Análisis de sentimiento: ¿Qué es y por qué es importante?

El Análisis de Sentimiento, también conocido como Minería de Opinión, se refiere a las técnicas y procesos que ayudan a las organizaciones a recuperar información sobre cómo reacciona su base de clientes a un producto o servicio en particular.

En esencia, el análisis de sentimientos es el análisis de los sentimientos (es decir, emociones, actitudes, opiniones, pensamientos, etc.) detrás de las palabras mediante el uso de herramientas de procesamiento de lenguaje natural (NLP). Si no está al tanto de lo que hacen las herramientas de PNL, casi todo está en el nombre. El Procesamiento del Lenguaje Natural esencialmente tiene como objetivo comprender y crear un lenguaje natural mediante el uso de herramientas y técnicas esenciales.
Sentiment Analysis también utiliza el procesamiento de lenguaje natural y el aprendizaje automático para ayudar a las organizaciones a mirar mucho más allá de la cantidad de Me gusta/compartir/comentarios que obtienen en una campaña publicitaria, publicación de blog, producto lanzado o cualquier cosa de esa naturaleza. En este artículo, hablaremos en profundidad sobre el análisis de sentimientos . Desde hablar sobre los métodos y herramientas del análisis de sentimientos hasta discutir por qué se usa tanto, ¡lo tenemos todo cubierto!

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Análisis de sentimiento: las matemáticas detrás de él

Simplemente leer una publicación te permitirá identificar si el autor tuvo una postura positiva o negativa sobre el tema, pero eso es si estás bien versado en el idioma. Sin embargo, una computadora no tiene el concepto de lenguaje hablado de forma natural, por lo que debemos dividir este problema en matemáticas (el lenguaje de una computadora). No puede simplemente deducir si algo contiene alegría, frustración, ira o cualquier otra cosa, sin ningún contexto de lo que significan esas palabras.
El análisis de sentimientos resuelve este problema mediante el uso del procesamiento del lenguaje natural. Básicamente, reconoce las palabras clave y frases necesarias dentro de un documento, lo que eventualmente ayuda al algoritmo a clasificar el estado emocional del documento.

Los científicos de datos y los programadores escriben aplicaciones que alimentan los documentos en el algoritmo y almacenan los resultados de una manera que es útil para que los clientes los usen y comprendan.
La detección de palabras clave es una de las técnicas más simples y aprovechada ampliamente por los algoritmos de análisis de sentimiento . El documento de entrada alimentado se escanea minuciosamente en busca de palabras positivas y negativas obvias como "triste", "feliz", "decepcionado", "genial", "satisfecho" y demás.

Hay una serie de algoritmos de análisis de sentimientos , y cada uno tiene diferentes bibliotecas de palabras y frases que califican como positivas, negativas y neutrales. Estas bibliotecas a menudo se denominan "bolsa de palabras" por muchos algoritmos.

Aunque esta técnica parece perfecta en la superficie, tiene algunas deficiencias definidas. Considere el texto: “¡El servicio fue horrible, pero el ambiente fue increíble!” Ahora, este sentimiento es más complejo de lo que un algoritmo básico puede tener en cuenta: contiene emociones tanto positivas como negativas. Para tales casos, se idearon algoritmos más avanzados que rompen la oración al encontrar la palabra “pero” (o cualquier conjunción contrastiva). Entonces, el resultado se convierte en "El servicio fue horrible" Y "Pero el ambiente fue increíble".

Esta oración ahora generará dos o más puntajes (dependiendo de la cantidad de emociones presentes en la declaración). Estas puntuaciones individuales se consolidan para conocer la puntuación global de una pieza. En la práctica, esta técnica se conoce como Análisis de Sentimiento Binario .

Ningún algoritmo de aprendizaje automático puede lograr una precisión perfecta del 100 %, y esto no es diferente. Debido a la complejidad de nuestro lenguaje natural, la mayoría de los algoritmos de análisis de sentimientos tienen solo un 80 % de precisión, en el mejor de los casos.

Análisis de Sentimiento: Algoritmos y Herramientas

El gráfico anterior le dará una idea clara de la clasificación de los algoritmos de análisis de sentimiento . Esencialmente, hay dos tipos de algoritmos de Machine Learning:

• basado en ML

Conoce el funcionamiento básico de cualquier algoritmo de aprendizaje automático. También se siguió la misma ruta en los algoritmos de análisis de sentimientos basados ​​en ML . Estos algoritmos requieren que crees un modelo entrenando el clasificador con un conjunto de ejemplos. Idealmente, esto significa que debe recopilar un conjunto de datos con ejemplos relevantes para clases positivas, neutrales y negativas, extraer estas características de los ejemplos y luego entrenar su algoritmo en función de estos ejemplos. Estos algoritmos se utilizan esencialmente para calcular la polaridad de un documento,

