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Análisis de sentimiento en redes sociales

El análisis de sentimiento es un proceso automatizado para analizar texto e interpretar y extraer información subjetiva. A través del aprendizaje automático y el uso de análisis de texto, estos algoritmos pueden clasificar textos como positivos, negativos y neutrales, o bien sacar las emociones que existen en ellos. Ayuda a una empresa a comprender el sentimiento social de su marca, producto o servicio.

Objetivos

Monitorear las menciones o reseñas de la marca en diferentes plataformas
Entender los principales problemas y quejas que encuentran los usuarios
Entender los principales problemas y quejas que encuentran los usuarios


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En la era de las redes sociales, una sola revisión viral puede modificar la visión que se tiene sobre toda una marca. Al analizar tweets, reseñas en línea y artículos de noticias a gran escala, los analistas comerciales obtienen información útil sobre cómo se sienten los clientes acerca de sus marcas, productos y servicios. Esto permite abordar posibles problemas, mejorando aquellos puntos débiles de la marca.
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Qué hacemos

Se analizan los mensajes de texto publicados por una empresa o por cualquier usuario en una red social o en otras plataformas

Cómo lo hacemos

Obtención de la información

En función de lo que se quiera estudiar, puede ser necesario interactuar con las APIs de las correspondientes redes sociales, o bien extraer los mensajes de los que se quiere conocer el sentimiento.

Tratamiento del texto

Todo comentario o escrito requiere de un tratamiento previo antes de su posterior análisis. Esto incluye la eliminación de palabras sin significado, suprimir géneros y plurales de las palabras, minimizar al lexema las mismas, etc.

Aplicación de modelos

En esta fase se pueden aplicar modelos predictivos de clasificación usando inteligencia artificial, o bien emplear diccionarios ya hechos que incluyen una clasificación previa de las palabras según el sentimiento que evocan.


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El análisis de sentimiento es un proceso automatizado para analizar texto e interpretar y extraer información subjetiva. A través del aprendizaje automático y el uso de análisis de texto, estos algoritmos pueden clasificar textos como positivos, negativos y neutrales, o bien sacar las emociones que existen en ellos. Ayuda a una empresa a comprender el sentimiento social de su marca, producto o servicio.

Objetivos

Monitorear las menciones o reseñas de la marca en diferentes plataformas
Entender los principales problemas y quejas que encuentran los usuarios
Utilizar la información para estudios de comportamiento de los clientes

En la era de las redes sociales, una sola revisión viral puede modificar la visión que se tiene sobre toda una marca. Al analizar tweets, reseñas en línea y artículos de noticias a gran escala, los analistas comerciales obtienen información útil sobre cómo se sienten los clientes acerca de sus marcas, productos y servicios. Esto permite abordar posibles problemas, mejorando aquellos puntos débiles de la marca.

Qué hacemos

Se analizan los mensajes de texto publicados por una empresa o por cualquier usuario en una red social o en otras plataformas

Cómo lo hacemos

Obtención de la información

En función de lo que se quiera estudiar, puede ser necesario interactuar con las APIs de las correspondientes redes sociales, o bien extraer los mensajes de los que se quiere conocer el sentimiento.

Tratamiento del texto

Todo comentario o escrito requiere de un tratamiento previo antes de su posterior análisis. Esto incluye la eliminación de palabras sin significado, suprimir géneros y plurales de las palabras, minimizar al lexema las mismas, etc.

Aplicación de modelos

En esta fase se pueden aplicar modelos predictivos de clasificación usando inteligencia artificial, o bien emplear diccionarios ya hechos que incluyen una clasificación previa de las palabras según el sentimiento que evocan.

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