Análisis de sentimiento

Marketing Analytics para empresas

Sarah DeAtley

Principal Data Scientist

Conceptos básicos de análisis de sentimiento

 

imagen que muestra cara feliz, neutra y triste con casillas

  • Las marcas se anuncian en Twitter, Instagram y Facebook
  • Una forma de medir la salud en redes es el análisis de sentimiento

 

Análisis de sentimiento: técnica para determinar si los datos son positivos, negativos o neutros

1 athree23 de Pixabay
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Complejidad del sentimiento

  • ¡El sentimiento es subjetivo! Las marcas quieren monitorizar en tiempo real
  • El contexto manda:
    • «Well done» en deporte no significa lo mismo que en restaurantes
  • El sentimiento puede ir más allá de positivo, negativo o neutro:
    • Enojado, feliz o triste
    • Urgente o no urgente
  • Ten en cuenta también emojis y sarcasmo

imagen de un filete a la izquierda y golfistas a la derecha con el texto «well done»

varios emojis con la etiqueta «reactions»

1 Denis Cherkashin en Unsplash
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Tipos de modelos de sentimiento

  • Manual: una persona aplica reglas a los datos
  • Automático: NLP determina el sentimiento automáticamente
  • Valora la complejidad y el tamaño de los datos:
    • Automático para grandes conjuntos y varios idiomas
    • Manual para interpretar con facilidad en datos pequeños
  • Las reglas manuales pueden entrenar modelos NLP automáticos (enfoque híbrido)

 

hombre rascándose la cabeza mirando un papel con caras feliz, neutra y sonriente

1 mohamed Hassan de Pixabay
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Opciones de modelo NLP

 

varios gráficos en un panel de control

  • Opciones de modelo NLP:

    • Modelo «out-of-the-box» con sentimiento NLP
    • Crear y mantener un modelo NLP interno

  • ¿Aún aprendes sobre NLP? Empieza con el modelo out-of-the-box

  • ¿Con experiencia entrenando modelos NLP? El interno da más flexibilidad
  • ¡Valora también las necesidades de informes a largo plazo en ambas opciones!
1 Carlos Muza en Unsplash
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¡Vamos a practicar!

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