Minería de opiniones

La minería de opinionesanálisis del sentimiento, consiste básicamente en el análisis de los comentarios que los usuarios de las redes sociales dejan en ellas. Sirve para detectar información importante acerca de lo que a los usuarios les gusta, les disgusta, sus necesidades… Por lo tanto, juega un papel muy importante como herramienta a la hora de realizar, por ejemplo, planes de negocio.

A priori, puede parecer que estas tecnologías pueden llegar a controlarnos en algún momento, pero la verdad es que son una herramienta muy útil, y que podemos observar ya hoy en día en aplicaciones en las que se nos ofrecen distintas recomendaciones basadas en nuestros gustos o aficiones, reflejadas en nuestra interacción en el día a día con el sistema.

Minería de opiniones – Una visión más técnica

Otros términos con los que se relaciona la técnica de minería de opiniones son la lingüística computacional, la minería de textos o las técnicas para procesar el lenguaje. ¿Qué quieren decir estos términos? Pues que estamos hablando de una manera de procesar opiniones, reviews o cualquier otro tipo de señal en forma de lenguaje, dejada por el usuario con la intención de transmitir sus sentimientos hacia algún producto o web. Y obtener mediante ese procesamiento un valor exacto bien sea negativo o positivo

Las distintas técnicas para el Análisis de Sentimientos

Es obvio que no siempre se buscará un mismo resultado a través de un mismo análisis de minería de opiniones, sino que este dependerá de la función o tarea que se desee. Fruto de esto encontramos distintas aplicaciones con distintas técnicas para el procesamiento de lenguaje. Estás técnicas son agrupadas en dos grandes categorías :

  • Detección de la polaridad: Esta primera técnica, mucho más genérica que la siguiente, buscará traducir esas opiniones en un primer valor binario, que representará un comentario negativo o positivo. Además existe la opción de buscar una polaridad más extensa, es decir, que ese valor binario se convierta en un valor contenido en un rango, y de esta manera obtener un rating mucho más preciso y ajustado que el primero que comentábamos.

 

  • Análisis del sentimiento basado en características: Esta segunda forma de análisis es mucha más precisa que la polaridad binaria o de rango. Brevemente, y sin entrar en detalle, esta técnica primero requiere del  establecimiento de una serie de características del producto o web sobre la que el usuario opina, y una vez desglosado en características buscar la opinión referente a estas en las reviews de los usuarios. Por supuesto, este método es mucho más complejo que el anterior, pero puede ser realmente útil en según qué casos.

Utilidades de la minería de opiniones

A parte de esto, como hemos dicho antes, también tenemos la aplicación de esta utilidad en el mundo de la empresa, en el sector del marketing, en el cual podemos utilizar la minería de opiniones para realizar un estudio previo al lanzamiento de un nuevo producto para prever las posibles reacciones de los usuarios, o para analizar si un marca o producto que ya está en el mercado gusta o no al consumidor.

La minería de opiniones y el e-commerce

¿Qué es el Comercio Electrónico?

Entendemos por comercio electrónico a aquel proceso por el cual dos o más partes realizan una transacción o acuerdo de negocios mediante una red electrónica, generalmente internet. Podemos definirlo de una manera más simple y directa como “Las tiendas del futuro”.

¿Qué papel puede jugar el análisis de sentimientos en el E-commerce?

Como hemos comentado anteriormente la minería de textos obtiene información clave sobre la opinión de los usuarios. Una opinión transmitida en forma de comentarios o reviews  que sirve para conocer el grado de aceptación y satisfacción hacia el producto de la transacción. Un trabajo que podría realizarse manualmente cuando hablamos de 20, 30, o 40 opiniones, pero, ¿qué ocurre cuando estas cifras se disparan y hablamos de webs visitadas por miles de personas a diario? Ahí entra en juego nuestra minería de opiniones, que será capaz de ofrecer unos primeros resultados ya cocinados a la parte interesada tras el análisis de una cantidad de opiniones mucho más elevada. Por lo general, la mayor parte de interés se centrará en aquellos comentarios negativos, comentarios que puedan descubrir al interesado qué mejorar y de esta manera qué estrategia o cambios desarrollar.

 

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