Resultados de encuestas, menciones en redes sociales y opiniones de producto pueden ser identificados, clasificados y descifrados automáticamente a través de software de análisis de texto.
Un análisis de texto es un procedimiento basado en el aprovechamiento de sistemas de computación para la exploración, lectura e interpretación de un contenido escrito o de datos sin estructurar. La idea, en el marco de este proceso automatizado que reemplaza la acción humana haciendo uso de algunas bondades de la inteligencia artificial, es conseguir información de relevancia corporativa extraída de publicaciones de redes sociales, correos electrónicos, reseñas de producto, documentos, etc.
Apelando al procesamiento del lenguaje natural (PLN) y a algoritmos propios del aprendizaje automático se logra un funcionamiento eficiente de software de análisis de texto, lográndose que el programa sea capaz de asociar ciertos términos con significados concretos y consiga efectuar un análisis semántico de datos no estructurados. Sabiendo cómo emplear y descifrar los resultados de los análisis de texto se arriba a decisiones empresariales más inteligentes y ventajosas.
El análisis de texto, indican los expertos en dicha materia, requiere el cumplimiento ordenado de una serie de etapas que se inician con una recopilación o selección de datos internos y externos. Luego hay que prepararlos con un formato apto para que el sistema pueda analizarlos: aquí adquieren protagonismo la tokenización, el etiquetado gramatical (POS tagging), el análisis sintáctico, la lematización y la supresión de palabras vacías. El paso siguiente es, justamente, el procesamiento del contenido a partir de procedimientos como los de clasificación de textos y extracciones. Por último llega la instancia de la visualización, una fase que adapta los resultados a un formato que resulte claro y sencillo.
Temas
ResumenTipos de análisis de texto
Existen diferentes tipos de análisis de texto, así como múltiples técnicas abarcadas en este asunto que supone el rastreo de una inmensa cantidad de contenidos y el establecimiento de tendencias, patrones y panoramas actualizados.
Una de las modalidades se conoce como análisis de sentimientos y es un gran recurso para rescatar, de modo automatizado, información relevante en cuanto a nivel de satisfacción, reacciones y opiniones de los clientes de una empresa.
Es usual que se tenga en cuenta, por otra parte, al análisis de frecuencia, útil para identificar los vocablos que más se repiten y evaluar el impacto de cada uno.
El modelado de temas también sirve para distinguir sensaciones o veredictos de los consumidores, mientras que la extracción de entidades nombradas es de gran ayuda para la identificación y categorización de ítems informativos claves dentro de textos no estructurados.
De la mano de la inteligencia artificial es posible beneficiarse a escala corporativa con deducciones, interpretaciones y análisis de datos no estructurados.
Conceptos clave
Además de las nociones citadas líneas arriba, existen otros conceptos clave que guardan relación con el proceso del análisis de textos.
Una de las expresiones que goza de gran popularidad en el rubro del análisis de texto deriva del campo de la minería de datos y se define como minería de textos. Es una herramienta ideal para, en función de correlaciones y patrones entre palabras, descubrir datos que no están explícitamente marcados en el contenido general.
Con propósitos de ciberseguridad, por sumar más precisiones al respecto, hay quienes al desarrollar tareas de programación o dedicarse a actividades informáticas se valen de una técnica llamada stemming para erradicar y sustituir sufijos de las raíces de las palabras.
Tampoco se puede dejar de hacer alusión al reconocimiento óptico de caracteres (OCR), tal como se describe a un proceso que se basa en la conversión de una determinada imagen de texto en un formato que las máquinas puedan reconocer y asimilar para su lectura. Gracias a esta opción, al escanear un recibo, un comprobante o un formulario el ordenador puede guardar ese documento en condición de archivo de imagen.
Gracias al análisis de texto se recopilan datos de interés empresarial, se identifican reacciones y opiniones de usuarios y, en base a esa información, se pueden tomar decisiones corporativas propicias en tiempo real.
Ejemplos de análisis de texto
Al profundizar los saberes sobre cómo es y en qué consiste el análisis de texto surgen de la práctica ejemplos de uso y aprovechamiento.
La plataforma de gestión QServus, por indicar un caso puntual, le permite a las empresas saber cuál y cómo es la experiencia de sus clientes (mediante encuestas personalizadas y preguntas de escala pensadas para conocer la lealtad de los usuarios, entre otras) a fin de poder, en tiempo real, impulsar acciones de mejora continua.
La app de QuestionPro, en tanto, abre la posibilidad de poner en marcha encuestas en dispositivos móviles (con sistema operativo Android o iOS) aún cuando no se disponga de conexión a Internet. De hacer uso de QuestionPro Text Analysis, en concreto, se obtienen informes constantemente actualizados, análisis de sentimientos y extracción de temas.
También acumula buenas recomendaciones la plataforma Lexalytics, la cual cautiva a muchos usuarios por brindar una integración con múltiples aplicaciones del rubro empresarial, ser muy precisa al efectuar el análisis de sentimientos y por su soporte multilingüe.
Otra alternativa moderna a considerar es MonkeyLearn, un software que sorprende con sus bondades a fuerza del aprendizaje automático. Como puntos a favor se le reconocen su precio accesible, su versatilidad en relación a acciones propias del análisis de texto y su sencilla interfaz.
Publicado por 
