Las emociones también se miden. Algunas cosas que deberías saber sobre el

Imagínese en que está en una gran cadena de lectrodimestlcos  y de repente llega un cliente y tras mostrar un TV afirma: “El TV que ustedes venden aquí es de mala calidad” ¿Qué es lo que inmediatamente se le viene a la cabeza? Probablemente, casi con toda seguridad, esta situación le haga pensar o al menos reflexionar sobre la idoneidad de seguir o no comprando. La razón es que ha detectado una opinión claramente negativa hacia el producto.

Si trasladamos esta misma situación a las Redes Sociales, ni que decir tiene que el impacto de cualquier afirmación, ya sea positiva o negativa, se magnifica alcanzando a millones de personas, pudiendo acabar con la reputación de cualquier empresa.

Precisamente si hay algo que han conseguido los Medios Sociales es dar poder al ciudadano, al servir de plataforma donde poder mostrar sin tapujos su opinión hacia un producto, servicio, personaje o empresa en cuestión. ¿Cuántas veces un pequeño tweet ha generado un claro rechazo en la red traspasando el mundo online? Piense un segundo…

Pero hay más, ya que el uso creciente de estos medios ha traído a primer plano de una disciplina muy necesaria en la analítica de datos. Se trata del análisis de sentimientos o también conocido como el análisis de opinión y sirve para identificar, a través del procesamiento del lenguaje natural, análisis de texto y lingüística computacional, información que nos permita entender cuál es la intención exacta de un mensaje.

En términos generales podríamos decir que permite determinar la actitud respecto a un tema, frente a un producto o situación determinada.

¿Para qué sirve el Big Data y el  Sentiment Analytics?

El análisis de sentimiento es, por tanto, una herramienta muy valiosa para las organizaciones porque permite obtener datos de calidad para mejorar las estrategias empresariales, facilitando la gestión de la reputación online y pudiendo tomar decisiones en tiempo real, por ejemplo: ante las temidas crisis de reputación online.

También puede lograr información relevante para facilitar la compra de un producto y que nos lleve a realizar estrategias para seducir al cliente, dándole una mayor perspectiva a las compañías sobre qué hacer y qué no. Sorprendente ¿verdad?

Precisamente aquellas compañías que cuentan con el análisis de sentimiento dentro de su estrategia extraen conclusiones y toman decisiones concretas en base a la información que logran, pudiendo lanzar a posteriori acciones ante un problema en campos tan importantes como la experiencia de cliente o construir mensajes más acertados desde el área o departamento de marketing.

También llamado Opinion Mining, el Análisis de Sentimientos tiene hoy una aplicación muy importante en el campo de las redes sociales y es en la actualidad uno de los temas más candentes dentro del campo de la información, por las aplicaciones que está generando.

Las técnicas se centran principalmente en el procesamiento, búsqueda o extracción de información subjetiva, tratando de clasificar los textos de manera automática y catalogando éstos en función de la connotación positiva o negativa del lenguaje.

El Análisis de Sentimientos trata de traducir a indicadores más o menos medibles las emociones humanas inmersas en datos sociales, pero también se centra en los datos internos o propios de la empresa, permitiendo conocer de forma eficiente qué se dice sobre una marca o producto y pudiendo,  seguir las opiniones de diferentes usuarios influyentes, o detectar, simplemente, tendencias en la red.

Cuatro son las vías o enfoques en el análisis de sentimiento: localización de palabras clave, afinidad léxica, métodos estadísticos y técnicas a nivel de concepto, teniendo diferentes indicadores:

  1. Positivo
  2. Negativo
  3. Neutro

En la actualidad existen numerosas herramientas capaces de detectar tendencias en Redes Sociales a través de datos de distintos sitios en la red que permiten un mayor entendimiento de lo que se está comentando e identificar oportunidades.

INDUSTRIA 4.0: Las emociones forman parte del Big data

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