Analiza el sentimiento de redes sociales, reseñas o encuestas de satisfacción
¿Alguna vez te has preguntado qué opina sobre ti, tu empresa o tus productos la gente que habla en redes sociales o has intentado analizar las decenas de miles de respuestas en texto libre de una encuesta de satisfacción de clientes?
El análisis de sentimiento (también conocido como minería de opiniones) consiste en el uso de tecnologías de procesamiento del lenguaje natural, analítica de textos y lingüística computacional para identificar y extraer información subjetiva de contenido de diversos tipos.
Ventajas de automatizar el análisis de sentimiento. Aplicaciones
La automatización del análisis de sentimiento permite procesar datos que por su volumen, variedad y velocidad harían poco eficiente su tratamiento por medios humanos. Es imposible extraer todo el valor de las interacciones en el contact center, las conversaciones en medios sociales, las revisiones de productos en foros y otros sitios web (en número de miles, cuando no cientos de miles) mediante un tratamiento exclusivamente manual.
Las iniciativas de análisis de la Voz del Cliente (pero también las de Voz del Ciudadano o del Empleado) incorporan cada vez más estas fuentes de información no estructurada, no solicitada e instantánea. Y por su inmediatez y espontaneidad, estos comentarios son más reveladores de las verdaderas emociones y opiniones de nuestro público.
El análisis automático de sentimiento aporta la capacidad para procesar altos volúmenes de datos con un mínimo retardo, gran precisión y consistencia y bajo coste, lo que permite complementar el análisis humano en multitud de escenarios:
Voz del Cliente (VoC) y gestión de Experiencia del Cliente
Analice automáticamente todo tipo de fuentes de customer insights (encuestas, conversaciones sociales) e interacciones en los puntos de contacto con el cliente.
Análisis de medios sociales
Construya fácilmente herramientas de monitorización y análisis de medios sociales gracias a la capacidad de extraer opiniones de manera masiva y en tiempo real.
Análisis de la Voz del Ciudadano, del Empleado, del Votante...
Analice todo tipo de canales para medir la satisfacción (en el trabajo, con los servicios públicos, social) e identificar opiniones, tendencias y emergencias.
La API de análisis de sentimiento de MeaningCloud
Análisis de sentimiento a nivel de atributo
Nuestra API de Análisis de Sentimiento realiza un análisis de sentimiento multilingüe detallado a partir de información proveniente de diversas fuentes.
El texto proporcionado se analiza para determinar si expresa un sentimiento positivo, neutro o negativo (o si es imposible detectar ningún sentimiento). Para ello, se identifica la polaridad local de las diferentes frases en el texto y se evalúa la relación entre ellas, lo que resulta en un valor de polaridad global para el texto en su conjunto.
Además de la polaridad global y a nivel de frase, la API usa técnicas avanzadas de procesamiento del lenguaje natural para detector la polaridad asociada tanto a las entidades como a los conceptos del texto. Además permite al usuario detectar la polaridad de entidades y conceptos que él mismo defina, lo que convierte al servicio en una herramienta aplicable a cualquier tipo de escenario.
Diferenciadores de nuestra API de Análisis de Sentimiento
La API de Análisis de Sentimiento de MeaningCloud combina capacidades que permiten optimizar la exactitud para cada aplicación con funcionalidades de extracción de polaridad muy granular y detallada. Estas son algunas de sus características:
Sentimiento global
Extrae la opinión general expresada en un tweet, post o reseña.
Sentimento a nivel de atributo
Detecta el sentimiento específico para una objeto o cada una de sus cualidades. Analiza el sentimiento de cada frase en detalle.
Identifica opiniones y hechos
Discrimina cuando se expresa un hecho objetivo y cuando es una opinión subjetiva
Detección de ironía
Identificamos aquellos comentarios donde se quiere expresar lo contrario de lo que se dice.
Polaridad graduada
Diferencia lo muy positivo y lo muy negativo, además de la ausencia de sentimiento.
Acuerdo y desacuerdo
El análisis detallado permite identificar opiniones de distinto signo o mensajes contradictorios o ambiguos
¿Cuál es la exactitud del análisis automático de sentimiento?
La primera pregunta cuando se habla de análisis automático de sentimiento es “¿Qué precisión se obtiene?”. En realidad, discutir sobre si “por debajo del XX% de precisión la solución es inaceptable” no es una buena idea: la precisión y la cobertura no son independientes y habitualmente es necesario llegar a un compromiso entre una y otra. Y lo que en cada caso constituyen unas prestaciones aceptables depende del problema de negocio. Por ejemplo, en una aplicación de antiterrorismo el objetivo sería una cobertura del 100%, admitiéndose una baja precisión y falsos positivos (que serían filtrados por revisores humanos). Por el contrario, para otras aplicaciones (p. ej.: percepción de marca en medios sociales) podría resultar aceptable perder casos -baja cobertura- a cambio de obtener una alta precisión.
Sin embargo, factores como volumen y latencia son tanto o más importantes que los anteriores. Si un equipo humano puede analizar cientos de mensajes al 85% de precisión y un ordenador puede procesar millones al 75% y en tiempo real las máquinas son sin duda una opción válida.
