Cómo funciona el análisis de texto en Social Media

Las redes sociales ofrecen un tesoro en insights para las marcas que buscan entender a los consumidores.

Pero debido a la gran cantidad de datos que podemos encontrar en estas plataformas, se requiere un análisis profundo para sacar a la luz esos insights.

Además del análisis de imágenes, uno de los métodos más eficaces para descubrir información relevante en las redes sociales es el análisis de texto.

¿Qué es el análisis de texto?

El análisis de texto es, por definición, el proceso de derivar información de fuentes de texto (Gartner). El análisis de texto se puede aplicar a cualquier conjunto de datos basado en texto, incluidas las redes sociales, encuestas, publicaciones en foros, consultas a soporte, transcripciones de llamadas y más.

Históricamente, los ordenadores han tenido problemas para entender el lenguaje humano natural debido a su matiz, subjetividad e idiosincrasia. Pero las nuevas tecnologías y técnicas han aumentado considerablemente la precisión de los análisis de texto.

Evidentemente, los humanos siguen entendiendo el lenguaje mejor que cualquier máquina, pero la gran cantidad de datos de texto que existe hace que las soluciones de análisis automatizadas sean particularmente útiles para procesar información a gran escala.

¿Qué podemos hacer con el análisis de texto y las redes sociales?

El análisis de texto se puede aplicar a los datos de las redes sociales para responder a una amplia variedad de preguntas sobre los consumidores, las marcas, los productos o cualquier otro tema. Estos son algunos casos de uso:

Entender el sentimiento y la emoción

Entiende el sentimiento general o la emoción específica asociada a una marca, producto o tema.

Medir el share of voice

Usa el análisis de texto para comprender qué porcentaje de una conversación tiene que ver con una marca, un producto o un tema en particular.

Identificar temas clave, palabras y frases

Profundiza en cualquier conversación para comprender qué es lo que la impulsa y cómo ha cambiado el contenido de la conversación a lo largo del tiempo.

Cuantificar la intención de compra

Identifica la intención de compra o cualquier otra etapa del ciclo de compra del consumidor que pueda interesar a tu marca. Si quieres saber más, puedes leer este artículo.

Responder cualquier cuestión (con machine learning)

¿Quieres medir algo que sea específico para tu marca o producto? El análisis de texto basado en aprendizaje automático te permite crear tus propias categorías y capacitar a una plataforma que categoriza las publicaciones de las redes.

Ahora que sabes lo que puedes hacer con el análisis de texto, veamos los dos enfoques principales.

Reglas lingüísticas vs análisis de machine learning

Hay dos enfoques principales sobre el análisis de texto:

• Reglas lingüísticas
• Modelos de machine learning

Cada método tiene fortalezas y debilidades específicas, según tus objetivos de análisis. Elegir el enfoque correcto para tu caso de uso es importante para maximizar la eficiencia y la relevancia de los insights.

Reglas lingüísticas

Los patrones basados en reglas se construyen mediante palabras clave booleanas simples o con modelos más complejos compilados a lo largo del tiempo por expertos en idiomas.

Las reglas lingüísticas pueden abarcar desde la identificación de partes del habla, sintaxis e inflexiones hasta reglas sobre diferentes temas, regiones y variaciones estilísticas.

Este método basado en reglas se puede aplicar rápidamente a un conjunto de documentos para un análisis rápido.

Beneficios de estas reglas lingüísticas

Análisis rápido

El análisis es rápido una vez que ya están creadas las reglas.

Los errores son fáciles de detectar

Es fácil entender cuando las reglas están devolviendo datos interesantes o cuando no están sirviendo para mucho.

Análisis granular

El texto se puede dividir en partes más pequeñas para su análisis.

Los resultados coinciden con las expectativas

El análisis basado en reglas te permitirá encontrar lo que estás buscando, pero a veces esto solo sirve para reforzar las suposiciones iniciales en lugar de desafiarlas gracias a una perspectiva más amplia.

Debilidades de las reglas lingüísticas

Siempre hay excepciones a las reglas

El lenguaje es variable, cambia constantemente y, a menudo, es informal. Es imposible que las reglas tengan en cuenta todas las formas en que se puede expresar el significado en el texto.

El análisis de texto basado en reglas lingüísticas a menudo pierde información que es relevante debido a la rigidez de las reglas.

Construir reglas complejas puede llevar siglos

Las reglas complejas basadas en el conocimiento experto a veces requieren años de investigación hasta recopilar los recursos necesarios.

Desarrollo detallado para cada idioma

Ciertos idiomas que no se han estudiado ampliamente pueden no analizarse fácilmente en una investigación extensa, debido principalmente a las características únicas de la gramática y el vocabulario.

Enfoque un poco limitado

Las reglas son creadas por humanos con sesgos inherentes, y suelen coincidir con los patrones que se esperan encontrar. Descubrir tendencias y nuevas formas de expresar ideas se ve obstaculizado por la dependencia de los recursos estáticos.

Machine learning

El análisis basado en el aprendizaje automático descubre patrones de forma natural a partir de ejemplos de texto. Usando métodos estadísticos, los documentos se comparan entre sí para determinar los patrones más importantes y útiles.

Los métodos de machine learning son diversos y pueden ser simples o muy complejos, pero todos comparten el mismo objetivo fundamental de aprendizaje. Los patrones más valiosos y distintivos son los basados ​​en ejemplos propuestos por un ser humano.

Beneficios del machine learning

Entrena con ejemplos

Requiere recursos lingüísticos menos complejos, pero aprende patrones que son útiles para la tarea en cuestión.

Cutomizable y ajustable

Los modelos pueden modificarse y ajustarse para adaptarse a las nuevas condiciones que no se anticiparon con tiempo.

Más flexibilidad

Los modelos de aprendizaje automático capturan el contexto importante perdido por los enfoques basados ​​en reglas. Esto ocurre porque se basan en la aplicación de patrones utilizando probabilidad y estadísticas.

Más descubrimiento

Los modelos de aprendizaje automático revelan cambios en la forma en que se expresan los insights que los expertos humanos no habían calculado o tenido en cuenta.

Analizar cualquier lenguaje

Analizar un nuevo idioma requiere menos experiencia lingüística porque la investigación y el desarrollo conllevan menos recursos personalizados.

Debilidades del machine learning 

Entrenamiento

El machine learning requiere un gran entrenamiento, aunque eso significa que luego vas a poder obtener insights mucho más relevantes.

Ligera disminución de la precisión

La falta de reglas estrictas conduce a un ligero descenso en la precisión. Por eso, es importante que trates de descubrir más insights contextuales en la conversación.

La longitud del documento afecta al enfoque

Analizar documentos cortos (como tuits) versus documentos largos (como entradas del blog), requiere diferentes consideraciones y enfoques.

Problemas de flexibilidad

Los dos tipos de análisis de texto tienen sus fortalezas y sus debilidades. En última instancia, debes contar con la flexibilidad adecuada para poder intercambiar reglas lingüísticas o modelos de aprendizaje automático en función de los objetivos o del tipo de análisis que estés haciendo.

Puedes ver cómo se puede aplicar el análisis de texto a las redes sociales en este informe sobre Tendencias del Consumidor de EE. UU. (en inglés).