¿Qué es el análisis de sentimiento? Una guía completa para principiantes

El análisis de sentimientos le permite analizar el sentimiento detrás de un texto determinado. En este artículo, veremos cómo funciona junto con algunas aplicaciones prácticas.

¿Qué es el análisis de sentimiento?

El análisis de sentimientos es una técnica a través de la cual puede analizar un fragmento de texto para determinar el sentimiento detrás de él. Combina el aprendizaje automático y el procesamiento del lenguaje natural (NLP) para lograrlo.

Mediante el análisis de sentimiento básico, un programa puede comprender si el sentimiento detrás de un fragmento de texto es positivo, negativo o neutral.

Es una técnica poderosa en inteligencia artificial que tiene importantes aplicaciones comerciales.

Por ejemplo, puede utilizar el análisis de opiniones para analizar los comentarios de los clientes. Después de recopilar esa retroalimentación a través de varios medios como Twitter y Facebook, puede ejecutar algoritmos de análisis de sentimientos en esos fragmentos de texto para comprender la actitud de sus clientes hacia su producto.

Cómo funciona el análisis de sentimiento

La implementación más simple del análisis de sentimientos es usar una lista de palabras calificadas.

Por ejemplo, AFINN es una lista de palabras puntuadas con números entre menos cinco y más cinco. Puede dividir un fragmento de texto en palabras individuales y compararlas con la lista de palabras para obtener la puntuación de sentimiento final.

Digamos que teníamos la frase "me encantagatos, pero soy alérgico a ellos ".

En la lista de palabras de AFINN, puede encontrar dos palabras, "amor" y "alérgico" con sus respectivos puntajes de +3 y -2. Puede ignorar el resto de las palabras (nuevamente, este es un análisis de sentimiento muy básico).

Al combinar estos dos, obtienes una puntuación total de +1. Entonces puedes clasificar esta oración como levemente positiva.

Hay implementaciones complejas de análisis de sentimientos que se utilizan en la industria hoy en día. Esos algoritmos pueden proporcionarle puntuaciones precisas para textos largos. Además de eso, tenemos modelos de aprendizaje por refuerzo que mejoran con el tiempo.

Para modelos complejos, puede usar una combinación de NLP y algoritmos de aprendizaje automático. Hay tres tipos principales de algoritmos que se utilizan en el análisis de sentimientos. Echemos un vistazo a ellos.

Sistemas automatizados

Los enfoques automáticos para el análisis de sentimientos se basan en modelos de aprendizaje automático como la agrupación en clústeres.

Se introducen largos fragmentos de texto en el clasificador y devuelve los resultados como negativos, neutrales o positivos. Los sistemas automáticos se componen de dos procesos básicos, que veremos ahora.

Sistemas basados ​​en reglas

A diferencia de los modelos automatizados, los enfoques basados ​​en reglas dependen de reglas personalizadas para clasificar los datos. Las técnicas populares incluyen tokenización, análisis, derivación y algunas otras. Puede considerar que el ejemplo que vimos anteriormente es un enfoque basado en reglas.

Algo bueno de los sistemas basados ​​en reglas es la capacidad de personalizarlos. Estos algoritmos se pueden personalizar en función del contexto mediante el desarrollo de reglas más inteligentes.

Solo tenga en cuenta que tendrá que mantener regularmente este tipo de modelos basados ​​en reglas para garantizar resultados consistentes y mejorados.

Sistemas híbridos

Las técnicas híbridas son el enfoque más moderno, eficiente y ampliamente utilizado para el análisis de sentimientos. Los sistemas híbridos bien diseñados pueden proporcionar los beneficios de los sistemas automáticos y basados ​​en reglas.

Los modelos híbridos disfrutan del poder del aprendizaje automático junto con la flexibilidad de la personalización. Un ejemplo de un modelo híbrido sería una lista de palabras autoactualizable basada en Word2Vec. Puede realizar un seguimiento de estas listas de palabras y actualizarlas según sus necesidades comerciales.

Casos de uso para el análisis de sentimientos

Analizar los comentarios de los clientes

El análisis de comentarios de los clientes es la aplicación más extendida del análisis de sentimientos. La retroalimentación directa de los clientes es oro para las empresas, especialmente para las nuevas empresas. La focalización precisa de la audiencia es esencial para el éxito de cualquier tipo de negocio.

