¿Qué es el análisis del sentimiento?

El Análisis de sentimiento (que suele ser conocido como minería de opinión) se refiere al proceso de analizar el lenguaje natural detrás de una serie de palabras (ejemplos: textos, publicaciones, tweets, etc.) para identificar y extraer información subjetiva. Esta información se clasifica de acuerdo a la opinión y emoción que ésta expresa.

En resumen, este proceso permite detectar la polaridad contextual de cierto texto, determinando el sentimiento del mismo, ya sea positivo, neutral o negativo.

Un término alternativo que se utiliza frecuentemente es la minería de opinión, ya que se deriva de la opinión. Un caso de uso común para esta tecnología es descubrir cómo la gente se siente sobre un tema o hecho en particular. POR ejemplo, ¿Cómo repercute una determinada campaña de marketing en la sociedad y quÉ opiniones desencadena?
Supongamos que vamos a analizar una campaña que se realiza sobre un producto de limpieza X. Haciendo un Análisis de Sentimiento sobre los tweets que hablan de la campaña de marketing nos ayudará a responder esa pregunta. También se puede determinar por qué la gente piensa que la campaña es buena o mala, extrayendo la palabra o frase exacta que indica por qué a las personas no les gusta la campaña.
Por ejemplo, si en el aviso publicitario se remarca que el producto de limpieza es bueno para remover manchas de grasa sobre cualquier superficie, y los clientes finales identifican que esto no es así, seguramente critiquen dicha mención de la publicidad, aludiendo a la falsedad de dicha propiedad.

Este es el tipo de conocimiento que uno espera encontrar cuándo se realizan estudios de mercado.

En base a este estudio, el departamento de marketing puede decidir si continuar con la campaña, modificarla o retirar la publicidad.

Se podría mandar a realizar pruebas del producto, y según el resultado ver cómo actuar frente a los clientes desconformes, ya sea modificando la fórmula del producto y continuar con la campaña, o discontinuándolo, y de manera paralela retirar la campaña de los medios. El Análisis de sentimiento se puede utilizar para determinar el sentimiento en una variedad de niveles. Se marcará todo el documento como positivo o negativo, y también marcará el sentimiento de las palabras individuales o frases en el documento.

Por ejemplo, si alguien escribe un comentario de Facebook que dice lo siguiente: “Me encanta la eficiencia en remover manchas sobre el cuero del producto de limpieza X, aunque no es bueno para limpiar las manchas de grasa como resaltan en el anuncio publicitario”. Las puntuaciones individuales mostrarían «encanta la eficiencia en remover manchas sobre el cuero» como positivo y «aunque no es bueno para limpiar las manchas de grasa» como negativo. Sin embargo, el sentimiento de todo el comentario sería neutral, porque el sentimiento positivo de la frase “me encanta” anularía el sentimiento negativo de la frase “no es bueno”.
Debido a que el Análisis de Sentimiento puede rastrear un tema en particular, muchas empresas lo utilizan para realizar un seguimiento o monitorear sus productos, servicios o reputación en general. Por ejemplo, si alguien está atacando su marca en las redes sociales, el Análisis de sentimiento marcará el comentario como muy negativo. Es posible crear alertas para mensajes con puntajes muy negativos para tomar acciones inmediatas al respecto y evitar que estos mensajes se propaguen en la red y ocasionen perjuicios a su marca o reputación.

Precisión de medida sentimiento

La precisión del análisis sentimental se puede medir de muchas maneras, pero la manera más común es marcar la precisión en comparación con un ser humano. Un estudio de la Universidad de Pittsburgh muestra que los seres humanos sólo pueden ponerse de acuerdo, sobre si una sentencia tiene determinado sentimiento el 80% de las veces. Así que cualquier motor de procesamiento de lenguaje natural, que pueda determinar correctamente el 80%, está haciendo un gran trabajo con precisión.

Existen hasta el día de hoy algunos desafíos importantes para un motor de análisis de sentimiento. Uno de los principales problemas es que tiene gran dificultad para entender la ironía. Incluso los seres humanos tienen problemas con alguien que está siendo sarcástico y ese es uno de los errores más comunes que un motor de análisis tiene cuando se trata de analizar un texto para determinar su sentimiento.

Otros problemas son las palabras que tienen múltiples definiciones. Hay unos pocos motores que utilizan el aprendizaje profundo para ayudarles a entender el contexto, utilizando la definición de la palabra que realmente se adecúa a lo que se está expresando.

 

Herramientas disponibles on-line

Existen muchos sitios en internet que nos permiten indagar más en el tema, muchos de ellos con ejemplos funcionales.

Les recomendamos el sitio Sentiment140 (antes conocido como «Sentimiento Twitter»). Este sitio le permite analizar el sentimiento sobre una marca, producto o tema en Twitter.
http://www.sentiment140.com/