Sentiment Analysis: ¿Qué es y para qué sirve?

by José Luis Pérez febrero 10, 2020
Sentiment Analysis

¿Qué es Sentiment Analysis?

El Sentiment Analysis (Análisis de Sentimientos) es uno de los campos del procesamiento del lenguaje natural, dedicado a la exploración de opiniones o sentimientos subjetivos recopilados de diversas fuentes sobre un tema en particular.

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En términos comerciales más estrictos, se puede resumir como:

El Análisis de Sentimientos es la aplicación de un conjunto de herramientas para identificar y extraer opiniones y sentimientos para usarlos en beneficio de la operación comercial.

Dichos algoritmos profundizan en el contenido y encuentran lo que señala el sentimiento hacia el producto en general o su elemento específico.

El Sentiment Analysis es una oportunidad para explorar la mentalidad de los miembros de una audiencia y estudiar la percepción del producto desde el punto de vista del usuario. Esto hace que el Sentiment Analysis sea una gran herramienta para:

  • Análisis profundo del producto.
  • Investigación de mercado.
  • Manejo de reputación.
  • Servicio al Cliente.
  • y muchas otras.

¿Cómo funciona el Sentiment Analysis?

El Sentiment Analysis es un proceso que utiliza la Inteligencia Artificial (AI) y el Aprendizaje Automático (Machine Learning) destinado a encontrar un punto de vista, una palabra clave o un sentimiento, y resaltar la información interés en el proceso.

El sentimiento podemos definirlo como el resultado de «una opinión o juicio formado sobre algo, no necesariamente basado en hechos o conocimientos». Pero con la utilización de Sentiment Analysis y para la Ciencia del Dato la opinión o juicio se entiende como:

  • Es una evaluación subjetiva de algo basada en la experiencia empírica personal. Está compuesta por hechos objetivos y en parte regido por emociones.
  • Una opinión puede interpretarse como una dimensión en los datos con respecto a un tema en particular. Es un conjunto de significantes que en combinación presentan un punto de vista, es decir, un sentimiento sobre un tema en particular.

Con el Sentiment Analysis se pueden analizar los contenidos en diferentes formatos, como audio o texto, para a través de reglas, interpretar las palabras claves y otros aspectos del comportamiento de las personas asociadas a las contenidos para definir los sentimientos que tenían en un momento determinado sobre un tema específico.

¿Por qué es importante el Sentiment Analysis?

El Sentiment Analysis se ocupa de la percepción del producto y la comprensión del mercado a través de la lente de los datos de sentimientos que pueden encontrarse en los contenidos que registran las marcas y empresas.

Hay muchas fuentes de información pública y privada a partir de las cuales puede aprovechar una idea de la percepción del cliente sobre el producto o la calidad en la relación de los usuarios o clientes con la marca o producto. Para nombrar unos pocos:

  • Llamadas y correos electrónicos de atención al cliente.
  • Comentarios de productos generados por el usuario.
  • Publicaciones, respuestas o comentarios en redes sociales.
  • Foros generales y especiales.
  • Grabación de interacciones con clientes.

El Sentiment Analysis puede ayudar a las empresas a dar sentido y agregar valor a la gran acumulación de datos no estructurados y transformarlo en:

  • Una visión claramente definida sobre lo que ciertos segmentos de los clientes piensan sobre el producto o la empresa en general.
  • Una profunda inmersión en el estado del mercado desde el punto de vista del consumidor.

En ambos casos, es un factor influyente en la formulación y elaboración de la propuesta de valor para un segmento de audiencia específico. Si bien en las etapas iniciales estas actividades son relativamente fáciles de manejar con soluciones básicas, en algún momento, comienza a tener sentido usar herramientas más elaboradas (Business Rules de Recordia) y extraer ideas más sofisticadas.

Tipos de Sentiment Analysis

Para comprender cómo aplicar el análisis de sentimientos en el contexto de tu operación comercial, debes comprender sus diferentes tipos:

1er tipo. El Sentiment Analysis de grano fino implica determinar la polaridad de la opinión. Puede ser una simple diferenciación binaria, positiva y negativa, del sentimiento. Este tipo también puede entrar en la especificación más alta, por ejemplo, muy positiva, positiva, neutral, negativa, muy negativa, dependiendo del caso de uso.

