6 Pasos para Obtener Información de las Redes Sociales con Procesamiento de Lenguaje Natural

El análisis de sentimiento y el procesamiento de lenguaje natural (NLP) de las redes sociales es una forma probada de obtener información de las personas y la sociedad. En lugar de pedirle a un analista que pase semanas leyendo comentarios de las redes sociales y proporcionando un informe, el análisis de sentimiento puede darte un resumen rápido. Eso significa que puedes tomar decisiones más rápido.

¿Por Qué Necesitas Análisis de Sentimiento y NLP en las Redes Sociales?

Estás viviendo en la era de los grandes datos. Tomemos a los usuarios de las redes sociales como ejemplo. En 2019, había 3.400 millones de usuarios activos de redes sociales en el mundo. En YouTube solo, se ven mil millones de horas de contenido de video diariamente. Todos los indicadores sugieren que veremos más datos producidos con el tiempo, no menos.

Hay simplemente demasiados datos para que los revises manualmente. Incluso las organizaciones con grandes presupuestos, como los gobiernos nacionales y las corporaciones globales, están utilizando herramientas de análisis de datos, algoritmos y procesamiento de lenguaje natural.

Al utilizar estas técnicas, puedes entender qué están diciendo las personas sobre tu marca en este momento. La capacidad de minimizar el sesgo de selección y evitar confiar en anécdotas significa que tus decisiones tendrán una base sólida. Eso significa que cometerás menos errores al reaccionar a un mundo que cambia rápidamente.

Análisis de Sentimiento y NLP en Acción: Contratación, Salud Pública y Marketing

Puedes estar preguntándote si estas herramientas de análisis de datos son útiles en el mundo real o si son confiables para usar. Estas herramientas han estado alrededor durante más de una década y están mejorando cada año. Con NLP y análisis de sentimiento, puedes resolver problemas más rápido.

Ahorrar Tiempo Durante la Contratación

En la contratación, encontrar candidatos de calidad es difícil. Workopolis estima que “hasta el 75% de los solicitantes para un puesto determinado no están realmente calificados para hacerlo”. Gastar tiempo en esos candidatos no es productivo. Afortunadamente, el procesamiento de lenguaje natural y el análisis pueden ayudarte a identificar candidatos adecuados para que puedas usar el tiempo de manera productiva. Es por eso que Blue Orange Digital trabajó con un fondo de cobertura para optimizar su proceso de recursos humanos. Utilizando diez años de datos de solicitantes y currículos, la empresa ahora tiene un modelo de puntuación sofisticado para encontrar candidatos adecuados.

Salud Pública y Emergencias

En 2020, todos hemos comenzado a aprender el valor del análisis de datos de salud pública a gran escala debido a la propagación rápida del COVID. En estas crisis, detectar cambios en el comportamiento social rápidamente es esencial. Con NLP, puedes analizar las redes sociales para evaluar el sentimiento. Por ejemplo, un proyecto reciente analizó más de 1.000 tuits utilizando la palabra clave máscaras para entender cómo la gente está pensando y sintiendo sobre las máscaras.

Marketing

En marketing, necesitas estar informado sobre cómo piensa y siente tu mercado objetivo. Un estudio de 2019 utilizó el análisis de sentimiento de Twitter para entender mejor las marcas de ropa: Nike y Adidas. Analizando 30.895 tuits en inglés, los investigadores encontraron que “Adidas tiene un sentimiento más positivo que Nike”. Sin embargo, más del 50% de los tuits tenían un sentimiento neutral. Eso significa que todavía hay una oportunidad significativa para obtener más menciones positivas del mercado.

Los likes son la nueva moneda, NLP en las redes sociales

¿Cómo Funciona Técnicamente el Análisis de Sentimiento?

Para que el análisis de sentimiento funcione de manera efectiva, hay algunos puntos técnicos esenciales que debes tener en cuenta.

1) Desarrollar una Pregunta de Negocio Relevante

Decide qué preguntas quieres responder y si estas técnicas de datos son una buena opción para esas preguntas. Consideremos dos preguntas de marketing

• ¿Debemos lanzar una asociación de marketing con una compañía de tarjetas de crédito para aumentar las ventas?
• ¿Estamos obteniendo rendimientos de nuestras campañas de marketing de influencia?

La primera pregunta se refiere a la estrategia y las posibilidades futuras, por lo que no habrá mucha data para analizar. Por lo tanto, sugerimos no intentar responder a esta pregunta con análisis de sentimiento. En contraste, la segunda pregunta es más prometedora para el procesamiento de lenguaje natural. Todavía requiere más refinamiento, pero tienes el comienzo de una pregunta adecuada.

