El reconocimiento de entidades nombradas es clave en el análisis de sentimientos.
El análisis de sentimientos es el proceso que se lleva a cabo con el objetivo de reconocer la subjetividad de un texto. La finalidad es lograr distinguir las emociones del autor del contenido a través de un estudio de su producción textual.
Suele entenderse el análisis de sentimientos como una técnica de la inteligencia artificial. Recurriendo a algoritmos y mediante la utilización del procesamiento de lenguaje natural (NLP), se intenta la identificación y la clasificación de la opinión plasmada en el mensaje. Lo habitual es tratar de diferenciar entre un sentimiento positivo, un sentimiento neutral y un sentimiento negativo.
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ResumenCaracterísticas del análisis de sentimientos
El análisis de sentimientos implica una clasificación automática de los documentos a partir de la connotación del lenguaje que se usó. No se lleva a cabo una investigación lingüística, sino que se realizan asociaciones y comparaciones estadísticas.
Es frecuente que se asocie el análisis de sentimientos a la minería de textos, que es un área de la minería de datos. Se conoce como minería de datos a la rama de las ciencias de la computación y la estadística que apunta a la detección de patrones en grandes cantidades de datos; en el caso específico de la minería de textos, la finalidad es obtener información nueva partiendo del examen de los textos.
Cuando se realiza un análisis de sentimientos (o minería de opiniones, como también se menciona al concepto), se aspira a conocer la polaridad contextual del texto y la actitud de su autor. De esta manera, se puede conocer el estado emocional del creador del texto, el juicio que realiza y su intención comunicativa.
El análisis de sentimientos apunta a determinar las emociones básicas que se reflejan en un texto.
La polaridad
La polaridad refiere, en este marco, a la atribución de una característica positiva, neutra o negativa a una entidad (desde una oración hasta el texto completo). El análisis de sentimientos básico consiste, justamente, en determinar si el texto en cuestión refleja una opinión favorable, neutral o desfavorable sobre un determinado asunto.
Un análisis de sentimientos más avanzado puede establecer una escala de valores (del 1 al 5, por ejemplo, siendo 1 el puntaje más bajo y 5 el más alto) o atribuirle al autor ciertas emociones (felicidad, enojo, etc.).
El análisis de sentimientos en e-commerce resulta muy importante.
Desarrollo del análisis de sentimientos
El análisis de sentimientos se desarrolla mediante una serie de procedimientos. Por lo general, primero se localizan palabras clave y luego se examina la afinidad léxica de los términos.
Apelando a la estadística y a diversas técnicas y herramientas de análisis de sentimientos, de este modo, es posible hacer una clasificación de texto en distintas categorías, estudiando la afinidad de las palabras con diversas emociones y asignando puntuaciones.
Es interesante mencionar que se puede entrenar a redes neuronales artificiales a través del aprendizaje automático (machine learning) para reconocer los matices de las opiniones. Si se indica en el entrenamiento que miles de opiniones son «positivas» y otras tantas «negativas», la inteligencia artificial logra detectar patrones en las reseñas y aprende; así, frente a nuevos textos con los cuales no ha sido entrenada, puede reconocer la subjetividad.
Se puede señalar que el análisis de sentimientos consiste en examinar las palabras de un texto para, teniendo en cuenta el léxico del contenido, conocer su subjetividad. Simplificando: si en una reseña de una película aparecen palabras como «aburrida», «mala» y «detestable», se asocia el texto a una calificación negativa. Por el contrario, si el texto incluye términos como «genial», «excelente» y «maravillosa», el análisis de sentimientos determinará que hay una polaridad positiva.
Por supuesto, para que el análisis sea preciso deben incluirse múltiples variables que ayuden a interpretar el contexto y los matices. Detectar ironía o sarcasmo, por mencionar un caso, no resulta sencillo para una máquina. Lo mismo sucede con los emojis o emoticones.
Sus beneficios
En la actualidad, es habitual que un consumidor tome una decisión de compra basándose en los comentarios y las valoraciones que encuentra en Internet. Por eso el análisis de sentimientos se convirtió en una herramienta muy valiosa para las empresas.
Un análisis de revisiones siguiendo los parámetros y criterios mencionados puede ser clave para que una compañía conozca cómo están siendo recibidas sus propuestas. Los datos también son importantes al diseñar asistentes virtuales o chatbots y al establecer modelos de atención.
El análisis de sentimientos sirve para obtener conclusiones basadas en información, anticipar el comportamiento de los consumidores, corregir estrategias y automatizar tareas, por señalar otras posibilidades.
Por supuesto, el análisis de sentimientos también es útil para evaluar el trabajo realizado en materia de marketing y comunicación. Examinar la imagen de marca y la solidez de su discurso es una posibilidad que brinda este recurso.
Gran parte de este trabajo se lleva a cabo mediante un análisis de redes sociales. Hoy los usuarios y los consumidores vuelcan sus opiniones en Facebook, X (Twitter), Instagram, TikTok y otras redes y allí puede definirse el futuro de una empresa: es vital, pues, aprovechar al máximo esa información subjetiva en beneficio de las prácticas corporativas.
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