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Relación entre análisis de sentimiento, Machine Learning y Marketing

La Inteligencia Artificial (IA) se ha labrado su nombre por sus grandes contribuciones en materia tecnológica. Una de ellas es el análisis del sentimiento de los seres humanos, algo que se puede aprovechar, entre otras muchas aplicaciones, para mejorar las estrategias de marketing.

En qué consiste el análisis de sentimiento

El análisis de sentimiento es una disciplina que recurre al procesamiento del lenguaje natural (PLN), análisis de textos y Data Science para identificar, extraer y analizar datos publicados en un entorno digital (blogs, RRSS, sitios web…).

Funcionamiento del análisis de sentimiento

A grandes rasgos, el análisis de sentimiento se centra en dos objetivos:

  • Comprender la intención del usuario, es decir, a qué se refiere con su interacción. Al producto, al servicio, a la organización, a la atención al cliente, etcétera.
  • Clasificar el mensaje según la polaridad, es decir, si es una opinión positiva, negativa o neutra.

Para lograr una comprensión plena de las interacciones del usuario, en el análisis de sentimiento intervienen procesos específicos. Estos son algunos de ellos:

  1. Localización de palabras clave: detectar palabras previamente establecidas en un diccionario de búsqueda (feliz, triste, aburrido…).
  2. Afinidad léxica: detectar palabras relacionadas con las emociones del usuario en un abanico más amplio de palabras.
  3. Métodos estadísticos: aprovechar los elementos de aprendizaje automático para analizar la semántica.

Análisis de sentimiento y marketing

Vivimos en un mundo donde las redes sociales rigen nuestro día a día. En ellas, mostramos, prácticamente, toda nuestra rutina y, además, las utilizamos como una herramienta para contrastar información sobre productos y servicios.

Internet es un escaparate digital donde la opinión de los usuarios genera confianza. Si un hotel no tiene buenas críticas, es probable que tenga un número de reservas inferior a uno con una puntuación elevada.

El marketing digital se centra en métricas (clics, tráfico, likes, comentarios…), es decir, en objetivos medibles. Y el sentiment analysis pretende medir la calidad de las interacciones que existe entre el usuario y la organización.

La combinación de ambos procesos permite ampliar el conocimiento sobre el usuario y, en base a ello, mejorar las estrategias lanzadas. Por ejemplo: funcionamiento de un producto/servicio, rendimiento de una campaña, aceptación de una publicación, etcétera.

Dichas interacciones entre usuario y empresa forman parte de la minería de opinión (opinion mining). Se trata de un sistema al que las grandes corporaciones pueden acceder fácilmente y, con la ayuda adecuada, convertir dichos datos en insights y/o ventajas competitivas.

Imagina hacer esta tarea a mano. ¡Resultaría imposible! Para hacer frente a esa cantidad de información, es necesario acceder a herramientas de PLN. Por un lado, deben analizar conversaciones en la red y, por otro, determinar qué contenido es positivo, negativo o neutral. Algunos ejemplos son: Quick Search, Hootsuite Insights o Rapid Miner.

La importancia del Machine Learning

Uno de los apartados de mayor peso en este sentido es el Machine Learning (ML), o lo que es lo mismo, el aprendizaje automático de las máquinas para sumirse en un proceso de autoperfeccionamiento continuo.

Como decíamos, la infinita cantidad de datos que se vuelca en la red es imposible de analizar por una sola persona. Si bien, los algoritmos sí que pueden detectar patrones de comportamiento, abarcar esa masa inmensa de datos y analizarlos hasta convertirlos en información valiosa para el negocio.

Por ejemplo, normalmente, se suelen estructurar en las herramientas de medición de RRSS árboles binarios para establecer patrones de comportamiento atendiendo a tres variables: positivo, negativo y/o neutro. A través de esta estructura de medición, se observa el comportamiento de los usuarios en la red y, cuando se considera que la muestra de datos es suficientemente elevada, se ofrece un porcentaje de probabilidad.

¿Cómo funciona el proceso de transformación de datos?

En el proceso de análisis de sentimiento con Machine Learning recurre a DataSets de revisión, o lo que es lo mismo, colección de datos tabulados, en el que se aplican algoritmos específicos que crean muestras representativas en base a unas keywords. Estos son algunos de ellos:

BOW (Modelo de bolsa palabras)

El modelo de bolsa de palabras promueve la clasificación de keywords en diferentes frases para comprobar si, en su conjunto, contribuyen a formar una review positiva/negativa/neutra.

Keywords como “bueno”, “genial” o “excelente” pueden aportar una idea general de que la review es buena. En cambio, keywords como “malo”, “nefasto” o “aburrido” darán como resultado una review mala.

Para obtener la review, se tabulan todas las keywords y se forma un vector en el que aparezcan todas las palabras. Una vez se ha formado la muestra, se aplica un algoritmo de clasificación K-NN que asigna la clase por mayoría.

Representación de Codificador Bidireccional de Transformadores

Este modelo, también conocido como BERT, es un algoritmo diseñado por Google y basado en redes neuronales que sirve interpretar el del lenguaje de las búsquedas en internet de una forma más natural.

A diferencia del modelo de bolsa de palabras, BERT sí presta atención a la disposición de las palabras y al contexto en el que se desarrollan los comentarios o búsquedas.

Inteligencia Artificial, de la petición al sarcasmo

Aunque la tecnología avanza rápidamente, al terreno de la Inteligencia Artificial (IA) aún se le hace cuesta arriba comprender (del todo) el lenguaje humano en formato oral. Sí que es cierto que cada vez lo hace mejor.

Uno de los grandes ejemplos es Alexa, el asistente virtual de Amazon. Puedes pedirle (casi) cualquier cosa y ella estará encantada de atender tu petición. “Alexa, lee mis notificaciones” “Alexa, ¿qué tiempo hará la semana que viene en Berlín?” “Alexa, inicia un temporizador de 10 minutos”.

Estas son solo algunas de las peticiones que puede resolver el dispositivo Echo de Jeff Bezos. Pero, ¿dónde empieza el problema? Básicamente, en la comprensión del tono, sobre todo, si es ironía. Spoiler: probablemente no lo entienda.

Sin embargo, los equipos expertos en la rama de procesamiento del lenguaje natural (PLN) centran sus esfuerzos en desarrollar sistemas que aborden todo el proceso de comunicación humano, desde peticiones sencillas, hasta peticiones plagadas de sarcasmo. Todo ello, con el objetivo de satisfacer las necesidades de un usuario cada vez más digitalizado.


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El Autor

Rafael Luján

Rafael Luján

Soy amante de la escritura, la lectura y el arte en todas sus vertientes. Con ellas, cada día es distinto del anterior y, siempre, te hacen descubrir algo nuevo. Solo tienes que dejar sorprenderte.

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