En la era digital actual, la interacción entre consumidores y marcas ha evolucionado radicalmente. Expresar nuestras opiniones en los medios digitales se convirtió en un ejercicio habitual para la gran mayoría de los usuarios de internet. Ya sea tras acceder a un servicio o examinar una compra reciente, casi instintivamente nos dirigimos al espacio virtual donde el comentario tendrá algún impacto.
Para el usuario común, el proceso es sencillo: asignamos una calificación —generalmente mediante estrellas— y liberamos nuestra percepción en forma de texto donde la plataforma lo solicite. Detrás de este acto aparentemente simple, existe una expectativa clara: esperamos que el mensaje sea receptado por la empresa o entidad proveedora y que la evaluación tenga un impacto real. Sin embargo, para las empresas, el mecanismo detrás del análisis de esa opinión puede parecer oculto o inabarcable debido al volumen de información.
Aquí es donde entra en juego la tecnología avanzada. El análisis de sentimientos ejecutado por técnicas de inteligencia artificial pretende identificar las emociones y clasificar las opiniones contenidas en esos mensajes masivos. Aunque la clasificación automatizada de emociones detrás de datos textuales ha crecido como área activa de investigación desde los años 2000, hoy se ha convertido en una herramienta indispensable para la competitividad empresarial.
El Valor Estratégico del Análisis de Datos Textuales
Para los líderes de negocio y directores de marketing, entender el «porqué» detrás de una calificación es vital. Esta práctica ayuda a los negocios a entender las impresiones generales de su marca socialmente. No se trata solo de monitorear la reputación, sino de obtener inteligencia accionable. Resulta útil capturar las intenciones de los usuarios y clientes para mejorar la oferta, corregir defectos o concentrar esfuerzos en algún elemento que resonó positivamente.
De la Intuición a la Ciencia de Datos en Mercadeo
Históricamente, el marketing dependía en gran medida de la intuición y de estudios de mercado limitados. Hoy, afinar los mensajes de mercadeo es un arte que poco a poco se nutre de la perspectiva de la ciencia de datos. Las tendencias detectadas a través de estos análisis son una fotografía de fenómenos sociales que le interesan profundamente a la publicidad moderna.
El lector podrá imaginar la gran cantidad de datos disponibles para tal análisis en la actualidad. Procesar esto manualmente es imposible. Es por esto que las prácticas de Machine Learning son adecuadas y necesarias para digerir los comentarios, publicaciones y conversaciones en los medios sociales digitales a escala industrial.
Desafíos en la Interpretación de la Subjetividad Humana
Implementar estas soluciones no está exento de obstáculos. Aunque la idea general es clasificar opiniones, en la práctica es más complejo que la simple distinción entre una percepción positiva o negativa frente al producto. Hay grandes retos detrás del análisis de sentimientos que requieren algoritmos sofisticados.
La Ironía y el Contexto
Uno de los mayores desafíos es la sutileza del lenguaje humano. Los seres humanos utilizamos la ironía en nuestras opiniones, algo difícil de detectar por los algoritmos tradicionales. Una frase que parece positiva literalmente, puede ser totalmente negativa en un contexto sarcástico.
Además, las palabras en una opinión alimentan una postura de aprobación o desaprobación no sólo por su significado individual, sino también por su empleo en el contexto de la oración. Una palabra como «impredecible» puede ser excelente para una película de suspenso, pero terrible para un software de contabilidad. Este es apenas un ejemplo de los múltiples desafíos que aparecen en el ejercicio de identificar una postura subjetiva de manera automatizada.
Tecnologías Clave: Machine Learning y Deep Learning
Para abordar estos retos, la industria tecnológica ha desarrollado diferentes enfoques algorítmicos. Ambos algoritmos, los supervisados y los no supervisados, son usuales en el análisis de sentimientos.
Algoritmos de Aprendizaje Supervisado
Por un lado, existen algoritmos de clasificación basados en aprendizaje supervisado. Estos funcionan con un «entrenamiento» previo; es decir, son algoritmos que aprenden de mensajes ya etiquetados manualmente como opinión positiva, negativa o neutra. Son efectivos cuando se tiene un conjunto de datos histórico bien clasificado y estructurado.
La Revolución del Deep Learning
Por otro lado, la tecnología ha avanzado hacia técnicas basadas en el deep learning (aprendizaje profundo). Estos modelos aprenden de la asociación de palabras, significados y sintaxis, sin la ayuda de datos previamente catalogados por una persona, a lo que se le llama aprendizaje no supervisado.
Esta segunda clase es poderosa ya que pretende explorar cómo los computadores sacan provecho de los datos textuales para desarrollar una interpretación apropiada del contenido con reglas menos simplistas que los modelos tradicionales. Aunque los recursos computacionales necesarios para ejecutar estos modelos son mucho mayores, el aprendizaje obtenido es significativamente más avanzado y capaz de captar matices complejos.
Procesamiento de Lenguaje Natural (PLN) en Acción
Desde una perspectiva técnica, el análisis de sentimientos es una aplicación de Procesamiento de Lenguaje Natural (PLN), cuyas técnicas son vastas y ambiciosas. El objetivo final de estas técnicas es ambicioso: algunas llegan a descifrar las emociones subyacentes en los textos e incluso las intenciones de compra futuras.
El Proceso de Desglose del Texto
¿Cómo «lee» una máquina? El proceso comienza con pasos lógicos y estructurados:
- Tokenización: La práctica más básica consiste en tokenizar, es decir, separar las palabras del texto en entidades individuales que llamamos tokens .
- Etiquetado Gramatical (Part-of-speech tagging): A continuación se implementa el part-of-speech tagging, ejercicio que consiste en categorizar las palabras en un texto siguiendo un análisis sintáctico. Concretamente, se indaga sobre la función de cada token en la oración y su orden jerárquico (sustantivo, verbo, adjetivo, etc.).
- Ponderación: Es posible continuar con un conteo de palabras y una asignación de peso según su aparición en el texto.
De aquí en adelante hay múltiples caminos para tomar en la construcción del modelo, dependiendo de la complejidad requerida por el negocio.
Aplicaciones en el Mundo Real: Tweets y Reviews
La teoría se traduce en valor cuando observamos dónde se aplican estas tecnologías. La aplicación por excelencia del análisis de sentimientos se desarrolla en el examen de tweets y reviews. De estas entradas textuales puede obtenerse información valiosa en opinión pública acerca de políticos, proyectos y servicios.
Este tipo de análisis permite a las empresas y organizaciones pivotar estrategias en tiempo real, basándose en la retroalimentación directa y masiva de su audiencia. Este artículo es apenas un abrebocas para conocer una estrategia que comunica a la ciencia de datos con las prácticas de mercadeo y servicio al cliente de manera efectiva.
Para terminar, les dejamos la siguiente pregunta:
¿Qué desafío considera más difícil de superar para una IA al analizar los comentarios de sus clientes: la ironía o el contexto cultural?
Esperamos sus respuestas en los comentarios.
Referencias:
Zhang, L., Wang, S., & Liu, B. (2018). Deep learning for sentiment analysis: A survey. Wiley Interdisciplinary Reviews: Data Mining and Knowledge Discovery, 8(4), e1253.
Hussein, DMEDM (2018). A survey on sentiment analysis challenges. Journal of King Saud University-Engineering Sciences, 30(4), 330-338.
Prabowo, R., & Thelwall, M. (2009). Sentiment analysis: A combined approach. Journal of Informetrics, 3(2), 143-157.
Taboada, M. (2016). Sentiment analysis: An overview of linguistics. Annual Review of Linguistics, 2, 325-347.
