¿Qué es el análisis de sentimiento?
El análisis de sentimiento se refiere a un aspecto del campo de procesamiento del lenguaje natural y se dedica exclusivamente a comprender opiniones subjetivas o sentimientos agregados de una variedad de fuentes sobre un solo tema.
Puesto en un contexto comercial, el análisis de sentimiento se refiere a herramientas que identifican y extrapolan información de opiniones y luego mejoran las operaciones comerciales. Esto se hace con la ayuda de una variedad de algoritmos que profundizan en el subcontexto de las opiniones e intentan comprender las actitudes con respecto a un producto o cualquier elemento específico.
El análisis de sentimiento tiene que ver con la extracción de opiniones para comprender el razonamiento del público en general, lo que permite a las empresas examinar el posicionamiento del producto. El análisis de sentimiento se utiliza en muchas áreas diferentes:
- Analítica de productos
- Estudios de mercado
- Hiperpersonalización
- Manejo de reputación
- Percepciones en las relaciones públicas
- Orientación precisa de los clientes
- Reseñas de productos
- Comentarios sobre el producto
- Servicio al cliente eficiente
El análisis de sentimiento juega un papel muy importante para ayudar a las empresas a desarrollar productos y servicios más inteligentes que aborden específicamente las necesidades de los clientes.
¿Por qué es importante el análisis de sentimiento?
El análisis de sentimiento se centra en la percepción de un producto y su atractivo en el mercado mediante el procesamiento de datos de opinión. Existen varios recursos, públicos y privados, que se pueden aprovechar para obtener información relacionada con la percepción del cliente. Estas fuentes incluyen:
- Correspondencia del cliente sobre un producto o servicio
- Reseñas públicas generadas por los usuarios
- Reseñas profesionales de productos basadas en medios
- La presencia del producto en las redes sociales, como menciones o hashtags
- Minería de foros, tanto general como orientada a un propósito
Con el análisis de sentimiento, las empresas pueden comprender sus grandes cantidades de datos y transformarlos en una variedad de resultados positivos. Los beneficios incluyen:
- Una comprensión clara de la percepción de una audiencia sobre un producto o servicio
- Una mirada en profundidad al estado actual del mercado desde el punto de vista del cliente
Para ambos, los resultados crean una propuesta de valor para la audiencia específica de un producto.
Pero ¿por qué es necesaria tal comprensión?
En términos de indicadores clave de rendimiento para cualquier producto, comprender el próximo paso en su evolución requiere una visión clara de sus ventajas y desventajas. El análisis de sentimiento es ideal para determinar los esfuerzos de marketing y su dirección, así como el desarrollo comercial. Con el marketing basado en el análisis de sentimiento, las empresas pueden comprender las fortalezas y debilidades de cualquier producto desde el punto de vista del cliente.
El análisis de sentimiento también utiliza datos reales que, cuando se analizan correctamente, deberían proporcionar información genuina para formular estrategias procesables. No existen adivinanzas o posibilidades.
Con respecto a la investigación de mercado, el análisis de sentimiento es significativo, pero mucho menos integral. Proporciona una perspectiva alternativa y más variaciones de lo que quiere el mercado. A menudo abre nuevas vías de enfoque, lo que permite que una empresa encuentre un nicho sin explotar para un producto.
El análisis de sentimiento es fácil en un nivel básico, pero desde una perspectiva empresarial, necesitará herramientas elaboradas para obtener información avanzada.
Tipos de análisis de sentimiento
A continuación un vistazo a los diferentes tipos de análisis de sentimiento. Todos estos análisis utilizan inteligencia artificial (AI) basada en datos y Machine Learning (ML) para hacer sus juicios y predicciones:
Análisis de sentimiento detallado
El análisis de sentimiento de grano fino interpreta la polaridad de la opinión pública. Este análisis puede ser un simple sentimiento binario de me gusta/no me gusta o una diferenciación positiva/negativa, o puede ser más complejo con especificaciones más profundas, como un sistema de calificación Likert de 1 a 7 que mide un acuerdo fuerte a un desacuerdo fuerte en preguntas de comportamiento.
