El análisis de sentimientos es cada vez más popular. Es una poderosa herramienta o mecanismo que se utiliza en los negocios y el marketing. El análisis de sentimientos implica el uso de algoritmos informáticos para identificar y extraer sentimientos de un texto, especialmente de textos con opiniones. Pero esa es la visión del helicóptero.
En este artículo vamos a hablar de qué es exactamente y por qué es importante, de algunos de los mejores analizadores y algoritmos, y de las diferentes puntuaciones y clasificaciones.
Así que, ¡a analizar!
Índice
Qué es el Análisis de Sentimiento
El análisis de sentimientos es el proceso de identificar y cuantificar el sentimiento o la actitud de un texto. Ha cobrado importancia en los últimos años con la llegada de las redes sociales. Se utiliza para comprender el sentimiento de los clientes sobre una empresa o un producto y para identificar las áreas en las que es necesario mejorar.
El análisis de sentimientos también puede utilizarse con fines políticos, para medir la opinión pública sobre un candidato o una política.
Análisis del Sentimiento del Cliente - Significado
El análisis de sentimiento es una herramienta de minería de texto que puede analizar un gran número de reseñas y opiniones de clientes, el sentimiento que transmiten. La puntuación del sentimiento te dice lo que la gente siente sobre el producto.
Las puntuaciones de los sentimientos de los clientes ayudan a las empresas a detectar comentarios negativos sobre sus productos y a responder a esos sentimientos con las medidas adecuadas.
Análisis de Sentimiento de Texto
El sentimiento del texto puede analizarse manualmente, pero es un proceso que requiere mucho tiempo y trabajo.
El análisis del sentimiento también puede hacerse automáticamente mediante algoritmos de aprendizaje automático. Estos algoritmos se entrenan con grandes conjuntos de datos que contienen textos positivos, negativos y neutros. A continuación, el algoritmo asigna una puntuación de sentimiento a cada texto basándose en sus datos de entrenamiento.
Esta puntuación puede utilizarse para determinar el estado de ánimo general de un texto. El análisis de sentimiento también se utiliza para comprender lo que quieren los clientes, analizando las opiniones de los clientes.
¿Por qué es importante el Análisis de Sentimiento?
Es importante porque da a las empresas una imagen más precisa del cliente.
Permite a las empresas conocer la opinión de los clientes sobre sus productos y servicios. Esto puede ayudar a las empresas a saber qué quieren realmente los clientes, qué opinan del producto y si hay aspectos que deban mejorarse.
Puede utilizarse en aplicaciones de atención al cliente, como los chatbots, y en aplicaciones móviles, como por ejemplo las plataformas Digit, que utilizan el análisis de sentimientos para comprender qué es lo que más preocupa a los usuarios y devolver esta información a la empresa.
Análisis de Sentimiento mediante Aprendizaje Automático
El aprendizaje automático puede aplicarse en el análisis de sentimientos mediante aprendizaje supervisado o no supervisado. El análisis de sentimientos basado en el aprendizaje automático se ha aplicado con éxito mediante el aprendizaje profundo, en el que se utilizan grandes conjuntos de datos para entrenar algoritmos que puedan identificar patrones y hacer predicciones sobre nuevos textos.
El análisis de sentimientos es un área activa de investigación con varias aplicaciones en marketing, estudios de mercado, inteligencia empresarial incorporada, etc. El modelo de clasificación de sentimientos basado en el aprendizaje automático se está utilizando ampliamente para diversas actividades, como la clasificación de noticias, la detección de spam, etc. Los seres sensibles han aportado muchos avances a este mundo, ¡pero no son suficientes!
Análisis del Sentimiento del Cliente - Ejemplos
He aquí algunos ejemplos en los que se ha utilizado con éxito el análisis de sentimientos:
Detección de la polaridad de las frases
Detección de la polaridad de las frases - Ejemplo de Análisis de Sentimiento - Sentiwordnet La polaridad de las frases se refiere a la naturaleza de una frase -si es positiva, negativa o neutra-, que puede determinarse mediante el análisis de sentimiento.
Sentiwordnet
Sentiwordnet es un recurso léxico para la minería de opiniones y el análisis de sentimientos que contiene una red semántica de palabras inglesas anotadas con puntuaciones de sentimiento SentiStrength y etiquetas de parte de discurso. Sentiwordnet se utilizó para clasificar la polaridad -positiva, neutra o negativa- de las críticas de películas de una base de datos de películas en línea.
Puntuaciones y clasificaciones del Análisis de Sentimiento
Cuando se introduce un texto en un algoritmo de aprendizaje automático, éste devuelve una puntuación entre 0 y 1 que te indica lo positivo que es el texto.
El análisis de sentimiento también te proporciona dos clasificaciones: Sentimiento Positivo y Sentimiento Negativo. Éstas son las categorías predefinidas para los conjuntos de datos de entrenamiento que entrenan a los algoritmos para identificarlos como textos positivos o negativos.
El análisis del sentimiento puede desglosarse a su vez en 3 tipos diferentes: Puntuación del Sentimiento, Clasificación del Sentimiento y
3 Tipos comunes de Análisis de Sentimiento
Puntuación del sentimiento
Es la forma más sencilla de análisis de sentimiento, que da a un texto una puntuación entre 0 y 1 que te indica lo positivo o negativo que es en su conjunto.