2do tipo. La detección de emociones se utiliza para identificar signos de estados emocionales específicos presentados en el texto. Por lo general, hay una combinación de léxicos y algoritmos de aprendizaje automático que determinan qué es qué y por qué.

3er tipo. El análisis de sentimientos basado en aspectos va más profundo. Su propósito es identificar una opinión sobre un elemento específico del producto, por ejemplo, el precio de la versión premium. El análisis basado en aspectos se usa comúnmente en análisis de productos para vigilar cómo se percibe el producto y cuáles son los puntos fuertes y débiles desde el punto de vista del cliente.

4to tipo. El análisis de intenciones tiene que ver con la acción. Su propósito es determinar qué tipo de intención se expresa en el mensaje. Se usa comúnmente en los sistemas de atención al cliente para optimizar el flujo de trabajo.

Algoritmos de Sentiment Analysis

Hay dos métodos principales de análisis de sentimientos. Veamos los dos.

Enfoque basado en reglas

El Sentiment Analysis basado en reglas se basa en un algoritmo con una descripción claramente definida de una opinión para identificar. Incluye identificar subjetividad, polaridad o el tema de opinión.

El enfoque basado en reglas implica una rutina básica de procesamiento del lenguaje natural. Así es como funciona:

  • Hay dos listas de palabras. Uno de ellos incluye solo los positivos, el otro incluye negativos.
  • El algoritmo pasa por el contenido, encuentra las palabras que coinciden con los criterios.
  • Después de eso, el algoritmo calcula qué tipo de palabras es más frecuente en el contenido. Si hay más palabras positivas, se considera que el texto tiene una polaridad positiva.

Lo que sucede con los algoritmos basados ​​en reglas es que, si bien ofrece algún tipo de resultados, carece de flexibilidad y precisión que los haga realmente utilizables. Por ejemplo, el enfoque basado en reglas no tiene en cuenta el contexto. Sin embargo, se puede utilizar con fines generales para determinar el tono de los mensajes, lo que puede ser útil para la atención al cliente.

En estos días, el análisis de sentimientos basado en reglas se usa comúnmente para sentar las bases para la posterior implementación y capacitación de la solución de aprendizaje automático.

Análisis automático de sentimientos

Si bien el enfoque basado en reglas es el inicio, el análisis de sentimientos automatizado es el verdadero negocio. Es el único enfoque que realmente profundiza en el contenido. En lugar de reglas claramente definidas, este tipo de análisis de sentimientos utiliza el aprendizaje automático para descubrir la esencia del mensaje.

Debido a eso, la precisión y la exactitud de la operación aumentan drásticamente y puede procesar información en numerosos criterios sin complicarse demasiado.

En esencia, el enfoque automático implica algoritmos supervisados ​​de clasificación de aprendizaje automático. De hecho, el análisis de sentimientos es uno de los ejemplos más sofisticados de cómo usar la clasificación para obtener el máximo resultado. Además de eso, se utilizan algoritmos de aprendizaje automático sin supervisión para explorar datos.

En general, el análisis de opinión puede incluir los siguientes tipos de algoritmos de clasificación:

  • Regresión lineal.
  • Bayes ingenuos.
  • Máquinas de vectores de soporte.
  • Derivados RNN LSTM y GRU.

Desafíos del Sentiment Analysis

Si hay una cosa segura, es que los sentimientos son bestias difíciles.

En la superficie, parece una extracción rutinaria de la percepción particular. Pero en realidad, la extracción del sentimiento requiere un poco de trabajo pesado para realmente entenderlo.

En esta sección, discutiremos los desafíos más comunes que ocurren durante la operación de análisis de sentimientos.

  • Definición de contexto y polaridad.
  • Subjetividad y determinación del tono.
  • Identificación de ironía y sarcasmo.
  • Definiendo un tono neutro.

En conclusión

El análisis de sentimientos es una tecnología increíblemente valiosa para las empresas porque permite obtener comentarios realistas de tus clientes de manera imparcial (o menos sesgada). Bien hecho, puede ser un gran valor agregado para tu negocio.

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