¿Qué es el análisis de sentimiento?

El análisis de sentimiento aplica NLP, lingüística computacional y machine learning para identificar el tono emocional de un texto digital. Esto permite a las organizaciones identificar un sentimiento positivo, neutral o negativo con respecto a la marca, productos, servicios o ideas. En definitiva, brinda a las empresas información procesable al permitirles comprender mejor a sus clientes.

A modo de ejemplo de análisis de sentimiento, una plataforma de streaming puede identificar qué tan popular es una serie a través del análisis de texto de publicaciones en redes sociales. En este caso, el análisis de sentimiento permite al transmisor comprender si el público tiene una reacción positiva, neutral o negativa al contenido. El resultado de un análisis de sentimiento brinda a la plataforma información procesable: cancelar la serie, renovar la serie, cambiar el elenco o tomar decisiones de contratación creativa diferentes.

Análisis de sentimiento en comparación con procesamiento de lenguaje natural (NLP)
El análisis de sentimiento es una subcategoría del procesamiento de lenguaje natural, lo que significa que es una de las diversas tareas que realiza el NLP. El procesamiento de lenguaje natural brinda a las computadoras la capacidad de comprender el lenguaje humano escrito u oral. Las tareas de NLP incluyen reconocer entidades con nombre, responder a preguntas, resumir texto, identificar el idioma y generar lenguaje natural.

Análisis de sentimiento en comparación con machine learning (ML)
El análisis de sentimiento usa machine learning para realizar el análisis de un texto dado. El machine learning usa algoritmos que "aprenden" cuando se los alimenta con datos de entrenamiento. Con el uso del machine learning, el análisis de sentimiento evoluciona constantemente para interpretar mejor el lenguaje que analiza.

Análisis de sentimiento en comparación con inteligencia artificial (AI)
El análisis de sentimiento no debe confundirse con la inteligencia artificial. La AI se refiere de forma más amplia a la capacidad de una máquina para imitar las capacidades de aprendizaje y resolución de problemas humanas. El machine learning es un subconjunto de AI, por lo cual el análisis de sentimiento de machine learning también es un subconjunto de la AI. Si bien los tres están conectados, no son lo mismo.

Análisis de sentimiento en comparación con minería de datos
El análisis de sentimiento es una forma de minería de datos que mina específicamente los datos de texto para su análisis. La minería de datos se refiere simplemente al proceso de extraer y analizar grandes sets de datos a fin de descubrir varios tipos de información y patrones.

Para completar el análisis de sentimiento, debes hacer lo siguiente:

1. Preprocesar el texto, lo que incluye tokenizar las oraciones, lematizar a la forma base y eliminar las palabras vacías
2. Extraer características, que pueden incluir convertir los tokens lematizados a una representación numérica o generar incrustaciones
3. Aplicar el clasificador de sentimiento a tus datos

El análisis de sentimiento puede abordarse de tres formas:

• Basado en reglas
• Machine learning
• Híbrido

El análisis de sentimiento basado en reglas usa algoritmos (o reglas) escritos de forma manual para evaluar el lenguaje. Estas reglas usan métodos de lingüística computacional, como tokenización, lematización, derivación y etiquetado de categoría gramatical. También pueden usar léxicos (bancos de palabras).

Este tipo de análisis parseará palabras específicas en las oraciones y evaluará su polaridad y subjetividad para determinar el sentimiento y la intención. Una vez que se asigna una polaridad (positiva, negativa) a una palabra, un enfoque basado en reglas contará la cantidad de palabras positivas o negativas que aparecen en un texto dado para determinar su sentimiento general.

La desventaja evidente es que este tipo de sistema requiere un gran esfuerzo para crear todas las reglas. Además, estas reglas no tienen en cuenta cómo se usan las palabras en una oración (su contexto). Si bien pueden redactarse reglas nuevas para tener en cuenta cuestiones complejas, esto afecta la complejidad general del análisis. Hacer que este enfoque mantenga la precisión también requiere evaluación y ajustes regulares.

