El análisis de sentimiento, también conocido como minería de opiniones, es el proceso de analizar grandes volúmenes de texto para determinar si expresa un sentimiento positivo, un sentimiento negativo o un sentimiento neutro.
Las compañías tienen ahora acceso a más datos sobre sus clientes que nunca, lo que presenta tanto una oportunidad como un reto: analizar las enormes cantidades de datos textuales disponibles y extraer insights significativos para orientar sus decisiones empresariales.
Desde correos electrónicos y tuits hasta respuestas de encuestas en línea, chats con agentes del servicio de atención al cliente y reseñas, las fuentes disponibles para medir el sentimiento del cliente son aparentemente infinitas. Los sistemas de análisis de sentimiento ayudan a las compañías a comprender mejor a sus clientes, ofrecer experiencias de cliente más sólidas y mejorar la reputación de su marca.
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Con más formas que nunca para que las personas expresen sus sentimientos en línea, las organizaciones necesitan herramientas poderosas para monitorear lo que se dice sobre ellas y sus productos y servicios casi en tiempo real. A medida que las empresas adopten el análisis de sentimientos y comiencen a usarlo para analizar más conversaciones e interacciones, será más fácil identificar los puntos de fricción del cliente en cada etapa del recorrido del cliente.
Las últimas herramientas de análisis de sentimiento de inteligencia artificial (IA) ayudan a las empresas a filtrar las reseñas y las puntuaciones netas de promotores (NPS) en busca de sesgos personales y obtener opiniones más objetivas sobre su marca, productos y servicios. Por ejemplo, si un cliente expresa una opinión negativa junto con una opinión positiva en una reseña, un humano que evalúe la reseña podría etiquetarla como negativa antes de llegar a las palabras positivas. La clasificación de sentimientos mejorada por IA ayuda a ordenar y clasificar el texto de manera objetiva, por lo que esto no sucede, y ambos sentimientos se reflejan.
El análisis de sentimiento permite a las empresas con grandes cantidades de datos no estructurados analizar y extraer insights significativos de forma rápida y eficiente. Con la cantidad de texto generado por los clientes a través de los canales digitales, es fácil que los equipos humanos se vean abrumados por la información. Las sólidas herramientas de análisis de sentimiento del cliente, basadas en la nube y mejoradas por IA, ayudan a las organizaciones a ofrecer business intelligence a partir de los datos de sus clientes a escala, sin gastar recursos innecesarios.
Las empresas modernas necesitan responder rápidamente en caso de crisis. Las opiniones expresadas en los medios sociales, sean ciertas o no, pueden destruir la reputación de una marca que ha costado años construir. Las sólidas herramientas de análisis de sentimiento mejoradas por IA ayudan a los ejecutivos a monitorizar el sentimiento general que rodea a su marca para detectar posibles problemas y abordarlos rápidamente.
El análisis de sentimiento utiliza procesamiento de lenguaje natural (NLP) y machine learning (ML) tecnologías para entrenar software informático para analizar e interpretar texto de una manera similar a los humanos. El software utiliza uno de dos enfoques, basado en reglas o machine learning (ML), o una combinación de los dos conocida como híbrida. Cada enfoque tiene sus fortalezas y debilidades; mientras que un enfoque basado en reglas puede ofrecer resultados casi en tiempo real, los enfoques basados en machine learning (ML) son más adaptables y, por lo general, pueden manejar escenarios más complejos.
En el enfoque basado en reglas, el software está entrenado para clasificar ciertas palabras clave en un bloque de texto en función de grupos de palabras, o léxicos, que describen la intención del autor. Por ejemplo, las palabras en un léxico positivo pueden incluir "asequible", "rápido" y "bien hecho", mientras que las palabras en un léxico negativo pueden incluir "caro", "lento" y "mal hecho". Luego, el software escanea el clasificador en busca de palabras en el léxico positivo o negativo y suma una puntuación total de sentimiento basada en el volumen de palabras utilizadas y la puntuación de sentimiento de cada categoría.
Con un enfoque de machine learning (ML), se utiliza un algoritmo para entrenar el software para medir el sentimiento en un bloque de texto utilizando las palabras que aparecen en el texto, así como el orden en que aparecen. Los desarrolladores utilizan algoritmos de análisis de sentimientos para enseñar al software a identificar emociones en el texto de manera similar a como lo hacen los humanos. Los modelos de machine learning (ML) continúan aprendiendo de los datos que se les alimentan, de ahí el nombre de “machine learning”. Estos son algunos de los algoritmos de clasificación más utilizados:
Regresión lineal: un algoritmo de estadísticas que describe un valor (Y) basado en un conjunto de características (X).
