¿Cómo Funciona el Análisis de Sentimientos?
Probablemente ya sepas que el análisis de sentimiento se utiliza para determinar si un dato tiene un sentimiento neutro, positivo o negativo. Pero, ya que estás aquí, es probable que no tengas una comprensión mucho más profunda que esa.
En este artículo, responderé a las preguntas: ¿Qué es el análisis de sentimiento? ¿Cómo funciona el análisis de sentimiento? ¿Y qué puede hacer el análisis de sentimiento por ti?
Cuando ya lo sepas todo, puedes consultar nuestra lista de las 10 mejores herramientas de análisis de sentimiento.
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¿Qué es el análisis de sentimiento?
Antes de profundizar, hagamos un rápido repaso de qué es el análisis de sentimiento.
Como humanos, usamos el análisis de sentimiento diariamente para juzgar las opiniones de los demás. A veces puede ser complicado, como cuando interactuamos con un amigo especialmente sarcástico o intentamos descubrir cómo se siente realmente nuestro jefe cuando nos da retroalimentación en una gran presentación. El software de análisis de sentimiento intenta imitar esta experiencia tan humana.
Aunque algunos programas pueden analizar el habla, la mayoría de las herramientas de análisis de sentimiento se utilizan para análisis de texto para clasificar el sentimiento general de un texto como positivo, negativo o neutro. A esto se le llama polaridad.
Las fuentes de datos más comunes para el análisis de sentimiento son las publicaciones en redes sociales, artículos de noticias, reseñas en línea, formularios de retroalimentación solicitada, respuestas de encuestas, páginas web/blogs/foros. También puedes oír referirse al análisis de sentimiento como minería de opiniones, inteligencia emocional artificial o, de forma más técnica, como clasificación de sentimiento.
Existen cuatro tipos principales de análisis de sentimiento:
- De grano fino, también conocido como polaridad (positivo, negativo o neutro)
- Sentimientos y emociones (feliz, enojado, triste, divertido)
- Basado en aspectos (identifica la opinión sobre un aspecto específico de algo, p. ej., la cámara de un smartphone)
- Intención (interesado, no interesado, muy interesado).
Las herramientas de análisis de sentimiento te ayudan a interpretar la gran cantidad de datos subjetivos disponibles en la web 2.0 para comprender la retroalimentación de las partes interesadas.
Las organizaciones utilizan el análisis de sentimiento de varias maneras. Muchas marcas lo usan como parte de su investigación de mercado para comprender mejor qué está funcionando bien en su estrategia de marca y en qué necesitan mejorar. Otro uso es por parte de instituciones financieras para analizar el ciclo de noticias e identificar oportunidades de inversión.
¿Cómo funciona el análisis de sentimiento?
Ahora sí, vamos a los detalles de cómo funciona realmente el análisis de sentimiento. En el fondo, el análisis de sentimiento es una forma de ciencia de datos. Más específicamente, es una forma de procesamiento de lenguaje natural (PLN), que a su vez es una subrama de la inteligencia artificial (IA), para identificar y clasificar opiniones subjetivas a partir de datos de texto o voz.
La IA en el análisis de sentimiento del cliente existe justo en la intersección entre la tecnología informática y el habla humana, una perspectiva emocionante para cualquier científico de datos con pasión por la lingüística.
Pero no es fácil. Para comprender correctamente el lenguaje dentro de un texto, y producir una puntuación de sentimiento precisa o un análisis significativo, los programas deben utilizar una variedad de métodos que simulan lo que nosotros, como humanos, hacemos de forma intuitiva. Estas simulaciones toman la forma de algoritmos avanzados (instrucciones para computadoras).
A partir de aquí, existen dos enfoques principales para el análisis de sentimiento:
- Basado en reglas: un sistema basado en reglas que son establecidas manualmente por personas.
- Automático: sistemas que aprenden por sí mismos usando técnicas avanzadas de aprendizaje automático.
La diferencia fundamental entre ambos es su enfoque para enseñar al sistema. Ahora desglosaremos estos enfoques con un poco más de detalle.
Análisis de sentimiento basado en reglas
El método basado en reglas utiliza PLN junto con un conjunto de reglas definidas manualmente para ayudar a identificar la subjetividad, la polaridad o el sujeto de una opinión. Algunas de las técnicas de PLN que se utilizan son stemming (reducción de palabras), tokenización, etiquetado de partes de la oración, análisis sintáctico y análisis de léxico. Si te interesa, puedes leer más sobre estas aquí.
Aquí tienes un ejemplo básico de análisis de sentimiento basado en reglas.