El análisis de sentimiento de machine learning es una versión automatizada del análisis de sentimiento basado en reglas que, a diferencia de este, depende de capacidades de machine learning (ML). Este modelo requiere que el análisis de sentimiento de ML se alimente con datos de entrenamiento para poder aprender qué palabras corresponden a qué polaridades. Algunos ejemplos comunes de datos de entrenamiento son las reseñas de películas, las reseñas de productos de Amazon o negocios calificados en Yelp. Hugging Face, una comunidad de AI, ofrece bibliotecas open source, sets de datos y modelos que pueden ayudar a crear y entrenar las herramientas de análisis de sentimiento.

Una vez completado el entrenamiento de análisis de sentimiento de machine learning, el proceso se reduce a la extracción de características y clasificación. Para generar resultados, un método de análisis de sentimiento de machine learning dependerá de distintos algoritmos de clasificación, como el aprendizaje profundo, Naïve Bayes, regresiones lineales o máquinas de vectores de soporte.

El análisis de sentimiento híbrido combina los métodos de análisis de sentimiento de machine learning y basado en reglas. Cuando se ajusta según las necesidades específicas de una empresa o usuario, puede ser la herramienta más precisa. Es particularmente útil cuando los sentimientos son más sutiles, como en la comunicación empresa a empresa (B2B) en donde las emociones negativas se expresan de modo más profesional.

El análisis de sentimiento proporciona información procesable a una empresa a través de la identificación de lo siguiente:

• La polaridad del lenguaje usado (¿es positivo, neutral o negativo?)
• El tono emocional de la respuesta del consumidor (¿está enojado, feliz o triste?)
• Si el tono es urgente o no
• Cuál es la intención del cliente o su nivel de interés

Como minería de opiniones automatizada, el análisis de sentimiento puede servir a varios fines comerciales.

Reseñas
Con una herramienta de análisis de sentimiento, una empresa puede recopilar y analizar comentarios, reseñas y menciones de plataformas sociales, blogs y varios foros de debate o reseñas. Esta información invaluable permite a una empresa evaluar la percepción de su marca.

Descubrir un sentimiento positivo puede ayudar a indicar qué debería seguir haciendo una empresa, mientras que un sentimiento negativo puede ayudar a identificar qué debería dejar de hacer y qué debería comenzar a hacer una empresa. En este caso de uso, el análisis de sentimiento es una herramienta útil para los equipos de marketing y de marca. Basados en la información de análisis, pueden ajustar su estrategia para mantener y mejorar la percepción y reputación de la marca.

Monitoreo de redes sociales
Los comentarios de los clientes sobre productos o servicios pueden aparecer en varios lugares en internet. Recopilar y analizar estos comentarios de forma manual e individual es ineficiente.

Una herramienta de análisis de sentimiento puede detectar de forma instantánea cualquier mención y alertar a los equipos de servicio al cliente de inmediato. Esto permite a las empresas hacer un seguimiento de las actitudes de los clientes y, a su vez, gestionar con más efectividad su experiencia del cliente. Una herramienta de análisis de sentimiento también se puede usar para el monitoreo. Como extensión del monitoreo de percepción de la marca, el análisis de sentimiento puede ser una herramienta de prevención de crisis invaluable. Esto permite a los equipos monitorear detenidamente las actualizaciones de software y nuevos lanzamientos en busca de problemas, y reducir el tiempo de respuesta si algo sale mal.

Tendencias de mercado
El análisis de sentimiento es una herramienta útil al realizar la investigación de mercado, dado que permite a las organizaciones realizar una amplia revisión de mercados completos, nichos y productos y servicios específicos, obteniendo información a partir de las actitudes a fin de evaluar mejor las necesidades y expectativas de los clientes.

El lenguaje es una herramienta de comunicación humana compleja, imperfecta y en constante evolución. Dado que el análisis de sentimiento depende de la interpretación del lenguaje, es inherentemente desafiante.

Reseñas de empresa a empresa
Comprender las reseñas de los competidores es un desafío del análisis de sentimiento. Si una empresa establece una regla para identificar cierto lenguaje que describa un sentimiento respecto a su empresa como positivo, el mismo lenguaje usado para describir a la competencia también se considerará positivo. Por ejemplo:

Me encanta lo rápido que [tu empresa] envía el producto.