2) Encontrar tu Fuente de Datos

Tu próximo paso es encontrar una fuente de datos relevante para analizar. Idealmente, busca fuentes de datos que ya tengas en lugar de crear algo nuevo. En la contratación, probablemente tengas una base de datos de solicitantes y contrataciones exitosas en tu sistema de seguimiento de aplicaciones. En marketing, puedes descargar datos de las plataformas de redes sociales utilizando API.

Consejo: El volumen de datos es vital para que el análisis de sentimiento funcione. Como regla general, tu conjunto de datos debe tener al menos 1.000 ejemplos (por ejemplo, 1.000 tuits o 1.000 perfiles de solicitantes). Cualquier cosa menos que eso y es menos probable que obtengas resultados estadísticamente significativos.

Lee más sobre fuentes de datos alternativas y cómo complementar tus datos con datos de terceros.

3) Preprocesar tus Datos

La mayoría de las fuentes de datos, especialmente las redes sociales y el contenido generado por el usuario, requieren preprocesamiento antes de que puedas trabajar con ellos. Asumiendo que estás analizando un recurso de texto, comienza eliminando la puntuación, los caracteres y otros textos de limpieza innecesarios. Gastar tiempo en este paso mejorará la calidad del análisis resultante.

Dado que los conjuntos de datos más extensos tienden a producir mejores resultados, utiliza herramientas para limpiar los datos aún más. Por ejemplo, el algoritmo Porter Stemmer es una forma útil de limpiar el texto de datos. Este algoritmo ayuda a identificar las palabras raíz y a reducir el ruido en tus datos.

4) Analizar los Datos

Dependiendo de tus objetivos, hay diferentes herramientas de software y algoritmos disponibles para analizar los datos. Asumiendo que estás analizando texto, el algoritmo Naïve Bayes es la elección correcta para realizar el análisis de sentimiento.

5) Evaluar Críticamente las Salidas

No puedes aceptar simplemente los análisis de datos generados por las máquinas de manera crítica. Los investigadores han encontrado que las herramientas de aprendizaje automático tienden a reflejar los sesgos humanos. Por ejemplo, Amazon descartó un algoritmo de recursos humanos (AMZN ) porque discriminaba a las candidatas femeninas. Después de todo, los datos históricos, en este caso, se basaban principalmente en hombres. Ahí es donde tus valores, como el compromiso con la inclusión y la diversidad, necesitan equilibrar las perspectivas basadas en los datos.

Esto también se aplica a las salidas producidas por los motores de búsqueda. La CEO de KISSPatent, D’vorah Graeser, proporciona un ejemplo de cómo el NLP está mejorando los resultados de búsqueda cuando se analiza información de la Organización Mundial de la Propiedad Intelectual

“Utilizar el NLP es especialmente relevante y útil cuando se busca patentes para nuevas tecnologías como blockchain o Inteligencia Artificial, que no tienen categorías definidas en la Organización Mundial de la Propiedad Intelectual, por ejemplo. Ser capaz de buscar y encontrar patentes es importante para todos los innovadores porque de esa manera pueden saber quién está trabajando en ciertas innovaciones y si sus innovaciones son tan únicas y nuevas como creen.”

CEO de KISSPatent, D’vorah Graeser

6) Determinar los Próximos Pasos

Por sí solo, el análisis de sentimiento no cambiará tu negocio. Necesitas revisar esas perspectivas y tomar una decisión. Por ejemplo, puedes encontrar que tienes una cantidad creciente de sentimiento negativo sobre tu marca en línea. En ese caso, podrías iniciar un proyecto de investigación para identificar las preocupaciones de los clientes y luego lanzar una versión mejorada de tu producto.

¿No Estás Seguro de Por Dónde Empezar con NLP en las Redes Sociales?

Encontrar los datos correctos, aplicar algoritmos a esos datos y obtener perspectivas de negocio útiles no es fácil. Después de todo, las grandes empresas con recursos profundos han cometido errores en sus proyectos de procesamiento de lenguaje natural. Es por eso que vale la pena obtener una perspectiva externa sobre tus datos. Contacta a Blue Orange Digital hoy para descubrir cómo puedes obtener perspectivas más rápidas de las redes sociales y otros datos en tu organización.

Para más información sobre tendencias de IA y tecnología, consulta a Josh Miramant, CEO de Blue Orange Digital, sobre soluciones basadas en datos para Cadena de Suministro, Automatización de Documentos de Atención Médica y más Estudios de Caso.