Las fronteras de los datos: subjetividad, sentimiento y sentido

El secreto de los insights más avanzados de las redes sociales es que no hay secreto.

Todos los datos, herramientas de analítica, soluciones y guías que necesitas están disponibles y son accesibles, sin importar la industria en la que operas. El reto es elegir las herramientas, metodologías y software adecuados para cada proyecto.

Algo que no es fácil y que está relacionado de manera directa con el conocimiento y juicio del analista. También influye si éste tiene una mentalidad abierta y está dispuesto a explorar.

Dado que estamos en el blog de Brandwatch, es posible que ya cuentes con una plataforma de Social Intelligence. Si utilizas Brandwatch, cuentas con una herramienta muy poderosa –esa ha sido mi impresión al ver productos como Vizia 2 y Audiences en la conferencia Now You Know.

Con ello en mente, nos enfocaremos en los elementos claves que distinguen los insights de las redes sociales avanzados de los más básicos. Tales como: la habilidad de hacer frente a la complejidad del lenguaje (tanto escrita como hablada) y la capacidad de cuantificar y entender el sentimiento, opinión y emoción.

Encontrar el sentido de los datos subjetivos

Primer punto: al trabajar con información subjetiva y “afectiva”, no hay manera de sustituir el juicio humano.

Las fuentes sociales que analizamos fueron diseñadas para interacciones de personas con personas. Las máquinas pueden ser entrenadas para analizar textos en línea y retroalimentación o feedback, algo que entra dentro de las capacidades del procesamiento del lenguaje natural (NLP, por sus siglas en inglés). Pero todavía no tienen un nivel de comprensión que iguale al de los humanos.

Por esta razón ahora buscamos Inteligencia Aumentada, más allá de sólo Inteligencia Artificial.

Cualquiera de las dos inteligencias, artificial o aumentada, debe de ir más allá de mediciones simples, dashboards preestablecidos y fuentes de datos limitadas. Lo que debes hacer es tener en cuenta los números al igual que el sentimiento, la emoción y la intención de los datos que analizamos.

Existen complicaciones. La ambigüedad y precisión son dos de ellas. Troy Janisch de U.S. Bank se ha enfrentado a estos retos.

“U.S. Bank es un nombre bastante general, así que recogemos muchas menciones que hablan de bancos en Estados Unidos, pero no de nuestra marca. Para solucionar estos problemas, hemos creado un dashboard de revisión que usamos para verificar cada mención de marca, su relevancia y sentimiento. Tenemos más de 20 000 menciones al mes, que verifica un miembro de nuestro equipo.”

Troy Janisch de U.S. Bank

Análisis de sentimiento

El sentimiento es información engañosa, subjetiva y depende de la actitud.

Durante la conferencia de Now You Know, me gustó algo que dijo Kate Hoffmire, de Brandwatch. Kate enfatizó la importancia de ver los valores atípicos, relativos al sentimiento de las categorías del mercado, y los cambios en los insights.

Muchas veces es necesario profundizar.

Citando a Troy Janisch una vez más, “El sentimiento es esencial. Es aún mejor cuando puedes ver elementos sutiles como emoción e intensidad”.

Algunos proveedores diferencian entre emociones, expresadas en categorías como: sorpresa, miedo, disgusto, enfado, tristeza; a partir de otras categorías como: positivo, negativo o neutral. Repito: ser subjetivos es difícil. Por ejemplo, yo diría que el uso del término “tristeza” en torno a la muerte de Gregg Allman representa sentimiento positivo en torno a Allman, no algo negativo.

Cómo obtener insights avanzados

Pero espera, hay más. Troy considera que “Una búsqueda visual y la habilidad de encontrar fotos que incluyen tu logo, incluso sin texto que haga referencia a tu marca es algo genial. Es el tipo de cosa que no sabes que necesitas, hasta que lo tienes.”

Es un hecho que un 80 % de las imágenes que contienen logos no mencionan la marca en el texto que las acompaña. Así que, si únicamente estás buscando menciones de texto, probablemente te estás perdiendo miles de imágenes relevantes para tu marca.

Brandwatch ha estado trabajando en este producto durante mucho tiempo, pero la espera ha valido la pena. Han creado una solución que es dos veces más precisa que su competencia más cercana. Suena bien, ¿no?

No es un secreto, tener las herramientas adecuadas, los métodos, fuentes y software necesarios es clave para tener éxito.