análisis de sentimientos en internet para decisiones

ANÁLISIS
DE
SENTIMIENTOS
EN
INTERNET
PARA
DECISIONES ESTRATÉGICAS
Autor: González Dulanto, Carlos.
Director: Olivas Varela, José Ángel.
Entidad Colaboradora: ICAI – Universidad Pontificia Comillas.
RESUMEN DEL PROYECTO
Introducción
En la actualidad, la tecnología está presente en la vida de todas las personas, ya sea
directa o indirectamente. Este efecto, además de notarse en muchos otros aspectos, está
afectando a las empresas en el sentido de que Internet supone una valiosísima fuente de
información para las mismas a la hora de llevar a cabo una determinada estrategia. Lo
que se pretende en un futuro cercano es un cambio en la forma en que se realizan las
investigaciones de mercado. Actualmente, gracias a los avances producidos en la
tecnología resulta sencillo realizar algo que hace años era impensable.
Este proceso que permite realizar investigaciones de mercado sin necesidad de recurrir
al tradicional método de las encuestas se conoce con el nombre de análisis de
sentimientos. El análisis de sentimientos es una herramienta de proceso del lenguaje
natural preocupada por el tratamiento automatizado de opiniones. La intención de esta
técnica es determinar la actitud del usuario que escribe su opinión en Internet respecto a
un tema, realizando un rastreo en la red a través de las palabras clave que determinan el
estado de ánimo, saber si es positivo o negativo.
Las oportunidades que brinda el análisis de sentimientos son enormes, se puede aplicar
a diversos temas, por ejemplo:
-
Analizar o cuantificar el éxito de un partido político o una asociación.
-
Conocer la opinión de los usuarios de cierta marca, producto o personaje
público.
-
Realizar predicciones de lo que puede que ocurra en un futuro a partir de los
comentarios de los usuarios.
-
Realizar estudios de tendencia de mercado.
El proyecto consiste en el desarrollo de una aplicación informática que permita realizar
un análisis de sentimientos sobre un producto concreto. A partir del análisis se podrá
deducir el signo (positivo o negativo) de la opinión y ver si se trata de un comentario
favorable o desfavorable. Después, con la información del signo de los distintos
comentarios, también se podrá concluir qué estrategia debería llevar a cabo una
organización para mejorar sus debilidades.
Además el alcance de este proyecto es cualquier organización que requiera de dicha
aplicación para realizar los análisis que desee, es aplicable a cualquier campo.
El motivo de la realización de este proyecto se debe al auge en el que siempre se
encuentra la tecnología y, sobre todo Internet, que provocan que un programa de
análisis de sentimientos resulte una herramienta de gran utilidad para cualquier tipo de
organización. Un programa de este tipo proporciona muchas facilidades a la par que
brinda numerosas ventajas. Por otro lado, a nivel personal, se ha escogido el desarrollo
de un sistema de análisis de sentimientos porque permitirá adquirir los conocimientos
necesarios a la hora de desarrollar una estrategia en una organización.
Metodología
Para la realización del proyecto se ha empezado explicando en qué consiste Internet,
cuáles son las nuevas tendencias en la red y qué es el análisis de sentimientos.
Posteriormente, se ha realizado un benchmarking haciendo un profundo análisis sobre
las distintas herramientas que existen actualmente en el mercado, indicando cuáles eran
los puntos fuertes y débiles de cada uno para así poder orientar la aplicación
desarrollada hacia las buenas prácticas.
Una vez conocidas las herramientas existentes, se explica el proceso de análisis de
sentimientos desde su punto inicial, en el que se realiza la recogida de información,
hasta el punto final en que se detalla la tecnología que se va a emplear para desarrollar
el programa que permita realizar el análisis.
Resultados
Ya sabidos cuáles son los requisitos del programa a desarrollar, el siguiente paso
consiste en explicar cómo funciona la aplicación, su lógica y, en paralelo, se programa.
Finalmente, se aplica el programa en un ejemplo concreto sobre un producto de una
empresa (Iphone de Apple) para probarlo y para realizar una estrategia de la empresa a
partir de los resultados de la aplicación.
