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Guía para principiantes sobre análisis de sentimiento en 2023
Los seres humanos somos seres sensibles; experimentamos emociones, sensaciones y sentimientos 90% del tiempo. El análisis de sentimiento se está volviendo cada vez más importante para investigadores, empresas y organizaciones para comprender la retroalimentación de los clientes y identificar áreas de mejora. Tiene diversas aplicaciones, pero también enfrenta algunos desafíos.
El sentimiento se refiere a pensamientos, puntos de vista y actitudes – mantenidos o expresados – motivados por emociones. Por ejemplo, la mayoría de las personas hoy en día solo se suben a las redes sociales para expresar sus sentimientos en contenido como un tuit. Por lo tanto, los investigadores de minería de textos trabajan en el análisis de sentimiento de las redes sociales para comprender la opinión pública, predecir tendencias y mejorar la experiencia del cliente.
Analicemos el análisis de sentimiento con más detalle a continuación.
¿Qué es el análisis de sentimiento?
La técnica de Procesamiento de Lenguaje Natural (NLP) para analizar datos textuales, como las reseñas de los clientes, para comprender la emoción detrás del texto y clasificarla como positiva, negativa o neutral se llama análisis de sentimiento.
La cantidad de datos textuales compartidos en línea es enorme. Más de 500 millones de tuits se comparten diariamente con sentimientos y opiniones. Al desarrollar la capacidad de analizar estos datos de alto volumen, variedad y velocidad, las organizaciones pueden tomar decisiones basadas en datos.
Hay tres tipos principales de análisis de sentimiento:
1. Análisis de sentimiento multimodal
Es un tipo de análisis de sentimiento en el que consideramos múltiples modos de datos, como video, audio y texto, para analizar las emociones expresadas en el contenido. Considerar señalesales visuales y auditivas como expresiones faciales, tono de voz da un amplio espectro de sentimientos.
2. Análisis de sentimiento basado en aspectos
El análisis basado en aspectos implica métodos de NLP para analizar y extraer emociones y opiniones relacionadas con aspectos o características específicas de productos y servicios. Por ejemplo, en una reseña de un restaurante, los investigadores pueden extraer sentimientos relacionados con la comida, el servicio, el ambiente, etc.
3. Análisis de sentimiento multilingüe
Cada idioma tiene una gramática, sintaxis y vocabulario diferentes. El sentimiento se expresa de manera diferente en cada idioma. En el análisis de sentimiento multilingüe, cada idioma se entrena específicamente para extraer el sentimiento del texto que se analiza.
¿Qué herramientas puedes utilizar para el análisis de sentimiento?
En el análisis de sentimiento, recopilamos los datos (reseñas de los clientes, publicaciones en redes sociales, comentarios, etc.), los preprocesamos (eliminamos el texto no deseado, tokenización, etiquetado de partes del discurso, reducción de palabras), extraemos características (convertingir palabras en números para modelar) y clasificamos el texto como positivo, negativo o neutral.
Varias bibliotecas de Python y herramientas comercialmente disponibles facilitan el proceso de análisis de sentimiento, que es el siguiente:
1. Bibliotecas de Python
NLTK (Herramienta de Procesamiento de Lenguaje Natural) es la biblioteca de procesamiento de texto más utilizada para el análisis de sentimiento. Varias otras bibliotecas como Vader (Diccionario y Razonador de Sentimiento Consciente de la Valencia) y TextBlob están construidas sobre NLTK.
BERT (Representaciones de Codificador Bidireccional de Transformadores) es un poderoso modelo de representación de lenguaje que ha logrado resultados de estado de la técnica en muchas tareas de NLP.
2. Herramientas comercialmente disponibles
Los desarrolladores y las empresas pueden utilizar muchas herramientas comercialmente disponibles para sus aplicaciones. Estas herramientas son personalizables, por lo que las técnicas de preprocesamiento y modelado se pueden adaptar a necesidades específicas. Las herramientas populares son:
IBM Watson NLU es un servicio en la nube que ayuda con el análisis de texto, como el análisis de sentimiento. Admite múltiples idiomas y utiliza el aprendizaje automático para identificar sentimientos.
La API de Lenguaje Natural de Google puede realizar varias tareas de NLP. La API utiliza el aprendizaje automático y modelos preentrenados para proporcionar puntuaciones de sentimiento y magnitud.
Aplicaciones del análisis de sentimiento
1. Gestión de la experiencia del cliente (CEM)
Extraer y analizar los sentimientos de los clientes de la retroalimentación y las reseñas para mejorar productos y servicios se llama gestión de la experiencia del cliente. En pocas palabras, CEM – utilizando el análisis de sentimiento – puede mejorar la satisfacción del cliente, lo que a su vez aumenta los ingresos. Y cuando los clientes están satisfechos, 72% de ellos compartirán su experiencia con otros.
2. Análisis de redes sociales
Aproximadamente 65% de la población mundial utiliza las redes sociales. Hoy en día, podemos encontrar sentimientos y opiniones de las personas sobre cualquier evento significativo. Los investigadores pueden evaluar la opinión pública recopilando datos sobre eventos específicos.
Por ejemplo, se realizó un estudio para comparar las opiniones que las personas de los países occidentales tienen sobre ISIS en comparación con los países orientales. La investigación concluyó que las personas ven a ISIS como una amenaza independientemente de dónde sean.
3. Análisis político
Al analizar el sentimiento público en las redes sociales, las campañas políticas pueden comprender sus fortalezas y debilidades y responder a los problemas que más les importan al público. Además, los investigadores pueden predecir los resultados de las elecciones analizando los sentimientos hacia los partidos y candidatos políticos.
Twitter tiene una correlación del 94% con los datos de las encuestas, lo que significa que es muy consistente al predecir las elecciones.
Desafíos del análisis de sentimiento
1. Ambigüedad
La ambigüedad se refiere a instancias en las que una palabra o expresión tiene múltiples significados según el contexto circundante. Por ejemplo, la palabra “enfermo” puede tener connotaciones positivas (“Ese concierto fue enfermo”) o connotaciones negativas (“Estoy enfermo”), dependiendo del contexto.
2. Ironía
Detectar la ironía en un texto puede ser desafiante porque las personas con el estímulo pueden utilizar palabras positivas para expresar sentimientos negativos o viceversa. Por ejemplo, el texto “Oh, genial, otra reunión” puede ser un comentario irónico dependiendo del contexto.
3. Calidad de los datos
Encontrar datos de calidad específicos del dominio sin preocupaciones de privacidad y seguridad de los datos puede ser desafiante. Raspar datos de sitios web de redes sociales siempre es una zona gris. Meta presentó una demanda contra dos empresas BrandTotal y Unimania, por crear extensiones de raspado para Facebook en contra de los términos y políticas de Facebook.
4. Emojis
Los emojis se utilizan cada vez más para expresar emociones en conversaciones en aplicaciones de redes sociales. Pero la interpretación de los emojis es subjetiva y dependiente del contexto. La mayoría de los practicantes eliminan los emojis del texto, lo que puede no ser la mejor opción en algunos casos. Por lo tanto, se vuelve difícil analizar el sentimiento del texto de manera holística.
Estado del análisis de sentimiento en 2023 y más allá
Los grandes modelos de lenguaje como BERT y GPT han logrado resultados de estado de la técnica en muchas tareas de NLP. Los investigadores están utilizando la incrustación de emojis y Arquitectura de Atención Auto-Multidireccional para abordar el desafío de los emojis y la ironía en el texto, respectivamente. Con el tiempo, tales técnicas lograrán una mejor precisión, escalabilidad y velocidad.
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