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:
- Positivo
- Negativo
- 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.
Imagine that you are in a large chain of lecturers and suddenly a customer arrives and after showing a TV says: «The TV that you sell here is of poor quality» What is it that immediately comes to mind? Probably, almost certainly, this situation makes you think or at least reflect on the suitability of continuing or not buying. The reason is that it has detected a clearly negative opinion towards the product.
If we transfer this same situation to the Social Networks, it goes without saying that the impact of any affirmation, whether positive or negative, is magnified reaching millions of people, and can end the reputation of any company.
Precisely if there is something that Social Media has achieved is empowering the citizen, by serving as a platform where he can openly present his opinion towards a product, service, character or company in question. How many times has a small tweet generated a clear rejection in the network crossing the online world? Think a second …
But there is more, as the increasing use of these media has brought to the forefront of a much-needed discipline in data analytics. This is the analysis of feelings or also known as the analysis of opinion and serves to identify, through the processing of natural language, text analysis and computational linguistics, information that allows us to understand what is the exact intention of a message.
In general terms we could say that it allows to determine the attitude with respect to a subject, in front of a product or determined situation.
What is the use of Big Data and Sentiment Analytics?
Sentiment analysis is therefore a very valuable tool for organizations because it allows obtaining quality data to improve business strategies, facilitating the management of online reputation and making decisions in real time, for example: before the dreaded crisis of online reputation.
You can also obtain relevant information to facilitate the purchase of a product and that leads us to make strategies to seduce the client, giving a greater perspective to the companies on what to do and what not. Surprising, right?
Precisely those companies that have sentiment analysis within their strategy draw conclusions and make concrete decisions based on the information they achieve, being able to post a posteriori actions before a problem in fields as important as the customer experience or build more successful messages from the marketing department or department.
Also called Opinion Mining, Sentiment Analysis has today a very important application in the field of social networks and is currently one of the hottest topics in the field of information, for the applications it is generating.
The techniques are mainly focused on the processing, search or extraction of subjective information, trying to classify the texts automatically and cataloging them according to the positive or negative connotation of the language.
Sentiment Analysis tries to translate human emotions immersed in social data into more or less measurable indicators, but also focuses on internal or company-specific data, allowing to know efficiently what is said about a brand or product and being able to , Follow the opinions of different influential users, or simply detect trends in the network.
Four are the ways or approaches in the analysis of sentiment: keyword location, lexical affinity, statistical methods and techniques at the concept level, having different indicators:
Positive
Negative
Neutral
Currently there are numerous tools capable of detecting trends in Social Networks through data from different sites in the network that allow a greater understanding of what is being discussed and identify opportunities[:]