimentales para asignar la polaridad
• Modelos de aprendizaje automático entrenado con datos etiquetados para clasificar textos según su sentimiento.
• Marcos de aprendizaje profundo como BERT y GPT que comprenden el contexto y el tono sutil
• Análisis de sentimientos basado en aspectosque se centra en partes específicas de un producto o servicio para determinar el sentimiento del público objetivo.

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

El Procesamiento del Lenguaje Natural (PLN), una parte de la IA que se ocupa de los datos textuales, es una técnica esencial en el mundo moderno para descubrir lo desconocido a partir de seguimiento de los medios de comunicación resultados.

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, negativas o neutras, pasando por la cuantificación del nivel de positividad o negatividad, hasta incluso la minería de opiniones y la identificación de la emoción detallada que subyace a la opinión (por ejemplo, felicidad, enfado, tristeza, etc.).

¿Cuál es la diferencia entre análisis de sentimientos y detección de emociones?

La detección de sentimientos y emociones son tareas relacionadas pero distintas en el procesamiento del lenguaje natural (PLN).

1. Análisis del sentimiento se centra en determinar la actitud u opinión general expresada en un texto
2. Detección de emociones profundiza identificando estados emocionales específicos como alegría, ira, tristeza, miedoo sorpresa.

Mientras que un modelo de análisis de sentimientos proporciona un sentido amplio de la polaridad, la detección de emociones capta el tono emocional matizado que subyace a las palabras.

Por ejemplo, la frase "No me puedo creer que se hayan vuelto a olvidar de mi pedido" se etiquetaría como negativa en el análisis de sentimientos, pero la detección de emociones podría identificarla como expresando frustración o ira.

¿Qué es la puntuación del sentimiento?

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

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

• Detecta las emociones y les asigna puntuaciones de sentimiento, por ejemplo, de 0 a 10, del sentimiento más negativo al más positivo.

¿Cómo calcularlo?

Hay varias formas de calcular una puntuación de sentimiento, pero el método más común es utilizar un diccionario de palabras negativas, neutras o positivas.

Para calcular una puntuación de sentimiento, se tienen en cuenta varios factores, como:

• El número y tipo de emociones expresadas
• La fuerza de esas emociones
• El contexto en el que se utilizan.

¿Puede ChatGPT realizar análisis de sentimiento?

Sí, ChatGPT puede realizar un análisis de sentimiento básico.

Puede leer texto y sugerir si el tono es positivo, negativo o neutro. También puede detectar algunas emociones como alegría, enfado o tristeza.

Sin embargo, hay algunos inconvenientes. ChatGPT no sigue sistemáticamente etiquetas de sentimiento estrictas como hacen las herramientas especializadas de análisis de sentimiento.

Además, su análisis no está automatizado ni es escalable: tendrás que introducir el texto manualmente o crear un flujo de trabajo personalizado para analizar grandes volúmenes de datos.

¿A qué espera? Empieza a investigar esos datos.