Conclusiones
La realización de este proyecto ha conllevado un largo trabajo de estudio. Por un lado,
se ha realizado un exhaustivo análisis de actuales herramientas en el ámbito del análisis
de sentimientos en Internet, indicando las características de cada uno de ellos, así como
ventajas y desventajas. Y por otro lado también se han estudiado técnicas de
Inteligencia Artificial que han permitido al autor desarrollar un algoritmo inteligente
inductivo basado en patrones que permite realizar estadísticas iniciales y además
clasifica futuros comentarios según el signo.
Gracias a aplicaciones como la que se ha desarrollado, las redes sociales se han
convertido en instrumentos que permiten, gracias a la gran cantidad de información que
ofrecen, anticiparse a situaciones futuras. La facilidad de acceso a las fuentes de
información es una gran ventaja para los sistemas de análisis de sentimientos.
Incorporar un sistema de análisis de sentimientos en una organización ahorrará costes
internos de la propia empresa, pues dejas que un ordenador haga en segundos lo que una
persona del departamento de marketing, por ejemplo, se pasa horas y horas haciendo
por la calle.
El análisis de sentimientos es un concepto que crece cada vez más rápido en las
organizaciones, esta técnica está muy relacionada con el Bussiness Intelligence , y su
aplicación se está aplicando en numerosos campos. La aplicación desarrollada, aunque
se ha entrenado para el ejemplo concreto del Iphone de Apple, es una aplicación
altamente escalable, se puede aplicar a cualquier campo y además se puede ir
entrenando a sí misma recursivamente de tal forma que se adapte a las nuevas críticas
que se sucedan.
Un aspecto que debe mejorar el sistema es el tratamiento de factores no esperados como
pueden ser la ironía, la subjetividad o la intención de los usuarios al realizar sus
comentarios. El lenguaje natural es ambiguo y es un tema difícil de tratar.
No obstante, a pesar de la aplicación que se ha desarrollado, no hay duda de que el
papel humano resulta fundamental a la hora de la monitorización y análisis de los
sentimientos. Esta importancia se debe a que las máquinas no poseen la habilidad de
saber qué es lo importante sobre lo que se está analizando y no pueden filtrar de forma
autónoma los resultados al no utilizar el sentido común. Todas las actuales, sin
excepción, necesitan el factor humano para ofrecer resultados precisos. Por esta razón,
debe dejarse claro que análisis de sentimientos y escucha online no son sinónimos, sino
que el análisis corresponde a la etapa posterior a la monitorización en la que se analiza
lo que se ha “escuchado”.
Referencias
[ACMT11]
Association for Computing Machinery, “Tweeter as Medium and
Message”, Communications of the ACM, March 2011.
[SAND11]
http://sandbox.yahoo.com. Última visita: Noviembre 2011.
[PHCG11]
Pedro H. Calais Guerra, “From Bias to Opinion: A transfer learning
aproach to real time sentiment analysis”, Universidad Federal de Minas
Gerais de Brazil, Agosto 2011.
[TJPA11]
Theresa Wilson, Janyce Wiebe, Paul Hoffman, “Recognizing Contextual
Polarity in Phrase-Level Sentiment Analysis”, University of Pittsburg,
Julio 2011.
[DAED12]
http://blog.daedalus.es/2012/05/12/analisis-de-sentimiento-capturando-laemocion/. Última visita: Mayo 2012.
[CONC11]
http://www.concepto05.com/2011/03/por-que-falla-el-analisis-desentimiento/ Última visita: Noviembre 2011.
[LANA12]
http://www.lanacion.com.ar/1170654-como-se-investigan-lossentimientos-en-internet. Última visita: Enero 2012.
[WIKI11]
http://en.wikipedia.org/wiki/Sentiment_analysis.
Última visita: Septiembre 2011.
SENTIMENT ANALYSIS FOR STRATEGIC DECISIONS
Author: González Dulanto, Carlos.
Director: Olivas Varela, José Ángel.
Collaborating Organization: ICAI – Universidad Pontificia Comillas.
PROJECT SUMMARY
Introduction
Nowadays, new technologies are present in everyone’s life on many ways. This is
appreciated every single day on many accounts, and especially when it comes to the
effects of Internet in companies’ work developing (this is: Internet is such a great source
of good qualities for the companies’ strategic decisions). The aim is to change market
researching in the near future thank to these new technologies, something impossible
some years ago.
“Sentiment Analysis” is the proper name of the concept brought to discussion in this
paper, which avoids the using of classical surveys. Sentiment Analysis is a natural
language processing focused on the automatic opinions’ treatment, and the users’
attitude or mood when talking about some issue on the web (is he for, or against the
topic in discussion?).
