El análisis del sentimiento 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 los sentimientos de un texto, especialmente los textos de opinión. 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 de contenidos
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 conocer el sentimiento de los clientes sobre una empresa o un producto e identificar áreas en las que es necesario mejorar.
El análisis del sentimiento también puede utilizarse con fines políticos, para calibrar 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 indica lo que siente la gente por el producto.
Las puntuaciones de sentimiento de los clientes ayudan a las empresas a detectar comentarios negativos sobre sus productos y responder a esos sentimientos con las medidas adecuadas.
Análisis del sentimiento de los textos
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 entender lo que quieren los clientes analizando las reseñas de los clientes.
¿Por qué es importante el análisis del sentimiento?
Es importante porque ofrece a las empresas una imagen más precisa de los clientes.
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 algún aspecto que deba mejorarse.
Puede utilizarse en aplicaciones de atención al cliente como chatbots y 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 del sentimiento mediante el aprendizaje automático
El aprendizaje automático puede aplicarse al 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 capaces de identificar patrones y realizar predicciones sobre nuevos textos.
El análisis de sentimientos es un área activa de investigación con varias aplicaciones en marketing, investigación de mercados, inteligencia empresarial, etc. El modelo de clasificación de sentimientos basado en el aprendizaje automático se utiliza 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 opinión y el análisis de sentimientos que contiene una red semántica de palabras en inglés 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 indica lo positivo que es el texto.
El análisis del sentimiento también ofrece dos clasificaciones: Sentimiento positivo y Sentimiento negativo. Estas son las categorías predefinidas para los conjuntos de datos de formación que entrenan a los algoritmos para identificarlos como textos positivos o negativos.
El análisis del sentimiento puede dividirse a su vez en tres tipos diferentes: Puntuación del Sentimiento, Clasificación del Sentimiento y
3 tipos comunes de análisis de sentimiento
Puntuación del sentimiento
Se trata de la forma más sencilla de análisis de sentimiento, que otorga a un texto una puntuación entre 0 y 1 que 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. Por lo general, este método es más preciso que la puntuación de sentimiento, ya que 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 Sentimientos NLP
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 de lenguaje natural para identificar sentimientos dentro de un texto. El algoritmo descompone la estructura de la frase, identifica los verbos, sustantivos, adjetivos y adverbios de cada frase y, a continuación, 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 de SentiStrength ofrece un ejemplo de cómo se calculan las puntuaciones de sentimiento de los textos. Se basa en la combinación de dos algoritmos de aprendizaje automático: Naive Bayes y Support Vector Machines (SVM).
Por ejemplo: este 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.
El entrenamiento de algoritmos a partir de opiniones existentes ayuda a detectar sentimientos relacionados con palabras clave o marcas específicas en los comentarios de los clientes. El análisis de sentimientos puede utilizarse para monitorizar los canales de redes sociales de una empresa y entender lo que la gente dice de ella.
Algunos excelentes analizadores de sentimientos
Estos son algunos de los analizadores de sentimientos y opiniones de clientes más populares que existen.
Sentiment HQ Herramienta de análisis del sentimiento
Sentiment HQ es una aplicación web que le proporciona un Análisis de Sentimiento de cualquier texto en menos de 60 segundos. La Puntuación de Sentimiento le indica si el texto es positivo o negativo, mientras que la Clase de Sentimiento identifica de qué tipo de expresión se trata: elogio, crítica o neutral. La API de Sentiment HQ le permite implementar el análisis de sentimiento en sus aplicaciones y sitios web.
Monitorización y análisis de las redes sociales de Mentionmapp
Mentionmapp monitoriza las publicaciones en las 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 al servicio al cliente utilizando herramientas de visualización de datos para analizar el sentimiento. Mentionmapp también ofrece informes visualizados del análisis del sentimiento y de la clasificación del sentimiento para que puedas controlar lo que los clientes dicen de 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 le indica 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 Bitext le permite implementar el análisis de sentimientos en sus aplicaciones y sitios web.
Herramienta de análisis del sentimiento de 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 le ofrece 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 le 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 sentimiento no sólo le 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 conocer la opinión 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 lo que la gente piensa de su marca en línea. Les permite implementar cambios para mejorar la calidad del producto o la prestación del servicio.
