¿Cómo funcionan las herramientas de análisis de sentimiento basadas en inteligencia artificial?

En ocasiones, cuando vemos un mensaje, una crítica o reseña, o bien recibimos un texto de un cliente, no nos queda claro si está bromeando, si tiene una intención oculta o si se trata de una ironía. ¿Le resulta familiar esta situación? Es muy probable que sí, puesto que es muy difícil determinar lo que realmente el interlocutor nos quiere decir, salvo que nos comunique claramente la intención de un mensaje, lo que no siempre es posible. Cuando se trata de comunicaciones entre idiomas distintos todo es más complicado, pues no existe una forma universal de transmitir sarcasmo, ironía o dobles intenciones, sino que varía en cada lengua o dialecto.

Con el objeto de solucionar este problema, se han desarrollado herramientas de análisis de sentimiento, un tipo de software que analiza textos de todo tipo y evalúa el tono, la intención o la emoción que subyace a cada mensaje. Estas aplicaciones informáticas pueden ser muy útiles para profesionales del marketing, la publicidad o la traducción.



Aspectos clave de una herramienta de análisis de sentimiento

 

Para tomarle el pulso al mercado y poder controlar y realizar un seguimiento de lo que opinan los usuarios sobre una marca o empresa, es necesario recurrir a alguna herramienta informática de análisis de sentimiento del cliente. 

Un software de este tipo se encarga de identificar automáticamente el tono emocional de los comentarios en redes sociales, plataformas de usuarios, reseñas y críticas de productos. Para lograrlo, usan técnicas de inteligencia artificial (IA) y Big Data, que les permiten obtener información de forma muy rápida y en tiempo real a partir de grandes volúmenes de datos sobre usuarios y clientes.

Estas aplicaciones actúan a modo de analizador de sentimientos para detectar automáticamente emociones y opiniones y generar clasificaciones de los textos en función de diversos parámetros.

Para realizar el análisis de sentimiento de un texto, estas aplicaciones combinan dos áreas de la IA: el procesamiento del lenguaje natural (PLN) y el aprendizaje automático. El PLN aplica técnicas sintácticas y semánticas para comprender la estructura de un texto e identificar su significado. Una vez se ha procesado con dichas técnicas, el texto se clasifica con algoritmos de aprendizaje automático, basándose en ejemplos similares.



Tipos de análisis de sentimiento

 

El sentimiento de un mensaje o texto se puede analizar de diversas formas:

  • Análisis polarizado. Consiste en polarizar una opinión hacia algo positivo, negativo o neutro. Se trata del tipo de análisis de sentimiento más conocido y utilizado por las empresas.
  • Detección de emociones. Mediante técnicas de IA sofisticadas y complejas, se detectan y analizan las emociones intrínsecas de un texto, basándose en algoritmos que tienen en cuenta cuestiones culturales, matices, dobles sentidos, ironía, sarcasmo, etc.
  • Basado en el aspecto. Ese tipo de análisis de sentimiento se utiliza para detectar y destacar cuáles son las características o aspectos de un producto o servicio a los que los clientes les están dando mayor importancia.
  • Análisis de intención. Estas herramientas se usan para lograr una comprensión más profunda de la intención del cliente, con el fin de detectar un patrón de conducta y luego usarlo en nuevas campañas de marketing y publicidad.





Principales aplicaciones de análisis de sentimiento

 

Estas son algunas de las aplicaciones de análisis de sentimiento en línea más eficaces, conocidas y utilizadas actualmente:



Service Hub de HubSpot 

Aplicación que incluye prestaciones de alto nivel relacionadas, sobre todo, con encuestas automáticas. Destaca una herramienta de análisis que desglosa las respuestas cualitativas de las encuestas y las evalúa en busca de intenciones positivas o negativas. 

 

Brandwatch

Herramienta de gran ayuda para analizar qué se dice de una marca en redes sociales, lo que ayuda a tomar las decisiones adecuadas. Además, pone a disposición de sus clientes informes detallados y un panel personalizado sobre la actividad de la empresa en las redes sociales.

 

Lexalytics

Herramienta que proporciona soluciones avanzadas de software de análisis de texto, entre las que destacan: información de empresas, análisis de opiniones, evaluación de la semántica y análisis de la sintaxis y el contexto.

 

Talkwalker

Además de las funciones habituales, esta aplicación brinda la posibilidad de investigar y realizar predicciones de tendencias, lo que ayuda a las empresas a desarrollar nuevos mensajes, productos e ideas que puedan gustar a la audiencia.

 

Hootsuite Insights

Esta herramienta no se limita a monitorizar y analizar las menciones de su marca o empresa en las redes sociales, sino que también accede a conversaciones que se producen en páginas de noticias, blogs, fotos y otros lugares públicos. Incluye gráficos para organizar y comprender mejor toda la información.

Pangeanic, empresa líder en automatización de traducciones y procesamiento del lenguaje, ha desarrollado Pangea Sentiment Analysis Tool, una herramienta propia de alta calidad, que desarrollamos en el siguiente punto.  





Pangeanic, la mejor opción para el análisis de sentimiento

 

Pangea Sentiment Analysis Tool es una herramienta muy eficiente para extraer sentimientos positivos o negativos de cualquier texto escrito. Destaca por ser muy personalizable, por lo que se puede ajustar para detectar emociones particulares como disgusto, agrado, miedo, ira, etc., incluso en textos cuya información no está estructurada. 

La gran flexibilidad de esta herramienta permite analizar desde frases a documentos muy largos, incluidos lotes de textos. Además, es muy versátil, de manera que se puede utilizar para otros fines como la clasificación de opiniones o la predicción de calificaciones de reseñas.

 

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