Clasificación del Sentimiento
El algoritmo asigna cada frase del texto a una de las categorías predefinidas -positiva, neutra o negativa- basándose en su conjunto de datos de entrenamiento. En general, este enfoque es más preciso que la Puntuación de Sentimiento, porque asigna el sentimiento a cada frase del texto.
Identificación de sentimientos
La identificación de sentimientos identifica qué parte de una frase es positiva o negativa y la etiqueta en consecuencia. Los sentimientos se identifican mediante técnicas de PNL que estudian la estructura lingüística de las frases e identifican sus partes gramaticales, como sustantivos, verbos, adverbios, etc. La identificación de sentimientos puede utilizarse para averiguar qué quieren los clientes a partir de textos que contengan sus opiniones.
Análisis de Sentimiento PNL
Análisis de Sentimiento NLP - Clasificador de Sentimiento El análisis de sentimiento mediante NLP es la forma más precisa de análisis de sentimiento porque utiliza técnicas de procesamiento del lenguaje natural para identificar los sentimientos dentro de un texto. El algoritmo descompone la estructura de la frase, identifica los verbos, sustantivos, adjetivos y adverbios de cada frase, y luego los analiza para determinar sus partes del discurso.
Los sentimientos se identifican mediante el estudio de las propiedades lingüísticas de las frases que transmiten un significado positivo o negativo sobre un tema. La API SentiStrength proporciona un ejemplo de cómo se calculan las puntuaciones de sentimiento para los textos. Se basa en la combinación de dos algoritmos de aprendizaje automático: Naive Bayes y Support Vector Machines (SVM).
Por ejemplo: éste tenía que ser el día perfecto Puntuación del sentimiento = 0,8 Clasificación del sentimiento = Sentimiento positivo Identificación del sentimiento = Esta frase es positiva. Los sentimientos se identifican mediante técnicas de PNL que estudian la estructura lingüística de las frases e identifican sus partes gramaticales, como sustantivos, verbos, adverbios, etc.
Estrategia para las empresas
Para que el análisis de sentimientos funcione eficazmente, las empresas deben tener acceso a suficientes datos sobre lo que la gente piensa realmente de sus productos y servicios.
Entrenar algoritmos en las opiniones existentes ayuda a detectar los sentimientos relacionados con palabras clave o marcas específicas que se encuentran en las opiniones de los clientes. El análisis de sentimientos puede utilizarse para supervisar los canales de las redes sociales de una empresa y entender lo que la gente dice de ella.
Algunos excelentes analizadores de sentimientos
Aquí tienes algunos de los analizadores de sentimientos y de sentimientos de clientes más populares que existen.
Sentiment HQ Herramienta de Análisis de Sentimiento
Sentiment HQ es una aplicación web que te proporciona un Análisis de Sentimiento de cualquier texto en menos de 60 segundos. La Puntuación de Sentimiento te dice si el texto es positivo o negativo, mientras que la Clase de Sentimiento identifica qué tipo de expresión es: elogio, crítica o neutral. La API de Sentiment HQ te permite implementar el análisis de sentimiento en tus aplicaciones y sitios web.
Monitorización y Análisis de Redes Sociales de Mentionmapp
Mentionmapp monitoriza las publicaciones en redes sociales a través de Facebook, Twitter, LinkedIn, Instagram, Google+, YouTube, etc., y proporciona análisis de negocio en tiempo real para ayudar a las empresas a tomar mejores decisiones en torno a la atención al cliente utilizando herramientas de visualización de datos para analizar el sentimiento. Mentionmapp también proporciona informes visualizados de análisis de Sentimiento y Clasificación de Sentimiento para que puedas controlar lo que dicen los clientes sobre tu marca.
API de Análisis de Sentimiento de Bitext
Bitext es una aplicación web que analiza el sentimiento en textos de cualquier idioma utilizando algoritmos de IA. La Puntuación de Sentimiento te dice si el texto es positivo o negativo, mientras que la Clase de Sentimiento identifica de qué tipo de expresión se trata: elogio, crítica o neutro. La API de Bitext te permite implementar el análisis de sentimientos en tus aplicaciones y sitios web.
Herramienta de Análisis de Sentimiento IBM Watson Analytics
IBM Watson Analytics proporciona una función para el Análisis de Sentimiento que utiliza clasificadores para detectar sentimientos basados en categorías predefinidas como "positivo", "negativo" y "neutral". La Puntuación de Sentimiento de IBM te da una estimación de lo positivo o negativo que es el texto. La herramienta de Análisis de Sentimiento no sólo se fija en las palabras clave para dar su Puntuación de Sentimiento, sino también en la estructura de la frase, por lo que es más precisa.
Reflexiones finales
Gracias por leer este artículo. Esperamos que te haya resultado útil. El análisis de sentimientos es un campo nuevo y apasionante de la ciencia de datos, y muchas empresas lo están utilizando para conocer las opiniones de los clientes sobre sus productos y servicios. Los analizadores de sentimientos no sólo te dicen si un texto tiene un significado positivo o negativo, sino que también pueden clasificar frases en categorías predefinidas como satisfacción, alegría, tristeza, etc.
El análisis del sentimiento ofrece a las empresas la posibilidad de obtener opiniones de los consumidores a través de los canales de las redes sociales para ayudarles a mejorar su estrategia empresarial en consecuencia.
La información obtenida del Análisis de Sentimiento es crucial para las empresas que quieren saber qué piensa la gente de su marca en Internet. Les permite introducir cambios para mejorar la calidad del producto o la prestación del servicio.
