¿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.