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Análisis de sentimiento, la detección automática de emociones gracias al Machine Learning

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Raona

| 9 marzo, 2023

El análisis del sentimiento es un proceso en el que se usan algoritmos para determinar las emociones positivas o negativas que tienen las personas de una red respecto a un tema, producto, noticia, etc. También puede ser útil para detectar el grado de compromiso de los empleados y qué les ha hecho experimentar estas emociones.

Así, los equipos de marketing ya pueden analizar las reacciones que perciben de los destinatarios al ver textos o imágenes y ver si son los más adecuados para el lanzamiento de un producto. Este análisis de sentimiento se basa en tratamientos de datos masivos en base al reconocimiento facial de las personas, el seguimiento de las interacciones que realizan cuando interactúan con una aplicación o web, o tratando de forma masiva los comentarios y posts en redes sociales que hacen referencia a nuestro producto.

Los principales fabricantes, como es el caso de Microsoft , ya ofrecen servicios en la nube que permiten hacer este tipo de análisis en tiempo real e incluso podemos integrarlo en nuestras aplicaciones para que actúen de forma distinta en función de la respuesta obtenida del usuario final. Un nuevo escenario de adaptación emocional se incorpora a nuestro entorno de desarrollo para mejorar la experiencia de los usuarios.

Cuando se trata de análisis de sentimiento, ese proceso no es tan simple como localizar palabras clave, sino que requiere que una persona lea detenidamente un artículo para interpretar su tono. La tecnología temprana implementó algoritmos simples basados en lógica para identificar palabras como positivas o negativas, pero a menudo pasaba por alto el matiz de la comunicación humana y dejaba muchos términos sin clasificar. Los sistemas automatizados de hoy en día están equipados para interpretar el contexto y atribuir verdadero significado, creciendo de manera más inteligente a lo largo del tiempo. Con un motor de procesamiento de lenguaje natural integrado en su solución de monitoreo, puede determinar rápida y fácilmente el sentimiento a partir de una simple cadena de texto en cualquier canal relevante.

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