La inteligencia artificial (IA) ha transformado radicalmente múltiples industrias al automatizar procesos y mejorar la toma de decisiones. Dentro de este vasto campo, el Análisis de Sentimiento (Sentiment Analytics) es una técnica de la Inteligencia Artificial que a partir de grandes volúmenes de información en formato texto permite interpretar y evaluar las emociones y opiniones que trata de expresar la persona que lo escribió, lo que permite a las máquinas entender las opiniones, actitudes y emociones expresadas en el lenguaje humano.
Objetivo de esta tecnología
El objetivo de su utilización es determinar a partir de una fuente de datos el nivel de satisfacción que tengan las personas sobre un producto, marca o servicio. Esto se hace con el fin de saber como pueden mejorar a partir de los resultados positivos, neutrales o negativos.
Así, por ejemplo tenemos la siguiente frase:
Hoy es un día soleado, voy a salir a caminar al parque para disfrutar del clima. También voy a llevar comida para hacer un picnic.
El resultado va a ser positivo. En cambio con esta otra frase:
Perdí el trabajo hoy, no sé como voy a pagar las deudas y las facturas. Creó que voy a tener que usar mis ahorros.
En esta otra frase el resultado es negativo.
Le puede interesar: Aprender a usar Inteligencia Artificial 👈
Fuente de Datos
Pueden ser: las redes sociales, las encuestas, correos electrónicos, reseñas de los productos, incluso los emojis a algún mensaje o post, chats, ratings, etc. Por ejemplo: cuando vamos a reservar un hotel se puede verificar las reseñas en los sitios webs que han dejado los huéspedes, está es una fuente de datos para verificar el servicio del hotel.
¿Cómo funciona?
El análisis de sentimiento es una sub-categoría del procesamiento de lenguaje natural (NLP) que permite a través del lenguaje humano escrito (puede ser oral y se transcribe) determinar las actitudes de esa fuente de datos. Puede usarse también aprendizaje automático (machine learning) y minería de datos.
En estos algoritmos se da un score que va de 0 a 1, donde 0 es lo más negativo y 1 lo más positivo. Pasando por una escala de: muy negativo, negativo, neutro, positivo y muy positivo.
Dentro de las categorías de análisis de sentimiento existe la evaluación de la emoción, como puede ser: alegría, tristeza, melancolía, euforia, enojo, decepción, amor, felicidad, etc.
Problemas que se pueden presentar
Se pueden presentar varios problemas en el texto analizado por la IA ya que no puedo darle una interpretación consistente. Como por ejemplo:
- texto mal redactado
- mensaje incompleto
- sarcasmo
- ironía
- ambigüedad en el mensaje
- humor
- falta de contexto
- uso de jergas
Aplicaciones del Análisis de Sentimiento
Marketing y Publicidad
Las empresas utilizan el análisis de sentimiento para monitorear las opiniones de los consumidores sobre sus productos y servicios. Esta información es crucial para desarrollar estrategias de marketing más efectivas, identificar tendencias y mejorar la satisfacción del cliente.
Atención al Cliente
El análisis de sentimiento permite a las empresas detectar rápidamente emociones negativas en las interacciones con los clientes. Esto facilita una respuesta proactiva y personalizada, mejorando la experiencia del cliente y reduciendo la tasa de abandono.
Medios Sociales
Las plataformas de medios sociales emplean el análisis de sentimiento para monitorear la reputación en línea y detectar temas emergentes. Esto ayuda a las marcas a gestionar su imagen pública y responder adecuadamente a las crisis.
Investigación de Mercado
El análisis de sentimiento proporciona insights valiosos sobre las preferencias y comportamientos de los consumidores. Los investigadores de mercado pueden utilizar esta información para desarrollar productos y servicios que satisfagan mejor las necesidades del público objetivo.
En que situaciones se puede aplicar esta tecnología
La clave aquí es conocer la opinión o sentimiento de las personas sobre un producto o servicio para tomar decisiones efectivas, basado en ese resultado se puede:
- Identificar problemas en su empresa
- Aumentar la retención de los clientes
- Mejorar un producto o servicio
- Quitar un producto o servicio del mercado
- Crear nuevos productos
- Mejorar la presencia en el mercado
- Incrementar o disminuir la publicidad
Conclusión
El análisis de sentimiento es una herramienta poderosa que permite a las empresas comprender las emociones y opiniones expresadas en grandes volúmenes de datos textuales. Utilizando técnicas de procesamiento de lenguaje natural y aprendizaje automático, esta tecnología puede identificar y clasificar sentimientos positivos, negativos y neutros en diversas fuentes de datos, como redes sociales, reseñas de productos y encuestas. Al implementar el análisis de sentimiento, las empresas pueden tomar decisiones informadas para mejorar productos, servicios y estrategias de marketing.