Los algoritmos de análisis de sentimiento bien hechos pueden capturar el sentimiento central del mercado hacia un producto.

También puede extender este caso de uso para subsecciones más pequeñas, como analizar reseñas de productos en su tienda de Amazon. Cuanto más orientada al cliente esté una empresa, mejor será el análisis de sentimientos.

Monitoreo de campaña

Manipular las emociones de los votantes es una realidad ahora, gracias al escándalo de Cambridge Analytica.

Otro caso de uso del análisis de sentimientos es una medida de influencia. Tomando como ejemplo las elecciones estadounidenses de 2016, muchas encuestas concluyeron que Donald Trump iba a perder.

Pero los expertos habían señalado que, en general, la gente estaba decepcionada con el sistema actual. Respaldaron sus afirmaciones con pruebas sólidas a través del análisis de sentimientos.

Trabajé en una herramienta llamada Sentiments (¡duh!) Que monitoreaba las elecciones estadounidenses durante mi tiempo como ingeniero de software en mi antigua empresa. Notamos tendencias que apuntaban a que Trump estaba ganando terreno entre los votantes.

Esto debería ser una prueba de que los datos correctos combinados con IA pueden producir resultados precisos, incluso cuando van en contra de la opinión popular.

Monitoreo de marca

El monitoreo de marca es otro gran caso de uso para el análisis de sentimientos. Las empresas pueden usar el análisis de sentimientos para verificar los sentimientos de las redes sociales en torno a su marca de su audiencia.

KFC es un ejemplo perfecto de una empresa que utiliza el análisis de sentimientos para rastrear, construir y mejorar su marca. Las campañas de KFC en las redes sociales son un gran factor que contribuye a su éxito. Adaptan sus campañas de marketing para atraer a los jóvenes y estar "presentes" en las redes sociales.

Herramientas como Brandwatch pueden decirte si algo negativo sobre tu marca se está volviendo viral. Otras marcas que utilizan las redes sociales para promover un sentimiento de marca positivo son Amazon, Netflix y Dominoes.

Análisis del mercado de valores

Si usted es un comerciante o un inversor, comprende el impacto que pueden tener las noticias en el mercado de valores. Siempre que estalla una historia importante, seguramente tendrá un fuerte impacto positivo o negativo en el mercado de valores.

El análisis de sentimientos es una herramienta poderosa para los comerciantes. Puede analizar el sentimiento del mercado hacia una acción en tiempo real, generalmente en cuestión de minutos. Esto puede ayudarlo a planificar sus posiciones largas o cortas para una acción en particular.

Recientemente, Moderna anunció la finalización de la fase I de sus ensayos clínicos de la vacuna COVID-19. Esta noticia provocó una fuerte subida del precio de las acciones de Moderna.

Pero hoy, las acciones de Moderna tropezaron después de perder una patente. Mediante el análisis de sentimientos, puede analizar este tipo de noticias en tiempo real y utilizarlas para influir en sus decisiones comerciales.

Monitoreo de cumplimiento

El cumplimiento normativo y legal puede hacer o deshacer grandes organizaciones. A menudo, estos documentos de cumplimiento se guardan en grandes sitios web como Financial Conduct Authority.

Las grandes organizaciones gastan una buena parte de sus presupuestos en el cumplimiento normativo. En estos casos, el análisis de datos tradicional no puede ofrecer una solución completa.

Herramientas como ScrapingHub pueden ayudar a buscar documentos de estos sitios web. Pero las empresas necesitan una clasificación inteligente para encontrar el contenido adecuado entre millones de páginas web.

El análisis de sentimientos puede hacer que el monitoreo del cumplimiento sea más fácil y rentable. Puede ayudar a crear motores de etiquetado, analizar cambios a lo largo del tiempo y proporcionar un perro guardián 24/7 para su organización.

Conclusión

El análisis de sentimiento es una herramienta poderosa que puede utilizar para resolver problemas, desde la influencia de la marca hasta el seguimiento del mercado. Las nuevas herramientas se basan en el análisis de sentimientos para ayudar a las empresas a ser más eficientes.

Y, por cierto, si te encanta Grammarly, puedes seguir adelante y agradecer el análisis de sentimientos.

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