Detección de emociones
El análisis de sentimiento basado en emociones detecta estados emocionales específicos presentes en la correspondencia del cliente en función de algoritmos de lenguaje y Machine Learning. Los resultados determinan por qué los clientes se sienten de cierta manera acerca de los productos.
Análisis de sentimiento basado en aspectos
El análisis de sentimiento basado en aspectos se aventura un poco más profundo. Su enfoque es conocer las opiniones de los clientes sobre un aspecto o elemento particular de un producto (como la última actualización del software de un teléfono). Con el análisis basado en aspectos, es fácil realizar un seguimiento de cómo los clientes perciben la actualización y cuáles son los puntos fuertes o débiles específicos desde la perspectiva del cliente.
Análisis de intención
El análisis de intención se utiliza en los servicios de atención al cliente para permitir la optimización de los flujos de trabajo. Determina la intención específica detrás del mensaje de alguien.
¿Cuáles son los dos enfoques para el análisis de sentimiento?
Existen dos enfoques establecidos para el análisis de sentimiento:
Enfoque basado en reglas
El enfoque basado en reglas utiliza un algoritmo que identifica una descripción de opinión detallada y clara. El enfoque incluye identificar la subjetividad, la polaridad de las opiniones y también el sujeto de la opinión. Este enfoque basado en reglas utiliza el procesamiento básico del lenguaje natural, lo que implica algunas de estas posibles operaciones:
- Derivación
- Análisis sintáctico
- Tokenización
- Etiquetado de la oración
- Análisis de lenguaje
El enfoque basado en reglas comienza con dos conjuntos de palabras. Uno de estos conjuntos contiene solo positivos, el otro solo negativos. El algoritmo escanea el texto a fondo para buscar palabras que coincidan con sus reglas predefinidas y listas de palabras y luego calcula las palabras más frecuentes. Más vocabulario positivo significa polaridad positiva y más vocabulario negativo indica polaridad negativa.
El inconveniente de los algoritmos basados en reglas es que algunos resultados se obtienen de forma inadecuada; existe poca flexibilidad o precisión que permita que el resultado sea utilizable ya que los enfoques basados en reglas no tienen en cuenta el contexto. Sin embargo, puede determinar el tono de los mensajes, lo que es útil para la atención al cliente.
Los enfoques basados en reglas pueden tener problemas con la lingüística. La jerga cambia rápidamente y puede presentar algunos desafíos al alinear palabras con sentimientos positivos o negativos. Hoy en día, el análisis de sentimiento basado en reglas se usa a menudo como punto de partida para futuras implementaciones y capacitación de soluciones de Machine Learning.
Enfoque de análisis de sentimiento automático
El análisis de sentimiento automático profundiza en el texto y extrae datos utilizables. En lugar de basar su trabajo en reglas predefinidas, el análisis automático de sentimientos utiliza el Machine Learning para comprender el esquema de un mensaje. Este enfoque automático utiliza algoritmos de clasificación de Machine Learning supervisados, lo que aumenta el nivel de precisión y exactitud y procesa la información en función de una variedad de criterios rápidamente.
El análisis de sentimiento utiliza algoritmos de Machine Learning para explorar datos. En general, el análisis de sentimiento puede involucrar los siguientes tipos de algoritmos de clasificación:
- Regresión lineal
- Máquinas de vectores de soporte
- Naive Bayes
- Derivados de redes neuronales recurrentes (como redes de memoria a corto plazo y unidades recurrentes cerradas)
El sentimiento es bastante complicado porque parece ser una extracción regular de una idea particular. Sin embargo, se necesita mucho trabajo para obtener una idea precisa del sentimiento.
¿Cómo funciona el análisis de sentimiento?
El análisis de sentimiento es esencialmente un algoritmo de clasificación que tiene como objetivo descubrir puntos de vista basados en opiniones, emociones relacionadas e información que puede ser de particular interés.
¿Qué constituye una “opinión” en el análisis de sentimiento? En términos generales, una opinión es un punto de vista que puede no estar basado en hechos o conocimiento exacto.