Naive Bayes: algoritmo que utiliza el teorema de Bayes para categorizar palabras en un bloque de texto.
Máquinas de vectores de soporte: algoritmo de clasificación rápido y eficiente utilizado para resolver problemas de clasificación de dos grupos.
Aprendizaje profundo (DL): también conocido como red neuronal artificial, el aprendizaje profundo es una técnica avanzada de machine learning que vincula varios algoritmos para imitar la función cerebral humana.
Un enfoque híbrido del análisis de texto combina capacidades basadas en reglas y ML para optimizar la precisión y la velocidad. Si bien es muy preciso, este enfoque requiere más recursos, como tiempo y capacidad técnica, que los otros dos.
Además de los distintos enfoques utilizados para crear herramientas de análisis de sentimiento, también existen distintos tipos de análisis de sentimiento a los que recurren las organizaciones en función de sus necesidades. Los tres tipos más populares, el análisis de sentimiento basado en la emoción, el de grano fino y el basado en aspectos (ABSA) se basan todos en la capacidad del software subyacente para calibrar algo llamado polaridad, el sentimiento general que transmite un fragmento de texto.
Por lo general, la polaridad de un texto se puede describir como positiva, negativa o neutra, pero al clasificar aún más el texto, por ejemplo, en subgrupos como "extremadamente positivo" o "extremadamente negativo", algunos modelos de análisis de sentimiento pueden identificar emociones más sutiles y complejas. La polaridad de un texto es la métrica más utilizada para medir la emoción textual y se expresa por el software como una calificación numérica en una escala de uno a 100. Cero representa un sentimiento neutro y 100 representa el sentimiento más extremo.
Estos son los tres tipos de análisis de sentimiento más utilizados:
El análisis de sentimiento de grano fino o graduado es un tipo de análisis de sentimiento que agrupa el texto en diferentes emociones y el nivel de emoción que se expresa. A continuación, la emoción se califica en una escala de cero a 100, de forma similar a la forma en que los sitios web para consumidores utilizan las calificaciones por estrellas para medir la satisfacción de los clientes.
El análisis de sentimiento basado en aspectos (ABSA) reduce el alcance de lo que se examina en un cuerpo de texto a un aspecto singular de un producto, servicio o experiencia del cliente que una empresa desea analizar.
Por ejemplo, una aplicación de viajes económicos podría usar ABSA para comprender qué tan intuitiva es una nueva interfaz de usuario o para medir la efectividad de un chatbot de atención al cliente. ABSA puede ayudar a las organizaciones a comprender mejor cómo sus productos están teniendo éxito o no están a la altura de las expectativas de los clientes.
El análisis de sentimiento de detección de emociones busca comprender el estado psicológico de la persona detrás de un cuerpo de texto, incluido su estado de ánimo cuando lo escribía y sus intenciones. Es más complejo que el de grano fino o el ABSA y suele utilizarse para comprender mejor la motivación o el estado emocional de una persona. En lugar de utilizar polaridades, como positiva, negativa o neutra, la detección de emociones puede identificar emociones específicas en un cuerpo de texto, como la frustración, la indiferencia, la inquietud y la sorpresa.
Las organizaciones realizan análisis de sentimiento por diversas razones. Estos son algunos de los casos de uso más populares.
Los equipos de soporte utilizan el análisis de sentimiento para ofrecer respuestas más personalizadas a los clientes que reflejen con precisión el estado de ánimo de una interacción. Los chatbots basados en IA que utilizan el análisis de sentimiento pueden detectar problemas que deben escalarse rápidamente y priorizar a los clientes que necesitan atención urgente. Los algoritmos de ML implementados en los foros de atención al cliente ayudan a clasificar los temas por nivel de urgencia e incluso pueden identificar los comentarios de los clientes que indican frustración con un producto o una función en particular. Estas capacidades ayudan a los equipos de atención al cliente a procesar las solicitudes de forma más rápida y eficiente y a mejorar la experiencia del cliente.
Al utilizar el análisis de sentimiento para monitorizar las redes sociales, las marcas pueden comprender mejor lo que se dice sobre ellas en línea y por qué. Por ejemplo, ¿va bien el lanzamiento de un nuevo producto? La monitorización de las ventas es una forma de saberlo, pero solo mostrará a las partes interesadas una parte del panorama. El uso del análisis de sentimiento en los sitios de reseñas de los clientes y en las redes sociales para identificar las emociones que se expresan sobre el producto permitirá comprender mucho mejor cómo está calando entre los clientes.
