El análisis de sentimiento en Social Media

Análisis de sentimiento con Oraquo Analytics

El sentiment analysis puede provocar dolor de cabeza al analista más experimentado, el motivo de ello es su complejidad. Nos obsesionamos con datos cuantitativos, son relativamente fáciles de obtener y claros; sin embargo, nos ponemos en tensión ante lo cualitativo, suena demasiado a trabajo y, en cierto grado, a subjetividad. También es cierto que si la obtención de datos cualitativos es más costosa sus beneficios son exponenciales.

¿De qué me sirve saber que se han publicado 2.000 menciones a mi marca en el mes pasado si desconozco que el 70% de ellas eran negativas? Y una vez que conozcamos la distribución del sentimiento de la conversación debemos ir más allá ¿a qué se debe esa negatividad?, ¿qué temáticas concretas están generado ese rechazo hacia nuestra marca?

El análisis de sentimiento o minería de opinión consiste en técnicas que permiten discernir la carga emocional de un texto y atribuirle un valor en consecuencia: positivo, negativo o neutro. Nos permite conocer el clima de opinión generado en torno a nuestra empresa y nuestros productos y por tanto es un KPI fundamental para cualquier marca.

Por suerte para nosotros, existen herramientas como Oraquo Analytics especializadas en ponernos a los analistas las cosas fáciles y que catalogan automáticamente las menciones recibidas en positivas, negativas y neutras.

Gráficas de análisis de sentimiento en Oraquo Analytics

Con Oraquo podemos conocer la distribución diaria de menciones positivas y negativas para detectar picos y entender qué ha sucedido en cada caso, conocer la distribución de sentimiento por fuentes o su impacto. Además, cuenta con nubes de palabras por sentimiento para localizar los temas que generan mayor positividad o negatividad.

Gráficas de análisis de sentimiento en Oraquo Analytics

Aunque a priori clasificar las menciones en positivas, negativas o neutras parece una tarea más o menos sencilla, se trata de una labor muy compleja. Todos estaremos de acuerdo en qué valor atribuir a las siguientes menciones ¿no?

Tweet con sentimiento negativo Tweet con sentimiento positivo

Sin embargo, analicemos los siguientes casos.

Tweet sarcástico Tweet sarcástico

El sarcasmo y la creatividad del usuario social dificultan el proceso de clasificación del sentimiento. Aunque para nosotros la carga negativa de estos tweets es evidente, una máquina no es capaz de diferenciar los matices y, por tanto, no puede determinar con exactitud en qué sentido se está emitiendo el mensaje.

Ejemplo tweet con sentimiento ambiguo

Ejemplo tweet con sentimiento ambiguo

 

En ocasiones es imprescindible conocer el contexto para aclarar en qué sentido se formula el mensaje. A veces ese contexto se da en forma de imagen y por tanto, al no tratarse de lenguaje natural, no puede analizarse si no es a través de un ojo humano.
Tweet sarcástico

En otros casos el mensaje a analizar posee cargas similares de sentimiento negativo y positivo y es complejo determinar cuál es el predominante.

Tweet con sentimientos contradictorios

Tweet con sentimientos contradictorios

La subjetividad también juega un papel importante, un comentario puede ser claramente positivo para mi marca y negativo para la tuya.

Tweet con sentimiento dependiendo del punto de vistaTweet con sentimiento subjetivo Tweet con sentimiento subjetivo

Debido a todas estas complicaciones Oraquo Analytics cuenta con un sistema extra de categorización manual para afinar al máximo el sentimiento y adaptarlo plenamente a nuestro proyecto concreto. Además, Oraquo aprende de ti, tiene en cuenta los cambios de sentimiento que has realizado para aplicar los mismos criterios a mensajes similares.

Si aún no sabes qué sienten los usuarios hacia tu marca es necesario que te pongas manos a la obra y lo descubras cuanto antes, solo así podrás potenciar tus puntos fuertes y reforzar tus puntos débiles. Conocer la polaridad de la conversación sobre nuestra marca nos permite mejorar.

 

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1 respuesta en “El análisis de sentimiento en Social Media”

  1. auditoria de comunicación ha dicho:

    Muy buen post,
    gracias

    Nicolás

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