cómo los datos expresan sentimientos / Titulares de Tecnología

Hasta hace unos años era muy difícil extraer información relevante de estos datos. Esto cambió gracias al aporte de Deep Learning

Los «análisis de los sentimientos«Es el proceso de detección y análisis de sentimientos en un conjunto de datos». Se utiliza, por ejemplo, para medir el efecto de campañas publicitarias, políticas públicas, o también a nivel académico, dado el impacto que tienen los sentimientos en la toma de decisiones ”.

La forma más sencilla de acceder a esta información es cuando se encuentra de forma estructurada, es decir, se puede contabilizar como si fuera una tabla de Excel. Los sentimientos en los datos estructurados se pueden identificar, por ejemplo, en los me gusta de Facebook, la calificación que le damos a una película o un producto, o en las encuestas.

Pero el gran boom del análisis de sentimiento se generó con la posibilidad de extraer el sentimiento de los datos no estructurado: texto, imágenes o audio. Esto se debe a que hoy en día el mundo, especialmente el universo mediado por Internet, está sobreabastecido de este contenido.

Hasta hace unos años era muy difícil extraer información relevante de estos datos. Esto cambió gracias a la contribución de Aprendizaje profundo dentro del campo de la inteligencia artificial.

Vivimos con este tipo de transformación todo el tiempo, aunque no siempre somos conscientes de ello: YouTube Genera automáticamente subtítulos a partir del audio de un video, Google Photos reconoce a nuestros amigos en las imágenes que subimos, validamos nuestra identidad para un trámite sonriéndole al teléfono, un bot convierte el audio que nos envió nuestro jefe a texto y un gigante Póster muestra la patente de nuestro auto cuando ingresamos o salimos de la Capital Federal. Tanto YouTube, Google, ANSES, Voicy y GCBA utilizan redes neuronales para convertir estos mensajes en información. Que esto sea posible impulsó fuertemente el auge de Big Data.

Si bien el acceso a los datos es cada vez más simple, una parte importante del problema que busca resolver el análisis de sentimientos se centra en cómo convertir estos grandes volúmenes de datos en información relevante para luego ser utilizada tanto en el ámbito académico, empresarial, político y más. .

A nivel académico, por ejemplo, el impacto de humor social expresado en internet (blogs y microblogs) relacionados con la actividad económica o financiera (inflación, tipo de cambio, nivel de actividad general o algunos rubros en particular, etc.).

Además, entre otros, existen estudios que analizan los periódicos mirando especialmente las imágenes (las caras) que publican o la aparición de determinadas palabras clave en las noticias.

Extraiga claramente la información directamente de Internet será mucho más económico que organizar encuestas o grupos focales. Pero, la identificación del sentimiento es muy importante, porque muchas veces no basta con que se hable de una campaña publicitaria, porque puede ser que se esté refiriendo, pero de forma negativa.

Con respecto a la política y la gobernanza, el análisis de sentimientos se utiliza para medir el impacto de las campañas o la aplicación de políticas. También se puede utilizar para identificar preocupaciones, intereses de la sociedad, intención de voto, etc.

Generalmente, Las redes sociales son una gran fuente de datos para este tipo de análisis.. La gente vierte allí todo tipo de opiniones, fotos y videos. Es particularmente interesante que muchas veces las publicaciones contienen información sobre la ubicación desde la que se realizaron las publicaciones, lo que permite identificar la prevalencia de ciertos sentimientos en un lugar determinado.

Hay, por ejemplo, estudios que con esta información buscan identificar la intención de voto por distrito. Por otro lado, las redes sociales también utilizan esta herramienta para filtrar publicaciones con mensajes de odio o violentos con el fin de eliminarlos si violan los términos de uso de la red, u ofrecen ayuda.

Los datos recopilados en Internet permiten inferir sentimientos populares.

Redes sociales y buscadores

Uno de los primeros puntos a tener en cuenta a la hora de realizar análisis de sentimiento en redes sociales es que la gente no suele publicar exactamente lo que piensa o lo que siente en las redes.

Si no tuviéramos en cuenta estos factores, se podría hacer un análisis de las fotos en Instagram y concluir que la sociedad está tremendamente feliz. Esto se debe a que, por lo general, las personas se toman fotos cuando se lo están pasando bien con sus amigos y sonriendo.

Una fuente de información interesante que funciona de manera mucho más honesta es compilando lo que la gente busca en Google. Al ser búsquedas anónimas, los usuarios escriben preguntas, intereses e inquietudes con gran libertad.

Aunque alguna información siempre será mejor que nada, los algoritmos nunca lograrán una identificación cien por cien precisa del sentimiento detrás de los datos. Ironía, sarcasmo o ciertas expresiones idiomáticasPor ejemplo, son muy difíciles de detectar para una computadora, pero muy presentes en lo que la gente publica en Internet. Incluso el ser humano muchas veces malinterpreta.

Las aplicaciones para teléfonos inteligentes recopilan mucha información sobre los sentimientos de los usuarios.

Las aplicaciones para teléfonos inteligentes recopilan mucha información sobre los sentimientos de los usuarios.

En el Argentina El análisis de sentimientos se utiliza especialmente en el texto. En cuanto a imágenes y audio, el desarrollo es más incipiente. Por lo general, las grandes empresas tienen sectores propios que se encargan de este tipo de estudios, entre otros aspectos.

Aún no existe una metodología capaz de sustituir el uso de encuestas por la predicción del voto o las intenciones de consumo; sin embargo, es de esperar que en los próximos años se utilice esta forma de análisis, al menos, para mejorar el método tradicional.

Docente del Grado en Business and Social Analytics del ITBA.

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Fuente: iprofesional.com