Al utilizar las herramientas de análisis de sentimiento en el mercado en general y no solo en sus propios productos, las organizaciones pueden detectar tendencias e identificar nuevas oportunidades de crecimiento. Tal vez la nueva campaña de un competidor no está conectando con su audiencia de la forma que esperaban, o quizá alguien famoso ha utilizado un producto en una publicación en las redes sociales aumentando la demanda. Las herramientas de análisis de sentimiento pueden ayudar a detectar tendencias en artículos de noticias, reseñas en línea y plataformas de redes sociales, y alertar a los responsables de la toma de decisiones en tiempo real para que puedan tomar medidas.
Si bien el análisis de sentimientos y las tecnologías que lo sustentan están creciendo rápidamente, sigue siendo un campo relativamente nuevo. Según “Sentiment Analysis”, de Liu Bing (2020), el término solo se ha utilizado ampliamente desde 2003.1 Todavía queda mucho por aprender y perfeccionar; estos son algunos de los inconvenientes y desafíos más comunes.
El contexto es un componente crítico para comprender qué emoción se expresa en un bloque de texto y que con frecuencia hace que las herramientas de análisis de sentimiento cometan errores. En una encuesta a clientes, por ejemplo, un cliente podría dar dos respuestas a la pregunta: "¿Qué le gustó de nuestra aplicación?" La primera respuesta podría ser "funcionalidad" y la segunda, "UX". Si la pregunta era diferente, por ejemplo, "¿Qué no le gustó de nuestra aplicación?" cambia el significado de la respuesta del cliente sin cambiar las palabras en sí. Para corregir este problema, sería necesario dar al algoritmo el contexto original de la pregunta a la que el cliente estaba respondiendo, una táctica que consume mucho tiempo conocida como procesamiento previo o posterior.
Independientemente del nivel o alcance de su entrenamiento, el software tiene dificultades para identificar correctamente la ironía y el sarcasmo en un cuerpo de texto. Esto se debe a que, a menudo, cuando alguien está siendo sarcástico o irónico, se transmite a través de su tono de voz o expresión facial y no hay una diferencia perceptible en las palabras que está usando. Por ejemplo, al analizar la frase “Impresionante, otra multa de estacionamiento de mil dólares, justo lo que necesito”, una herramienta de análisis de sentimiento probablemente confundiría la naturaleza de la emoción que se expresa y la etiquetaría como positiva debido al uso de la palabra “impresionante”.
La negación es cuando una palabra negativa se usa para transmitir una inversión de significado en una oración. Por ejemplo, considere la oración: "No diría que los zapatos eran baratos". Lo que se expresa es que los zapatos probablemente eran caros, o al menos de precio moderado, pero una herramienta de análisis de sentimiento probablemente pasaría por alto esta sutileza.
El lenguaje idiomático, como el uso de, por ejemplo, frases comunes en inglés como "Let's not beat around the bush" (no nos vayamos por las ramas) o "Break a leg" (rómpete una pierna),” suele confundir a las herramientas de análisis de sentimiento y a los algoritmos de ML en los que se basan. Cuando se utilizan frases en lenguaje humano como las anteriores en los canales de las redes sociales o en las reseñas de productos, las herramientas de análisis de sentimiento las identificarán incorrectamente (por ejemplo, "romperse una pierna" podría identificarse erróneamente como algo doloroso o triste) o las pasarán por alto por completo.
Las organizaciones que deciden implementar el análisis de sentimiento para comprender mejor a sus clientes tienen dos opciones: adquirir una herramienta existente o crear una propia.
Las empresas que optan por crear su propia herramienta suelen utilizar una biblioteca de código abierto en un lenguaje de codificación común, como Python o Java. Estas bibliotecas son útiles porque sus comunidades están inmersas en la ciencia de datos. Sin embargo, las organizaciones que quieran adoptar este enfoque tendrán que invertir considerablemente en contratar a un equipo de ingenieros y expertos en datos.
La adquisición de una herramienta de análisis de sentimiento de software como servicio (SaaS) existente requiere menos inversión inicial y permite a las empresas implementar un modelo de aprendizaje automático previamente entrenado en lugar de crear uno desde cero. Las herramientas de análisis de sentimiento de SaaS pueden estar en marcha con solo unos pocos pasos sencillos y son una buena opción para las empresas que no están listas para hacer la inversión necesaria para crear la suya propia.
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