De acuerdo con Wikipedia, “los medios sociales son medios de comunicación social en donde la información y en general el contenido es creado por los propios usuarios mediante el uso de nuevas tecnologías”. En estos días, la interacción con la red es muy diferente a lo que era en el pasado. Muchos servicios de medios sociales como Twitter, Facebook, LinkedIn, blogs personales, wikis, podcasts, y otros tipos de contenido de medios generan grandes volúmenes de datos. Pero lo más importante, la gente contribuye en la creación de estos datos al conversar en línea (chatear), expresar opiniones, o hacer nuevas relaciones personales y de negocios mediante la red. Contribuyen también a la forma en que se organiza la información en el medio social y la forma en que se publica en la Web. Actualmente estos grandes volúmenes de datos son objeto de estudio y de análisis. De alguna manera, existe a un esfuerzo por medir los aspectos cualitativos y cuantitativos de este tipo de datos.

El principal tema aquí es que la información generada por los medios sociales  es creada por “gente común” que tiene efecto directo sobre modas, tendencias sociales y negocios al influir en la demanda de productos. De acuerdo con la página Web del Internet Usage Statistics, existen más de 360 millones de usuarios de internet a nivel mundial. No podemos negar el hecho de que el fenómeno de los medios sociales será importante para hacer negocios y afectará los mercados globales, y tiene que ser un medido, analizado, y considerado desde una perspectiva de BI. Mucha gente discutirá sobre diversos temas (por ejemplo, productos, servicios y organizaciones) y expresará sus opiniones respecto a ellas (buenas o malas). ¿Pero de qué manera mediremos y analizaremos esta nueva fuente de información?

Las compañías pueden medir y analizar los datos generados en sus propios sitios mediante el uso de herramientas de análisis Web como Google Analytics. Pero existe un mayor universo a explorar, y mucha más información con que lidiar fuera del propio sitio Web de la organización. ¿Pero de qué manera puede una organización medir y analizar datos que se generan fuera de la organización si no tiene control sobre los usuarios? La respuesta es simple: interpretar lo que la gente expresa en forma directa en la Web.

Actualmente se han logrado importantes avances en la captura, medición y análisis de lo que la gente expresa respecto a productos y servicios. Estos avances se basan en la idea de que el contenido de los medios sociales esta hecho de texto al cual se le agregan “metadatos”. Estos metadatos permiten que el texto sea categorizado y compartido a través de la Web mediante un proceso llamado “collaborative tagging”. El texto The Structure of Collaborative Tagging Systems by Scott A. Golder and Bernard A. Huberman proporiona un interesante sistema de clasificación que permite ver claramente en que se basa lo que se denomina análisis de sentimientos o “sentiment analysis”. De acuerdo con Golder y Huberman, los tags pueden ser útiles para:

•    Identificar el tema
•    Identificar el sujeto
•    Identificar al propietario del contenido
•    Refinar las categorías
•    Identificar cualidades y características
•    Autoreferencia; y
•    Organizar tareas.

Estas conclusiones básicas apoyan la idea de que es posible medir y encontrar patrones regulares dentro del contenido Web. Sin embargo, el problema no es fácil de resolver y la idea es utilizar “sentiment analysis” (análisis de sentimientos) o “text mining” (minería de textos). El concepto básico detrás de análisis de sentimientos es el de medir la polaridad de una opinión (positiva, negativa, o neutral) relacionada con un elemento: un producto, un servicio, etc. A esto se le conoce también como “opinión mining” (minería de opiniones) o extracción de opiniones, el cual ayuda a extraer, procesar, y analizar texto para descubrir lo que la gente expresa u opina.

Actualmente existen algunas compañías que han logrado avances significativos en el área del análisis de sentimientos. Algunas de estas compañías no están ligadas de manera directa con el área de BI, pero cuentan con herramientas para realizar este tipo de tareas, relacionadas con el análisis de medios sociales. Será interesante saber qué es lo que las compañías tradicionales de BI están haciendo al respecto para afrontar esta nueva funcionalidad.

En la segunda parte de este blog, hablaré un poco más acerca de la definición del análisis de sentimientos, y hablaré de algunos proveedores que están haciendo cosas interesantes en el espacio del análisis de los medios sociales.

Espero sus comentarios y trataré de responderlos lo más pronto posible