Para determinar la polaridad de un texto, las herramientas de análisis de sentimiento deben primero descomponerlo en componentes individuales, es decir, palabras y frases, utilizando PLN (procesamiento de lenguaje natural). Luego, lo compara contra una base de datos, conocida como léxico o biblioteca de sentimientos, que se compila a partir de una colección de palabras y frases recolectadas y puntuadas manualmente.
Generalmente, las palabras y frases neutras reciben una puntuación de cero. Las que son significativamente negativas reciben una puntuación negativa y las positivas reciben puntuaciones positivas. Por ejemplo, en una reseña de producto, palabras y frases como malo, decepcionante, terrible y horrible servicio al cliente obtendrían una puntuación negativa, mientras que bueno, excelente, útil y provechoso obtendrían una puntuación positiva.
Construir una biblioteca de sentimientos y las reglas correspondientes es un proceso extenso. Hay que ser cuidadoso al asignar una puntuación a cada palabra y también hacer comparaciones adecuadas. Por ejemplo, el sistema debe entender que “malo” es una palabra negativa pero “horrible” lo es aún más; “bueno” es positivo y “increíble” es aún más positivo.
El sistema basado en reglas puede crearse rápidamente pero es algo limitado. Esto se debe a que no puede reconocer palabras que no se encuentran en la biblioteca ni analizar palabras con respecto al contexto, lo que dificulta identificar complejidades como el sarcasmo, homónimos y polisemia. Por ejemplo, la frase “¿a eso le llamas excelente servicio al cliente?” podría ser fácilmente malinterpretada.
Los sistemas basados en reglas también requieren mucho esfuerzo para mantenerlos y actualizarlos. Es necesario añadir manualmente nuevas reglas para seguir la evolución del lenguaje en línea. Además, añadir nuevas reglas implica el riesgo de afectar resultados previos.
Análisis de sentimiento automático
En lugar de depender de un conjunto de reglas creadas y actualizadas manualmente, los sistemas automáticos de análisis de sentimiento se entrenan utilizando técnicas de aprendizaje automático. En este caso, el aprendizaje automático se refiere a algoritmos que utilizan deep learning para volverse más precisos cada vez que encuentran un obstáculo, requieren intervención humana o reciben retroalimentación del usuario.
Es un proceso técnico, pero aquí tienes una versión simplificada de cómo funciona.
- Encuentra un conjunto de datos grande similar a los datos que quieres analizar y etiqueta algunos ejemplos. Esto se convierte en los datos de entrenamiento. En vez de dar reglas al sistema, le das ejemplos.
- Utiliza los datos de entrenamiento para desarrollar tu modelo de aprendizaje automático. Este consistirá en algoritmos de clasificación como regresión lineal, naive bayes, máquinas de soporte vectorial, derivados de RNN como LSTM y GRU. Como su nombre indica, estos se usan para clasificar datos (positivo, negativo, feliz, triste, etc.). Si te interesa, aquí tienes más información al respecto.
- Si tu modelo funciona, después de analizar suficientes datos relevantes será capaz de hacer sus propias predicciones para clasificar datos nuevos que nunca ha visto. ¡Ha identificado sus propias reglas!
- Sigue mejorando la precisión de estos modelos proporcionando más ejemplos.
La ventaja del enfoque automático es la capacidad de adaptarse y crear modelos entrenados para muchos propósitos y contextos diferentes.
Por ejemplo, sabemos que la palabra phoenix se refiere tanto a un ave mítica como a la ciudad de Phoenix en Arizona. Un algoritmo de aprendizaje automático puede entrenarse para identificar en cada contexto a qué definición de Phoenix se refiere la palabra en una oración. Puede luego usar esa experiencia para identificar casos similares.
De manera similar, un modelo etiqueta “woke” (que significa ‘despertar’) como una palabra neutra. Sin embargo, “woke” se ha convertido recientemente en una jerga para “consciente sociopolíticamente”, lo que la convierte en un homónimo recién acuñado. Cuando el algoritmo recibe esta retroalimentación una vez, puede aplicar ese nuevo conocimiento a todos los análisis subsecuentes. Ahora la palabra “woke” recibe una puntuación positiva en ciertos contextos.
Los métodos automatizados suelen considerarse superiores. Sin embargo, la desventaja de un enfoque automatizado basado en aprendizaje automático es que dependen de contar con datos históricos etiquetados y pueden requerir tiempo para entrenarse. ¡También requieren científicos de datos altamente calificados para desarrollarlos!
Enfoque híbrido
La combinación del procesamiento de lenguaje natural con el aprendizaje automático, conocida como un enfoque híbrido, es ampliamente considerada como una manera de mejorar la precisión del análisis de sentimiento. El procesamiento de lenguaje natural se utiliza para comprender el sentimiento de las palabras y las partes de la oración. El aprendizaje automático se emplea para lidiar con la evolución constante del lenguaje, ver las palabras en contexto y descifrar procesos lingüísticos complejos como los homónimos.
