Todos estamos rodeados de dispositivos que se ejecutan en Internet. Antes, eran solo las computadoras, pero ahora tenemos la web en móviles y tabletas, que son útiles. En cierto modo, la tecnología no solo ha beneficiado al negocio y nos ha facilitado la vida, sino que también ha enriquecido nuestra experiencia en línea. ¡Se ha convertido en una plataforma donde la gente pasa mucho tiempo, busca conocimiento, intercambia ideas e incluso compra!
Por ejemplo : Cuando queremos realizar una compra online / offline, ¿qué hacemos inicialmente? Navegamos por diferentes sitios web y foros para ver si la gente está hablando de ello. Echamos un vistazo a algunas tiendas en línea que venden lo que estamos buscando. Leemos las revisiones y comentarios que muchas personas han escrito o expresado sobre el producto y la tienda en línea. Solo después de pasar por un buen número de reseñas decidimos si realizar la compra o no.
Importancia del análisis de sentimientos
La mayoría de las decisiones de compra en el mundo virtual se toman después de pasar por lo que los revisores y compañeros influyentes tienen que decir sobre el producto / servicio. Esta es la razón por la que las empresas ahora se ven obligadas a ver y analizar de qué habla la gente en la web. Desde la perspectiva de la empresa, las revisiones y los comentarios se vuelven muy cruciales. Por lo tanto, analizar los comentarios y reseñas es algo que una organización no puede permitirse perderse.
Pero, ¿cómo se llaman estos comentarios o las revisiones colectivamente?
Estos comentarios, opiniones y reseñas se conocen como 'datos de sentimiento' y la tarea de identificar si los comentarios y las reseñas son positivos o negativos se conoce como 'análisis de datos de sentimiento' o 'análisis de sentimiento'.
Análisis de sentimiento y R
El análisis de sentimientos es una de las características destacadas de R, que proporciona información valiosa a los especialistas en marketing y las organizaciones que buscan mejorar la productividad y optimizar su marca / producto.
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R es el paquete de análisis estadístico más completo disponible para este propósito. Integra todas las pruebas, modelos y análisis estadísticos estándar, además de proporcionar un lenguaje completo para administrar y manipular datos. Las capacidades gráficas de R son sobresalientes, proporcionando un lenguaje de gráficos totalmente programable que supera a la mayoría de los otros paquetes estadísticos y gráficos. El poder del análisis de sentimientos junto con sus habilidades gráficas lo convierte en una herramienta verdaderamente poderosa para una organización.
Métodos para analizar 'datos de opinión'
Existen diferentes métodos para analizar los 'datos de opinión'. Echemos un vistazo a cada uno de ellos aquí.
Análisis de sentimiento a nivel de documento
Las opiniones suelen ser expresiones subjetivas que describen los sentimientos, valoraciones o sentimientos de las personas hacia una entidad o un evento. Muchos blogs o foros permiten a las personas expresar su opinión en forma de reseñas y comentarios. Cuando las opiniones se expresan en forma de reseñas, en lugar de un simple 'Sí' o 'No', la identificación de las emociones reales necesitaría un análisis subjetivo de las palabras utilizadas en la revisión.
En el análisis de sentimiento a nivel de documento, cada documento se centra en una sola entidad o evento y contiene la opinión de un único titular de opinión. La opinión aquí se puede clasificar en dos clases simples: Positiva o negativa (probablemente neutral). Por ejemplo: Una revisión de producto: “Compré un teléfono nuevo hace unos días. Es un buen teléfono, aunque un poco grande. La pantalla táctil es buena. La claridad de la voz es mejor. Simplemente amo el teléfono ”. Teniendo en cuenta las palabras o frases utilizadas en la reseña (agradable, bueno, mejor, amor), se dice que la opinión subjetiva es positiva. Las opiniones objetivas se miden utilizando el sistema de estrellas o de encuestas, donde 4 o 5 estrellas son positivas y 1 o 2 estrellas son negativas.
Análisis de sentimiento a nivel de oración
Para tener una visión más refinada de las diferentes opiniones expresadas en el documento sobre las entidades, debemos pasar al nivel de la oración. Este nivel de análisis de sentimientos - filtra aquellas frases que no contienen opinión y - determina si la opinión sobre la entidad es positiva o negativa.
Análisis de sentimiento basado en aspectos
El análisis de sentimientos a nivel de documento y de oración funciona bien cuando se refieren a una sola entidad. Sin embargo, en muchos casos se habla de entidades que tienen muchos aspectos o atributos. También tendrán diferentes opiniones sobre diferentes aspectos. A menudo ocurre en foros de discusión y revisión de productos. . Por ejemplo: “Soy un amante de los teléfonos Nokia. Me gusta el aspecto del teléfono. La pantalla es grande y clara. La cámara es fantástica. Pero también hay algunas desventajas: la duración de la batería no está a la altura y el acceso a Whatsapp es difícil '. La categorización de los aspectos positivos y negativos de esta revisión oculta la valiosa información sobre el producto. Por lo tanto, el análisis de sentimiento basado en el Aspecto se centra en el reconocimiento de todas las expresiones de sentimiento dentro de un documento dado y los aspectos a los que se refieren las opiniones.
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Análisis comparativo de sentimientos
En muchos casos, los usuarios expresan sus opiniones comparándolo con un producto o marca similar. Por lo tanto, el objetivo aquí es identificar oraciones que contienen opiniones comparativas.
Por ejemplo : 'Conduje el Honda Civic, no se maneja mejor que el Skoda Superb'
Adquisición del léxico del sentimiento
Este método de análisis de sentimientos utiliza una lista de palabras y expresiones que se utilizan para expresar los sentimientos y sentimientos u opiniones subjetivos de las personas. No solo usa ciertas palabras, sino también frases y modismos. En los otros tipos de análisis de sentimientos, hemos visto qué son las palabras positivas y negativas. Tomemos un ejemplo: 'El coche X es mejor que el coche Y'. Esta oración no expresa una opinión de que alguno de los dos autos sea bueno o malo. Por lo tanto, este tipo de oraciones / documentos se analizan en mayor profundidad utilizando 3 enfoques: enfoque manual, enfoque basado en diccionario y enfoque basado en corpus.
Aproximación manual : Esto no es factible ya que consume mucho tiempo.
Enfoque basado en diccionario : Este enfoque usa 'Word Net' para encontrar palabras adecuadas de la palabra de sentimiento para llevar a cabo el análisis.
Enfoque basado en corpus : Se utiliza para crear un léxico de sentimiento específico del dominio para llevar a cabo el análisis.
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Estas son las diferentes formas de analizar los sentimientos de los consumidores y saber dónde se encuentra la empresa en el mercado.