¿Qué es el análisis de sentimiento?

El análisis de sentimiento, también llamado sentiment analysis, es una técnica de procesamiento del lenguaje natural que busca identificar las emociones o actitudes presentes en los textos. Se emplea para analizar automáticamente opiniones en redes sociales, valoraciones de clientes o encuestas.

¿Por qué se necesita el análisis de sentimiento?

Para el éxito o fracaso de una marca no solo cuentan las cifras de ventas directas, que pueden variar a corto plazo, sino también las opiniones de los clientes. Lo importante es cómo hablan los posibles compradores sobre la marca, independientemente de que ya hayan adquirido el producto o no.

• ¿Encaja la marca con las tendencias del momento?
• ¿Percibe el público objetivo la marca de forma positiva o negativa?
• ¿Se ignora la marca por completo?
• ¿Qué opinan los influencers sobre ella?

Estas son preguntas clave que una empresa debería responder mediante la observación constante de los canales de redes sociales.

Además, los análisis de sentimiento también son utilizados por especialistas bursátiles, que los emplean para prever el comportamiento de las acciones a partir de la actitud general de los inversores y de sus patrones de compra.

¿Cómo funciona el análisis de sentimiento?

El análisis de sentimiento, también denominado sentiment analysis, se basa en la evaluación automatizada de comentarios de usuarios para determinar si un texto transmite una actitud positiva o negativa. Para ello se utilizan métodos de text mining (véase también data mining), es decir, el análisis automático de textos escritos en lenguaje natural.

Entre los principales retos de esta disciplina se encuentran:

• El lenguaje natural no se limita a listas de palabras positivas o negativas, ya que su significado cambia según el contexto.
• Los métodos de análisis basados en diccionarios creados previamente, que buscan palabras con connotación positiva o negativa, solo ofrecen una visión muy superficial.
• La frecuencia de palabras consideradas positivas o negativas en la valoración de un producto no siempre es significativa.
• En las redes sociales las opiniones no siempre siguen las normas gramaticales.
• Dependiendo del público objetivo, aparecen tendencias en el uso del lenguaje, como la jerga juvenil.

Estas dificultades pueden ilustrarse con dos valoraciones de clientes distintas:

Por este motivo, para lograr un análisis de sentimiento realmente preciso se recurre cada vez más a herramientas de inteligencia artificial.

Los métodos del aprendizaje automático o machine learning permiten entrenar herramientas que reconocen mejor la audiencia y el contexto del producto analizado. De este modo, la calidad de los resultados mejora de forma continua a largo plazo.

¿Cuál es el propósito del análisis de sentimiento?

La principal función del análisis de sentimiento es obtener una visión general del estado de ánimo respecto a un producto o una marca dentro de un público objetivo definido. Para ello resulta útil analizar no solo reseñas en la propia página web o en grandes tiendas online, sino también publicaciones relacionadas en Facebook, X (Twitter) y otras redes sociales.

El análisis de sentimiento busca identificar las emociones que hay detrás de un texto escrito y comprender qué quiso expresar realmente la persona autora del mensaje.

Sin embargo, el análisis de sentimiento no sirve para gestionar opiniones individuales o reseñas concretas. En esos casos lo recomendable es que una persona redacte una respuesta personalizada.

¿Cuáles son las ventajas del análisis de sentimiento?

El análisis de sentimiento ofrece a las empresas numerosas ventajas en los ámbitos de marketing, atención al cliente y gestión de marca. El procesamiento automatizado de grandes volúmenes de texto permite analizar y aprovechar de manera precisa las opiniones, actitudes y emociones de los clientes.

✓ Detección temprana de insatisfacción del cliente: los análisis profesionales de texto permiten identificar rápidamente tendencias negativas dentro de un público objetivo. Así, las empresas pueden reaccionar a tiempo con medidas adecuadas, como ajustar la comunicación o lanzar campañas específicas.

✓ Marketing más preciso: el análisis de los comentarios de los clientes ayuda a detectar experiencias positivas. Esta información puede aprovecharse para diseñar campañas personalizadas, promociones o programas de fidelización en los canales donde la audiencia está más activa.

✓ Fortalecimiento de la fidelización: comprender mejor a los clientes permite diseñar ofertas más ajustadas a sus necesidades. Esto mejora la fidelización y aumenta la satisfacción a largo plazo.

✓ Gestión de la reputación: el análisis de sentimiento ayuda a monitorizar la percepción pública de la marca. De este modo, es posible detectar crisis potenciales con antelación y reducir los riesgos reputacionales.

¿Cuándo se utiliza el análisis de sentimiento?