Aplicaciones del Análisis de Sentimiento
Como se mencionó, el análisis de sentimiento es sumamente útil para las organizaciones que desean saber cómo se sienten las personas acerca de ellas. Con tanta información generándose todo el tiempo en todo el mundo, el análisis de sentimiento puede ayudarte a comprenderla en tiempo real.
Estas son algunas de las formas en que esta tecnología ya está marcando la diferencia:
Responder a la Experiencia del Cliente
La retroalimentación sobre la experiencia del cliente puede obtenerse de forma orgánica en la web (menciones en redes sociales, por ejemplo) o de comentarios que solicitas activamente por tu cuenta. Con suerte, contarás con un gran y variado conjunto de datos para analizar. Si es así, aquí es donde el uso de software de análisis de sentimiento puede abarcar mucho terreno rápidamente y proporcionar valiosos conocimientos. Estos pueden ser utilizados en tus esfuerzos de gestión de reputación, para informar innovaciones de productos y mejorar el soporte al cliente.
Supervisar a la Competencia
Monitorizando el sentimiento hacia tus competidores, puedes tener una buena idea de su posición en el mercado y compararla con la tuya. Por ejemplo, digamos que tus menciones en Twitter son 40 por ciento positivas, 30 por ciento negativas y el resto neutrales. ¿Cómo saber si eso es bueno o no? Pues si tu mayor competidor tiene alrededor del 60 por ciento de menciones positivas, 30 por ciento negativas y el resto neutrales, tienes trabajo por hacer. Si, en cambio, las opiniones sobre ellos son 50 por ciento negativas, sabes que lo estás haciendo bastante bien según los estándares del sector.
Experiencia del Empleado
Por último, el análisis de sentimiento puede ayudar a analizar datos utilizados por los equipos de RRHH para entender qué hace felices a los empleados o por qué se van de la empresa. Identificando quejas y problemas comunes, los empleadores obtienen información accionable para reducir la rotación y mejorar el desempeño de los empleados. Esta capacidad es especialmente útil para las empresas con muchos empleados, ya que la dirección no tendría tiempo para hablar individualmente con cientos de miembros del personal.
¿Es Preciso el Análisis de Sentimiento?
Dado que gran parte del análisis de sentimiento que realizamos como humanos es subjetivo, no es realista esperar que una herramienta de análisis de sentimiento sea precisa el 100 por ciento del tiempo. Los científicos de datos están mejorando en el desarrollo de clasificadores de sentimiento más precisos, pero aún queda camino por recorrer.
¿Cuáles son los mayores retos para un modelo de análisis de sentimiento? Ya se mencionaron algunos y son los problemas que hacen que el análisis de sentimiento sea complicado incluso para las personas. Los problemas más comunes incluyen:
- Sarcasmo. Si alguna vez has estado en la sección de comentarios, o has recibido un mensaje de texto y no estabas seguro de si la persona hablaba en serio, sabes que el sarcasmo es difícil de interpretar en un texto. Considera las siguientes situaciones:
El tren vuelve a llegar con solo 30 minutos de retraso hoy. ¡Qué bueno que es tan confiable!
El tren vuelve a llegar con solo 2 minutos de retraso hoy. ¡Qué bueno que es tan confiable!
Obviamente, el tren que llega 30 minutos tarde no es confiable, pero el software de análisis de sentimiento podría tener dificultades para captar esto.
- Multipolaridad. A veces, una frase puede hablar positivamente de una cosa y negativamente de otra. Por ejemplo, “Pepsi es mucho mejor que Coca-Cola”. Esta frase consigue decir algo positivo de Pepsi y negativo de Coca-Cola usando solo seis palabras. Un sistema de análisis de sentimiento probablemente no podrá calificar correctamente esta frase sin una programación más sofisticada.
- Negaciones. Una negación es cuando inviertes el significado de una palabra o frase, por ejemplo, “No diría que la comida estaba buena”. Nosotros, como humanos, también podemos tener dificultades para descifrar el significado de una frase con una negación, así que no sorprende que las herramientas de análisis de sentimiento también tengan problemas con ello.
Conclusión
Ahora ya sabes todo sobre el análisis de sentimiento y cómo se puede utilizar para analizar datos y determinar la opinión de los clientes sobre tu marca.
Las herramientas de análisis de sentimiento harán la mayor parte del trabajo pesado por ti, pero siempre es recomendable que una persona revise algunas muestras aleatorias del trabajo para buscar aquellas cosas que las máquinas tienen dificultad para entender. El análisis de sentimiento es más efectivo cuando la tecnología y las personas trabajan de la mano.
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