Me encanta poder configurar el período de envío con [tu competencia].

Ambas afirmaciones son positivas, pero la herramienta de análisis de sentimiento no distinguirá entre una empresa y sus competidores, a menos que se la entrene para reconocer cualquier comentario positivo sobre los competidores como algo negativo.

Ironía, sarcasmo y contexto
El desafío de detectar y comprender el sarcasmo y la ironía en persona también se extiende al análisis de sentimiento. El sarcasmo usa palabras positivas para describir sentimientos negativos, y el problema es que, con frecuencia, no suele haber pistas textuales para que una máquina pueda distinguir la honestidad del sarcasmo o la ironía. Por ejemplo, en respuesta a "¿Te gusta la pulpa en el jugo de naranja?", "Oh, por supuesto" podría interpretarse como positivo, si el autor es sincero, o negativo, si el autor estuviera siendo sarcástico.

El contexto también puede distorsionar el sentimiento. Considera estas dos respuestas:

"Solo un poco".

"¡Muy!"

Si estas son respuestas a una pregunta como "¿Qué tan probable es que recomiendes este producto?", la primera respuesta se considera negativa, mientras que la segunda es positiva. Sin embargo, si la pregunta es "¿Te sentiste molesto con el ajuste de precio?", las polaridades se invierten.

Diferencias culturales
El lenguaje específico de una cultura es uno de los principales desafíos del análisis de sentimiento. Ten en cuenta lo diferente que es el humor entre culturas. Incluso en inglés, las diferencias dialectales complican la diferenciación del significado. Por ejemplo:

"Pants" se refiere a los pantalones en inglés americano. En el Reino Unido, "pants" se refiere a la ropa interior.

Tales diferencias afectan la precisión del análisis. Los refranes también varían de una cultura a otra. Su análisis es un desafío similar.

Subjetividad
Uno de los principales desafíos del análisis de sentimiento es que el lenguaje es subjetivo. Esto complica la clasificación en categorías, aspectos o polaridades claras. Observa este ejemplo:

"Este teléfono es excelente" denota un sentimiento positivo de forma clara.

"Este teléfono es pequeño" es más difícil de clasificar. Según los sentimientos del autor respecto al tamaño, podría ser una afirmación positiva, neutral o negativa.

El significado de una palabra dada puede ser subjetivo debido al contexto, el uso de la ironía o el sarcasmo, y otras particularidades del discurso.

El análisis de sentimiento beneficia a sus usuarios con información procesable. Como herramienta, tiene muchas ventajas:

Hacer que las emociones de los clientes sean procesables, en tiempo real
Una herramienta de análisis de sentimiento puede ayudar a evitar el descontento y la deserción, e incluso a encontrar a los clientes que defenderán tu producto o servicio. La herramienta puede analizar encuestas o interacciones de servicio con el cliente para identificar qué clientes te recomiendan o defienden. Por otro lado, el análisis de sentimiento también puede ayudar a identificar a clientes insatisfechos, cuyas respuestas a productos y servicios brinden información valiosa sobre áreas que se deben mejorar.

Minar texto para identificar emociones de los clientes a escala
Las herramientas de análisis de sentimiento brindan análisis en tiempo real, que es indispensable para la prevención y la gestión de crisis. Recibe alertas tan pronto surja un problema y adelántate a una crisis inminente. Como herramienta de minería de opiniones, el análisis de sentimiento también proporciona a un equipo de PR información valiosa para modelar la estrategia y gestionar una crisis en curso.

Mejorar el servicio al cliente
Las herramientas de análisis de sentimiento extraen un amplio set de datos de varias fuentes en simultáneo: correos electrónicos, tweets, comentarios, encuestas, sondeos y reseñas. Una herramienta de análisis de texto puede ayudar a gestionar mejor las operaciones de servicio al cliente y a priorizar las búsquedas, además de a automatizar el rastreo de malas interacciones empoderando a los gerentes para capacitar promotores de servicio al cliente que se encarguen de clientes complicados.

