Análisis de sentimiento, opiniones, nuevos algoritmos ML

Cuando se utiliza un chatbot en línea en el contexto de la atención al cliente, el chatbot en cuestión necesita comprender las diversas formas de opinión que los clientes proporcionan a la empresa que ha implementado el chatbot. En este sentido, el análisis de sentimientos, también conocido como minería de opiniones, es una técnica de Procesamiento del Lenguaje Natural que se utiliza para determinar si una entrada o dato concreto es positivo, neutro o negativo, especialmente en lo que se refiere a la comprensión de las necesidades y opiniones de los clientes. Por poner un ejemplo, cuando los consumidores deciden cancelar su suscripción a un producto o servicio concreto, a menudo se les pregunta la razón específica que les ha llevado a tomar esa decisión. Gracias al análisis de sentimientos, las empresas pueden evaluar las opiniones de los clientes de forma más eficaz. Además, estas opiniones pueden utilizarse para mejorar sus productos y servicios.

¿Cómo funciona el análisis de sentimientos?

El análisis de sentimientos funciona en conjunción con la implementación de algoritmos de aprendizaje automático que se utilizan para asignar una puntuación a un conjunto de datos de acuerdo con las opiniones positivas, negativas y neutras. Como en el caso de cualquier aplicación del Procesamiento del Lenguaje Natural, un desarrollador de software que quiera crear un algoritmo de análisis de sentimiento empezaría primero por crear un modelo de lenguaje que tuviera en cuenta cualquier opinión que un cliente potencial pudiera proporcionar a dicho algoritmo. Por ejemplo, un algoritmo de análisis de sentimientos diseñado para su uso en un sitio web de venta de ropa se entrenaría a partir de expresiones de muestra y entradas relativas a precios, etiquetas de seguimiento, tipos específicos de ropa, política de devoluciones, etc. Como tal, el análisis de sentimiento puede lograrse utilizando diferentes métodos y técnicas.

En términos generales, los algoritmos de análisis de sentimientos se dividen en tres categorías: sistemas basados en reglas, automáticos e híbridos. Estas tres categorías son muy similares a los algoritmos de aprendizaje supervisado, no supervisado y semisupervisado. En un algoritmo de análisis de opiniones basado en reglas, el desarrollador del software creará reglas específicas que rijan la funcionalidad del sistema de opiniones. Por otro lado, un sistema automático de análisis de opiniones se basará en técnicas de aprendizaje automático para funcionar. Por último, un algoritmo de análisis de sentimiento híbrido combinará las características más beneficiosas de los algoritmos de análisis de sentimiento automático y basado en reglas. Dicho esto, existen varios tipos de análisis de sentimientos.

Análisis de sentimiento graduado

Como su nombre indica, el análisis de sentimiento graduado funciona sobre la base de la interpretación del sentimiento o la opinión del cliente de acuerdo con un sistema de clasificación concreto. Un ejemplo común de análisis de sentimiento graduado son los sistemas de calificación de cinco estrellas, en los que los consumidores transmiten sus opiniones de acuerdo con un número determinado de estrellas. En tales sistemas de calificación, una calificación de 5 estrellas es representativa de una opinión positiva, 3 estrellas son representativas de una opinión neutral, y 1 estrella es representativa de una opinión negativa. Alternativamente, un sistema de análisis de sentimiento también podría implementar un sistema de calificación que funcione sobre la base de diferentes grados de retroalimentación positiva y negativa. Un sistema de este tipo incluiría respuestas muy positivas, positivas, neutras, negativas y muy negativas.

Detección de emociones

Por el contrario, la detección de emociones es otro método que los ingenieros de software pueden utilizar para crear un sistema de análisis de sentimientos. El análisis de sentimientos por detección de emociones permite a los clientes dar su opinión a las empresas de acuerdo con respuestas emocionales específicas. El mejor ejemplo de un sistema de este tipo es, quizás, el de las publicaciones en redes sociales como Instagram o Twitter, en las que los usuarios pueden comunicar su opinión dando a una foto o imagen un pulgar hacia arriba o hacia abajo. Este enfoque también ha demostrado ser muy popular en la plataforma de streaming de vídeo y redes sociales Youtube, ya que las personalidades populares del sitio web son capaces de monetizar su contenido mediante la obtención de comentarios positivos en forma de “me gusta” y “vistas” en sus respectivos vídeos.

Análisis de sentimiento basado en aspectos

Una tercera técnica que puede utilizarse para crear sistemas de análisis de sentimientos es el análisis de sentimientos basado en aspectos. Aunque la detección de emociones y el análisis de sentimientos graduados pueden utilizarse para evaluar las opiniones de los clientes de forma rápida y eficaz, estas respuestas son intrínsecamente vagas. En su lugar, el análisis de sentimientos basado en aspectos funciona sobre la base de los aspectos más específicos de las opiniones que los clientes proporcionan a las empresas. Un ejemplo habitual de análisis de opiniones basado en aspectos son las opiniones en línea sobre un producto o servicio concreto. Por ejemplo, los clientes que compran un ordenador pueden dejar comentarios en el sitio web del fabricante señalando que el ordenador no tiene una batería de larga duración. De este modo, un clasificador basado en aspectos podría determinar que esa frase representa un comentario negativo sobre el producto en cuestión.

A medida que el aprendizaje automático ha permitido a los ingenieros de software crear nuevos productos vanguardistas e innovadores, también ha proporcionado a los clientes nuevas formas de opinar sobre la calidad de dichos productos. Aunque la opinión directa a través de la comunicación escrita o verbal siempre será la forma más eficaz para que los seres humanos expresen sus sentimientos o ideas en relación con un tema o asunto concreto, el análisis de sentimientos ofrece a los clientes la oportunidad de transmitir sus opiniones de diferentes maneras. Así, aunque muchos consumidores no conozcan el análisis de sentimientos, no cabe duda de que han expresado sus emociones en relación con un producto o servicio concreto al comprar por Internet.