Pero, desde la perspectiva de los datos, existe mucho más en las opiniones. Si bien es una evaluación subjetiva basada en experiencias personales, se corresponde con las emociones: un conjunto de significantes presenta un punto de vista complejo de experiencias y emociones. Con este entendimiento, el análisis de sentimiento puede:
- Extraer datos de sentimiento en una plataforma específica, como un sitio de revisión o un servicio de atención al cliente
- Determinar la polaridad positiva o negativa
- Definir si se habla del tema en general o específicamente
- Identificar a los portadores de opinión individualmente o en el contexto de los segmentos de audiencia existentes
El análisis de sentimiento se puede utilizar en muchos niveles diferentes:
- A nivel de documento: analizar textos completos
- Nivel de oración: observar una sola oración
- Nivel de oración subordinada: determinar las subexpresiones ubicadas dentro de una oración
Debido a que las opiniones son subjetivas, existen cuatro subcategorías en las que se pueden caracterizar:
- Una opinión directa: donde la opinión va al grano
- “La interfaz de usuario de esta aplicación es deficiente”
- Una opinión comparativa: donde se hace una comparación entre A y B
- “La interfaz de usuario de la aplicación B es peor que la aplicación A”
- La opinión explícita: donde las cosas quedan sumamente claras
- "Esta aplicación funciona de manera óptima"
- Opiniones implícitas: donde las opiniones son meramente implícitas
- "La aplicación comenzó a fallar en un día"
Desafíos comunes en las operaciones de análisis de sentimiento
Contexto y polaridad
Los algoritmos tienen problemas para entender el contexto. Si bien los humanos pueden comprender el contexto de una interacción, puede ser un obstáculo para un algoritmo. Por lo tanto, el algoritmo deberá configurarse para que incluya un componente de contexto para los mensajes.
La vectorización de texto resuelve este problema. Traza las conexiones de las palabras en un texto (y sus relaciones con otras) en función de las partes del discurso. Esto aporta una dimensión adicional al análisis de opiniones de texto y garantiza una comprensión clara del tono del mensaje.
Determinación de la subjetividad y el tono
Identificar el tono en un mensaje es la característica clave del análisis de sentimiento. El tono de análisis puede variar de simple a complejo, dependiendo de las palabras utilizadas. Las interacciones humanas pueden ser implícitas o explícitas y subjetivas u objetivas, lo cual es difícil de juzgar para los algoritmos.
Para resolver esto, la caracterización del producto necesita múltiples opciones y categorías relevantes para ayudar al algoritmo a determinar con precisión la subjetividad y el tono.
Identificar el sarcasmo y la ironía
Las máquinas y los algoritmos tienen más problemas para comprender la ironía y el sarcasmo. Las palabras utilizadas en una secuencia pueden indicar algo completamente diferente a otra oración, y los algoritmos lo toman todo al pie de la letra y pueden equivocarse por completo. La forma de abordar esto es con un análisis de contexto profundo y un corpus masivo para entrenar el modelo de análisis de sentimiento de procesamiento de lenguaje natural.
Mensajes neutrales
Otro tema son los mensajes neutrales, que no clasifican en ninguna categoría. ¿Cómo trata el algoritmo los mensajes neutrales? A continuación dos formas de abordarlo:
- La primera es sumergirse en el contexto y observar todos los hechos declarados. Esto puede traer a primer plano cualquier opinión no expresada. Este es un enfoque manual para casos especiales.
- El segundo está relacionado con el algoritmo. Si algo no se clasifica como positivo o negativo, se puede activar el algoritmo para marcarlo como neutral.
El futuro del análisis de sentimiento
El análisis de sentimiento es una tecnología valiosa, especialmente para las empresas. Obtiene comentarios realistas de los clientes de una manera imparcial (o relativamente menos sesgada). Cuando se ejecuta correctamente, agrega valor a una organización y proporciona hechos y datos medibles para la toma de decisiones futuras.
Las organizaciones que deseen mejorar su producto o servicio, generar más ventas y ser más inteligentes que sus competidores deben utilizar el análisis de sentimiento.