Existen varios enfoques del análisis de sentimiento. Puedes crear uno tú mismo, comprar un complemento del proveedor cloud o invertir en una herramienta de análisis de sentimiento lista para usar. Hay disponible varias herramientas de análisis de sentimiento de software como servicio (SaaS), mientras que las bibliotecas open source, como Python o Java, pueden usarse para crear tu propia herramienta. Como alternativa, los Proveedores Cloud ofrecen sus propios paquetes de AI.

Crear tu propio modelo de sentimiento
Puedes crear tu propio modelo de sentimiento mediante una biblioteca de NLP, como spaCy o NLTK. Si eres de esas personas demasiado ambiciosas, puedes incluso crearlo desde cero. El análisis de sentimiento con Python o Javascript te brinda mayor control de personalización. Si bien el beneficio de personalizar es importante, el costo y el tiempo necesarios para crear tu propia herramienta deben tenerse en cuenta al tomar la decisión.

Usar un producto de análisis de sentimiento preconfigurado
También podrías comprar una solución, como un producto de SaaS que ofrezcan los Proveedores Cloud estándares. Estos podrían incluir Amazon Comprehend, Google AI y productos de machine learning, o Cognitive Services de Azure. La ventaja de una herramienta de análisis de sentimiento de SaaS es que puede desplegarse rápido y, con frecuencia, por una fracción del costo de una herramienta hecha a medida. El proceso de entrenar la herramienta se optimiza, y no se necesita un equipo completo de ingenieros y especialistas para la configuración.

Integrar un análisis de sentimiento de terceros
Con las soluciones de terceros, como Elastic, puedes cargar tu propio modelo de sentimiento, o uno que esté disponible de forma pública, en la plataforma de Elastic. Luego puedes implementar la aplicación que analiza el sentimiento de los datos de texto almacenados en Elastic.

Paquetes de AI del Proveedor Cloud
Los Proveedores Cloud también incluyen herramientas de análisis de sentimiento como parte de su paquete de AI. Las opciones incluyen Google AI y productos de machine learning, o Cognitive Services de Azure.

A medida que la tecnología de AI aprende y mejora, los enfoques del análisis de sentimiento continúan evolucionando. Un enfoque de análisis de sentimiento exitoso requiere ajustes constantes en los modelos de entrenamiento o actualizaciones frecuentes del software comprado.

Inicia tu herramienta de análisis de sentimiento con Elastic para poder realizar tu propia minería de opiniones y obtener la información procesable que necesitas.

• Learn how to deploy NLP sentiment analysis with Elastic (Conoce cómo desplegar el análisis de sentimiento de NLP con Elastic)
• Observability and sentiment analysis with the ELK Stack (Observabilidad y análisis de sentimiento con el ELK Stack)

Algoritmo: un proceso o un conjunto de reglas que sigue una computadora.

Inteligencia artificial: la simulación de inteligencia humana por máquinas y sistemas informáticos.

Lingüística computacional: una rama de la lingüística que usa teorías de la ciencia de la computación para analizar y sintetizar el lenguaje y el discurso.

Resolución de coreferencia: el proceso de identificar todas las palabras que pertenecen a una entidad con nombre en un texto.

Lematización: el proceso de agrupar diferentes formas declinadas de la misma palabra.

Léxico: un inventario de palabras del vocabulario de un idioma.

Machine learning: un subconjunto de inteligencia artificial que, mediante el uso de datos y algoritmos, permite a una computadora aprender sin solicitudes.

Reconocimiento de entidades con nombre: el proceso de reconocer palabras como entidades o nombres propios.

Procesamiento de lenguaje natural: una rama de la ciencia de la computación que, como un subconjunto de inteligencia artificial, se ocupa de ayudar a los sistemas informáticos a entender el lenguaje humano.

Etiquetado de categoría gramatical: el proceso de marcar una palabra en un texto para categorizar a qué categoría gramatical pertenece (por ejemplo, manzana = sustantivo; lentamente = adverbio; cerrado = adjetivo).

Derivación: proceso de reducir las palabras hasta su forma base o raíz.

Tokenización: proceso de separar una parte del texto en unidades más pequeñas, denominadas tokens.

Desambiguación del sentido de la palabra: el proceso de identificar el sentido de una palabra dado su uso en contexto.