• basado en léxico

Como sugiere el nombre, estas técnicas utilizan diccionarios de palabras. Cada palabra está anotada con su polaridad emocional y fuerza de sentimiento. Luego, este diccionario se compara con el documento para calcular su puntaje de polaridad general del documento. Estas técnicas suelen dar una alta precisión pero poca recuperación.
No hay una opción "mejor" de las dos, su elección de método debe depender únicamente del problema en cuestión. Los algoritmos léxicos pueden lograr resultados casi perfectos, pero requieren el uso de un léxico, algo que no siempre está disponible en todos los idiomas. Por otro lado, los algoritmos basados ​​en ML también ofrecen buenos resultados, pero requieren una amplia capacitación en datos etiquetados.
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Herramientas de análisis de sentimiento más utilizadas

Hay muchas herramientas de seguimiento y análisis de sentimiento disponibles para su uso. Veremos cinco herramientas de este tipo que encuentran un uso extensivo en la industria hoy en día:

• Navegador de personas

  PeopleBrowsr lo ayuda a encontrar todas las menciones de su industria, marca y competidores y analizar los sentimientos. Le permite comparar la cantidad de menciones que tuvo su marca antes, durante y después de cualquier campaña publicitaria.
  

• Aguanieve

  Meltwater es una herramienta de escucha de redes sociales que hace de todo, desde el seguimiento del impacto y el análisis de sentimientos en tiempo real hasta la comprensión de las huellas de la competencia. Organizaciones como Sodexo, TataCliq, HCL, NIIT y muchas otras utilizan Meltwater para mejorar su presencia e impacto en línea.
  

• Google analitico

  Google Analytics ayuda a las organizaciones a descubrir qué canales influyen en sus suscriptores y clientes. Les ayuda a crear informes y anotaciones que mantienen registros de todas las campañas de marketing y comportamientos en línea.
  

• HootSuite

  La versión gratuita de HootSuite permite a las organizaciones gestionar y medir su presencia en las redes sociales. $ 5.99 / mes lo convertirán en un cliente premium que le dará derecho a usar funciones de análisis avanzadas.
  

• Mención Social

  Socialmention es una herramienta muy útil que permite a las marcas realizar un seguimiento de las menciones de palabras clave específicas en blogs, microblogs, videos, marcadores, eventos, comentarios, noticias, hashtags e incluso audios. También indica si las menciones son positivas, negativas o neutras.

Análisis de Sentimiento: ¿Por qué debería usarse?

Con todo cambiando en línea, las marcas han comenzado a darle la máxima importancia al análisis de sentimiento . Honestamente, es su única puerta de entrada para comprender a fondo su base de clientes, incluidas sus expectativas de la marca. La escucha de las redes sociales puede ayudar a las organizaciones de cualquier dominio a comprender las quejas y preocupaciones de sus clientes, lo que eventualmente ayuda a las organizaciones a ampliar sus servicios. Sentiment Analysis ayuda a las marcas a abordar los problemas o preocupaciones exactos de sus clientes.
Según algunos investigadores , el análisis de sentimiento de los datos de Twitter puede ayudar en la predicción de los movimientos del mercado de valores. Las investigaciones muestran que los artículos de noticias y las redes sociales pueden influir enormemente en el mercado de valores. Se ha observado que las noticias con un sentimiento general positivo se relacionan con un gran aumento en el precio, aunque durante un corto período de tiempo. Por otro lado, se considera que las noticias negativas están vinculadas a una disminución del precio, pero con efectos más prolongados.
Idealmente, el análisis de sentimientos puede ser utilizado por cualquier marca que busque:

• • Diríjase a personas específicas para mejorar sus servicios.

• • Realice un seguimiento de los sentimientos y las emociones de los clientes a lo largo del tiempo.

• • Determine qué segmento de clientes se siente más identificado con su marca.

• • Realice un seguimiento de los cambios en el comportamiento del usuario correspondientes a los cambios en su producto.

• Descubra sus principales promotores y detractores.

Claramente, el análisis de sentimientos brinda a una organización los conocimientos que tanto necesita sobre sus clientes. Las organizaciones ahora pueden ajustar sus estrategias de marketing dependiendo de cómo respondan los clientes. Sentiment Analysis también ayuda a las organizaciones a medir el ROI de sus campañas de marketing y mejorar su servicio al cliente. Dado que el análisis de sentimientos brinda a las organizaciones un adelanto de las emociones de sus clientes, pueden estar al tanto de cualquier crisis que se presente a tiempo y gestionarla en consecuencia.
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En conclusión…
Más o menos, todas las marcas importantes en estos días dependen en gran medida de la escucha de las redes sociales para mejorar la experiencia general del cliente. Si usted es una de las almas interesadas y quiere explorar este tema con mayor profundidad, le recomendamos que revise los diversos tipos de algoritmos (los que mostramos en un gráfico anterior) y las implementaciones de Análisis de sentimiento con más detalle.

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