There are given some examples for Sentiment Analysis’ benefits:
-
Analyzing / quantifying the results of any political party.
-
Knowing the users’ opinions or feelings about any brand, product, or
public figure.
-
Predicting the future from people’s opinion.
-
Achieving trending market studies.
This project intends the development of a Sentiment Analysis computer application for
a concrete product. From these users’ opinions it will be possible a correct management
in terms of deciding the company’s strategy.
This Sentiment Analysis system has been chosen in order to help the development of
the company’s strategy due to its advantages and facilities.
Methodology
For the project’s achievement, it has been explained what Internet is, which are the new
trends on the web, and the meaning of “Sentiment Analysis” too. It has been also made
a benchmarking; a deep analysis of the current web tools, pointing the strengths and
weaknesses of each one in order to bring the application to fruition.
Once the designated tools are known, it is explained the Sentiment Analysis process
from the very beginning (data collecting) until the end of that process, when it is
detailed the technology which enables the correct analysis.
Results
Then it is time to explain the working of the application and its logical processes with
the given example for a company’s product (Apple’s iPhone), in order to test it and,
later on, deciding the strategy from the results.
Conclusions
It has been a long, hard, working, to achieve this research. On the one hand, it has been
made an exhaustive analysis of the current web tools in the “Sentiment Analysis”
applications field, emphasizing in the characteristics of each one of them. On the other
hand, IA techniques has been studied, allowing the author the creation and developing
of an inductive, intelligent algorithm, based on some patterns which enable the creating
of initial statistics and the rating of future comments according to the sign (positive or
negative).
It has been appreciated too the importance of the social networks according to the huge
amounts of information they can give, so the companies now are able to predict the
future in this way. The easy access to these information sources is a wonderful
advantage for the “Sentiment Analysis” systems.
Moreover, this kind of systems will save costs to these companies for sure: computer
software doing by itself a few people’s work is much more thrifty than the other –the
classical one- option.
“Sentiment Analysis” is, by far, a growing concept among the sector bodies, which is
closely related to the “Business Intelligence” technique (and it is being implemented in
very different fields). The one created for this research is a highly scalable, applicable in
many scopes and polyvalent one when it comes to comments’ prediction and rating.
A point which should be improved is the treatment of non-expected variables like irony,
subjectivity, or the user’s intention when making some comment. Natural language is an
ambiguous one and hard to deal with for computer software.
However, despite all the benefits of the iPhone Sentiment Analysis Application
developed in this research, it is capital to underline the role of the human factor
according to the monitoring and sentiment analysis. Computers, they do not have the
abilities to know what is truly important of what is being analyzed (the feelings), and as
they do not have common sense, they cannot filter the results by themselves. Every
single application of this type still needs from the human monitoring and reviewing in
order to achieve a proper analysis of the results.
For this reason, it is necessary to state and make clear that “Sentiment Analysis” and
“online listening” are not, on no account, synonyms, but the “Sentiment Analysis”
corresponds to a later step of the monitoring process (in which it is analyzed the
collected data).
References
[ACMT11]
Association for Computing Machinery, “Tweeter as Medium and
Message”, Communications of the ACM, March 2011.
[SAND11]
http://sandbox.yahoo.com. Última visita: Noviembre 2011.
[PHCG11]
Pedro H. Calais Guerra, “From Bias to Opinion: A transfer learning
aproach to real time sentiment analysis”, Universidad Federal de Minas
Gerais de Brazil, Agosto 2011.
[TJPA11]
Theresa Wilson, Janyce Wiebe, Paul Hoffman, “Recognizing Contextual
Polarity in Phrase-Level Sentiment Analysis”, University of Pittsburg,
Julio 2011.
[DAED12]
http://blog.daedalus.es/2012/05/12/analisis-de-sentimiento-capturando-laemocion/. Última visita: Mayo 2012.
[CONC11]
http://www.concepto05.com/2011/03/por-que-falla-el-analisis-desentimiento/ Última visita: Noviembre 2011.
[LANA12]
http://www.lanacion.com.ar/1170654-como-se-investigan-lossentimientos-en-internet. Última visita: Enero 2012.
[WIKI11]
http://en.wikipedia.org/wiki/Sentiment_analysis.
Última visita: Septiembre 2011.