En la primera parte de este blog “La inteligencia del Medio Social (Parte 1)”, mencioné que el análisis de sentimientos mide la polaridad de opinión—positiva, negativa, o neutral— respecto a algún sujeto, producto, servicio, etc.

En general, es posible utilizar dos métodos para llevar a cabo en análisis de sentimientos o minería de textos: el método basado en conocimiento, el cuál utiliza modelos lingüísticos para clasificar los sentimientos; y el método basado en aprendizaje, el cual utiliza técnicas de aprendizaje automatizado para llevar a cabo la clasificación del texto. El concepto de análisis de sentimientos abre un gran número de posibilidades y de oportunidades para la introducción de estrategias de BI en el análisis de un enorme volumen de datos, que fluyen a través de la Web.

De hecho, ya se han diseñado diversas herramientas para atacar este tipo de análisis. A estas herramientas se les suele llamar “social Web analytics (analíticos para social media)”. De acuerdo a la definición proporcionada por The Social Web Analytics eBook (2008), de Philip Sheldrake, los analíticos para social Web son “la aplicación de tecnologías búsqueda, indexado, análisis semántico y de business intelligence a las tareas de identificación, rastreo, registro y participación en conversaciones distribuidas respecto a una marca en particular, producto o tema, haciendo énfasis en la cuantificación de tendencias de sentimientos e influencias”.

Muchas organizaciones están conscientes de la importancia de la medición y análisis de esta información. En la actualidad, el análisis de sentimientos tiene gran potencial para su uso junto a herramientas de BI, lo que hace posible la aplicación de técnicas tradicionales de BI para visualizar lo que descubre en la Web una herramienta para el análisis de sentimientos. Algunos proveedores de software cuentan ya con ofertas de servicios de análisis enfocados a la medición y análisis de contenido en medios sociales (radian6, Sysomos, BuzzLogic, y Attentio, entre otros).

Ahora, la tendencia a incluir de este tipo de herramientas se está diseminando entre los proveedores tradicionales de BI:

•    Teragram (una división de SAS Institute) develó su Sentiment Analysis Manager (SAM), una herramienta de análisis de medios sociales que aplica técnicas de BI al análisis de sentimientos. Esta herramienta puede analizar el contenido de medios sociales como Amazon o Twitter. Además, tiene la capacidad de de analizar las calificaciones de encestas con el objeto de evaluar productos y servicios.
•    BusinessObjects Text Analysis from SAP es capaz de examinar texto en 30 idiomas diferentes  para permitir a los usuarios adquirir una mejor comprensión respecto a las opiniones en la Web, acerca de un producto en diferentes regiones del mundo. Puede extraer y analizar texto de manera automática desde distintas fuentes basado en elementos de datos previamente configurados (personas, lugares, fechas, etc.). Puede además, resaltar la importancia de una frase y preparar reportes ejecutivos basados en el contenido previamente encontrado.
•    SPSS Text Analysis for Surveys 3.0 de IBM puede ayudar a mejorar el análisis de textos. Permite a las empresas extraer y analizar las respuestas de las encuestas.

El esfuerzo que se realiza en el análisis de sentimientos está netamente orientado a los clientes, lo que tiene un gran efecto en los sistemas de CRM (Customer Relation Management). Esto permite que los usuarios dentro de una organización que están  relacionados con la operación, se involucren en mayor grado con tareas relacionadas con BI. Como resultado, el uso de BI se extiende a un mayor número de usuarios dentro de las organizaciones. Los medios sociales son un catalizador que dan poder de información a los usuarios. Las organizaciones, no solamente incrementan la cantidad de información generada sino que además, incrementan el número de trabajadores con acceso a la información y cuyas capacidades incluyen no solamente la recolección de información, sino también su análisis. En resumen, los empleados también son parte de las redes de medios sociales.

Debido a la naturaleza de los medios sociales y su comportamiento, es difícil calcular el retorno de inversión (ROI por sus siglas en inglés) de los medios sociales. Los medios sociales son los mecanismos por medio de los cuales los individuos interactúan entre sí; y son también canales segmentados; por lo tanto, en ocasiones no existe un ROI directo o no existe un consenso general respecto a la forma de obtenerlo de manera concreta. Por lo anterior, algunas compañías calculan el ROI general promedio y tratan de evaluar la forma en que los medios sociales afectan la productividad general de su organización.

Conclusión

El análisis de sentimientos y la minería de textos están aún en proceso de desarrollo y maduración, pero no hay duda de que los proveedores tradicionales de BI están trabajando en el análisis de sentimientos para atacar mercados adicionales en el campo de BI. Por otro lado, las compañías se están dando cuenta que comprender la posición del consumidor representada o expresada en los medios sociales, puede ser de gran utilidad para comprender mejor la opinión generalizada respecto a sus productos y servicios.

Será necesario seguir de cerca la evolución de la minería de textos y del análisis de sentimientos, pero en la actualidad es claro que los medios sociales representan herramientas que analizadas, nos pueden ayudar a comprender tendencias de mercado. Los proveedores tradicionales de BI y algunos no tradicionales, están haciendo lo posible para que las compañías puedan llevar a cabo este tipo de tareas directamente desde sus propias herramientas de BI.

Mientras que los procesos de BI se están “socializando”, los medios sociales se están analizando desde una perspectiva BI. En un futuro cercano, es probable que cada iniciativa comercial tenga detrás de sí, una fuerte dosis de análisis de medios sociales. Será importante seguir las tendencias de este tipo de herramientas, para determinar si las tecnologías relacionadas con el análisis de sentimientos evolucionarán lo suficiente para impulsar a más organizaciones en la adopción de iniciativas que contemplen el análisis de medios sociales.

Espero sus comentarios y trataré de responderlos lo más pronto posible.