El análisis de sentimiento se aplica en múltiples ámbitos en los que las opiniones, valoraciones o emociones desempeñan un papel relevante. Las empresas, en particular, lo emplean para obtener información sobre el comportamiento de los clientes y reaccionar con mayor rapidez a las tendencias. Entre los usos más habituales se encuentran:

• Campañas publicitarias en redes sociales: los potenciales clientes reaccionan de forma inmediata a los mensajes de la empresa y, en muchos casos, conversan entre ellos, a menudo con mayor sinceridad que en el contacto directo con la marca.
• Ajuste de campañas: si se detecta una tendencia negativa o surge una percepción equivocada sobre los productos promocionados, las campañas pueden adaptarse rápidamente y evaluarse de nuevo.
• Reacción a cambios en productos o marca: tras el lanzamiento de una nueva versión de un producto conocido o ante cambios en la identidad visual de la marca, el análisis de sentimiento resulta útil para evaluar cómo influyen estas modificaciones en la satisfacción del cliente y en la captación de nuevos clientes.
• Identificación de contenidos relevantes: además de filtrar el spam, el objetivo es detectar y excluir de la evaluación aquellos textos que solo están indirectamente relacionados con el producto.
• Clasificación del feedback: los comentarios relevantes sobre la marca pueden subdividirse según criterios adicionales, por ejemplo, diferenciando si se trata de reseñas de producto o de críticas dirigidas al servicio de atención al cliente o al embalaje, que suelen contener más términos negativos.
• Medición del éxito: el análisis de sentimiento también permite evaluar el impacto de campañas de marketing, por ejemplo, si palabras o frases de un anuncio aparecen repetidamente en comentarios junto a expresiones positivas.

Ejemplo de un análisis de sentimiento sencillo

La Google Natural Language API es una interfaz de programación que incluye, entre otras funciones, métodos básicos de análisis de sentimiento que pueden integrarse en aplicaciones propias. Google ofrece la posibilidad de probar esta API de manera sencilla: basta con copiar un texto en el campo de prueba de la Google Natural Language API y seleccionar la opción “Sentiment” entre las distintas modalidades de análisis.

Cada frase se evalúa de forma individual y recibe una puntuación entre -1 y +1, donde -1 indica “muy negativo” y +1 “muy positivo”. Estas puntuaciones se combinan en una escala predefinida para calcular un resultado global del texto.

En el siguiente ejemplo se utiliza una reseña ficticia sobre un hervidor de agua. El resultado evidencia las limitaciones del análisis automático de texto: la frase con peor puntuación incluye la expresión negativa “ni idea”. Sin embargo, en el contexto general del texto, queda claro que el usuario en realidad está elogiando el producto.

Aunque expresiones ambiguas o irónicas no son lo más común en las reseñas, incluso un análisis de sentimiento sencillo permite obtener, al procesar grandes volúmenes de texto, una visión general bastante fiable del estado de ánimo de los clientes.

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¿Qué herramientas existen para el análisis de sentimiento?

Además de la ya mencionada Google Natural Language API, existen otras herramientas profesionales de análisis capaces de procesar grandes volúmenes de texto. A la hora de elegir, es importante comprobar que el software maneje bien el idioma español y disponga de diccionarios y bases de datos creados por hablantes nativos, con expresiones típicas y en su contexto semántico. Cada lengua, especialmente en lo que respecta al uso coloquial, tiene sus propias particularidades que un traductor automático no puede reproducir sin distorsionar el sentido emocional de un texto.

Hootsuite

La función de análisis de sentimiento con IA integrada en el panel de Hootsuite evalúa automáticamente los principales canales de redes sociales, portales de noticias, blogs reconocidos y foros para determinar el estado de ánimo general de los usuarios de Internet hacia una marca o producto. Los comentarios analizados pueden filtrarse por palabras clave específicas o por grupos de interés concretos.

Además del análisis de sentimiento, esta herramienta incluye otras funciones útiles para las empresas, como asistencia mediante IA para la creación de contenidos y recomendaciones sobre los mejores horarios para publicar. Los planes están disponibles a partir de 99 USD por usuario al mes.

IBM Watson Natural Language Understanding

IBM Watson Natural Language Understanding es una potente herramienta de análisis de texto basada en IA que puede identificar sentimientos, emociones, palabras clave y temas. Permite un examen detallado de contenidos en varios idiomas. Su API se integra de forma flexible en sistemas ya existentes y ofrece información precisa sobre la intención y el tono de los textos. Puedes probar la herramienta con una versión gratuita de prueba.

Clickworker

Clickworker adopta un enfoque diferente. En este caso, una gran red de usuarios trabaja con microtareas sobre los textos. Así, en lugar de un análisis automático, se obtiene una visión del estado de ánimo a través de preguntas sencillas planteadas a personas reales.

La ventaja de este método es clara: la inteligencia humana puede interpretar el sentimiento en los textos de manera integral, sin depender únicamente de la connotación de ciertas palabras. Gracias a la participación de tres a cinco colaboradores por texto y a un sistema de decisión por mayoría, los resultados alcanzan un alto grado de fiabilidad.