Las redes sociales forman ya parte de nuestro día a día. Los usuarios de estas redes las utilizan para comentar y compartir contenido sobre los temas que despierten su interés: aficiones, cultura, política, economía… y sobre las marcas y sus productos o servicios.
El análisis de emociones en redes sociales como Facebook, Twitter e Instagram se ha convertido en un elemento indispensable para las empresas a la hora de medir la emoción de los millones de usuarios que escriben y comparten contenido sobre las marcas, dan likes o retuitean información sobre estas o sobre la competencia.
¿Qué es el análisis de emociones en redes sociales?
El análisis de emociones consiste en extraer automáticamente a través del análisis de datos la ira, amor, sorpresa, vergüenza, euforia, etc., que desprenden los comentarios de los usuarios en las redes sociales.
El análisis de emoción forma parte del Procesamiento del Lenguaje Natural (PLN) y de la tarea llamada Sentiment Analysis o análisis del sentimiento, y consiste en ir un paso más allá del análisis de la opinión (positiva, negativa o neutra) que estemos analizando.
Cuando analizamos la emoción llegamos a mayor nivel de detalle:
- el usuario tiene una opinión negativa sobre la marca, y muestra además una emoción de tristeza
- el usuario tiene una opinión positiva, y además muestra euforia, alegría, amor, etc.
¿Para qué se usa el análisis de emociones?
Actualmente, el análisis de emociones, al igual que el análisis del sentimiento, está muy ligado a las redes sociales, ya que a las marcas les interesa saber qué opinan los usuarios de su marca, ver su reputación, detectar crisis o éxitos, tomar decisiones de negocio, etc.; y todo ello, de forma rápida y eficaz.
El análisis de emociones también se utiliza para el enriquecimiento de datos procedentes de:
- Call Centers: detectar el enfado o satisfacción de los clientes que llaman con dudas.
- Encuestas de clima laboral: detectar el nivel de satisfacción o descontento de los empleados en su trabajo.
- Valoración de productos: detectar el grado de satisfacción de los compradores de los productos de tu marca para predecir futuras comprar del mismo producto o similares.
Otras aplicaciones del análisis de emociones
Cabe señalar que las emociones y opiniones son claves para las marcas u organizaciones, ya que muchas veces, las opiniones de los demás nos influyen en la toma de decisiones de las nuestras.
Análisis de emociones para tiendas online: web de ecommerce, ya sean de libros, hoteles, o viajes, donde el valor añadido es la recolección de la opinión de los usuarios. Veamos algunos ejemplos:
Tienda online
“Mala calidad del tejido, no volveré a comprar.”
Restaurante
“No me ha gustado mucho. La carta salada estaba regular, la tarta, me dicen que mejor. Encima son muy quisquillosos con las horas de ocupación de la mesa y tienes que «avisar» si vas a comer”
Hotel
“Hotel muy céntrico, moderno y bien de precio. Las habitaciones son bonitas y funcionales, y el desayuno, espectacular.”
El análisis de emociones en plataformas de redes sociales como Twitter o Facebook, donde lo que ocurre en ellas, en muchas ocasiones, es noticia. Estas plataformas se están transformando en un canal más de comunicación con los usuarios. Un ejemplo:
Campañas de donación de sangre por toda España en Navidad. Las redes sociales movieron a los usuarios a donar sangre en diciembre de 2017.
¿Cómo se extraen las emociones automáticamente?
Las emociones se extraen de forma automática a través de un motor de análisis del sentimiento. Para ello, el análisis de sentimiento utiliza el Procesamiento de Lenguaje Natural para extraer la información de las menciones, opiniones y emociones de los usuarios Básicamente, existen dos modelos de procesamiento de lenguaje natural:
- los modelos lingüísticos, basados en gramáticas y recursos lingüísticos
- los modelos probabilísticos, basados en datos anotados y aprendizaje automático
Dentro de los modelos lingüísticos, hay distintos grados de profundidad:
- Análisis léxico. Los motores de análisis llegan a un nivel léxico o de palabras más superficial (aquel enunciado que tiene la palabra excelente será positivo, aquel que tiene la palabra horrible será negativo).
- Análisis más complejos. Los motores de análisis no solo se quedan en un punto de vista léxico, sino que avanzan a un nivel morfológico, sintáctico y de contexto (es capaz de reconocer estructuras positivas con palabras negativas, reconocer el contexto, etc. Así, reconocería como positivo el enunciado “Me encantó la peli de la maldición de la momia” o la doble polaridad del siguiente: “No me entusiasma el hotel pero reconozco que la ubicación es inmejorable”), alcanzando una mayor precisión, como es el caso de la herramienta Lynguo.
En el análisis de emociones suele distinguir de 8 a 20 emociones distintas, dependiendo del sistema empleado. Los sistemas con 20 emociones son capaces de distinguir emociones como amor, euforia, placer, alegría, enfado, decepción, odio, tristeza, sorpresa…
Veamos algunos ejemplos:
Amor
Y entonces eres padre y descubres el significado de «amor incondicional» Con Stella en Londres #felizdiadelpadre
Alegría
La alegría de llevar el agua a personas que la necesitan
Admiración
Es la noticia del año!!! Muy emocionado y orgulloso, no hay nadie mejor que ella (Admiración y Alegría)
Sorpresa
La gente se asombra al ver a Leticia Sabater cantando el Toma Pepinazo. Yo me asombro más viendo a Pedro Sánchez cantando La Internacional.
No te lo pierdas. Menuda sorpresa me dieron mis alumnos el curso pasado!
Decepción
Lo siento pero para meter juegos como el FIFA o mierdas de golf tenéis los deportes reales no se.
Enfado
Lo que estamos harto de oir tantas barbaridades de ustedes!!! que pena dan!!!!!
Los técnicos de Hacienda nos recuerdan lo dañino e injusto que es suprimir el impuesto. Acabemos con las mamandurrias fiscales
¿Te imaginas todo lo que podrías hacer si detectas la alegría o el enfado de tus seguidores y clientes en las redes sociales?
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Interesante post, entiendo que con Atlas TI puedes hacer análisis léxico, pero lo que más curiosidad me causa es si el IIC está trabajando o ya tiene algún producto/servicio que combine los dos tipos de análisis. De ser así me inteteresa conocerlo para aplicarlo en el trabajo que realizo como Asesor Político.
¿Cómo se establecen reglas de escritura o la morfología de un escrito? Es decir, donde esta estipulado que escribir en mayúscula designa enojo o gritos…?
Escribir en negrillas, subrayado y/o cursiva es acoso…?
Las escrituras que siguen las reglas dicen lo que esta escrito… no lo que se interpreta
Hola Elias, muchas gracias por tu comentario. La aproximación para la detección automática de emociones basadas en texto libre no es ortotipográfica (esto es, no tiene en cuenta mayúsculas ni cursivas…) sino que tiene en cuenta estructuras y léxico que denotan emociones. Lo hacemos a través de Procesamiento de Lenguaje Natural. Espero haberte aclarado. Saludos,