El análisis automatizado de sentimiento utiliza procesos avanzados como el procesamiento del lenguaje natural, el análisis de textos y la lingüística computacional para identificar el sentimiento predominante en las menciones.
A partir de las expresiones detectadas en el texto, Bunker Listening evalúa si predominan palabras con connotaciones positivas o negativas y asigna el sentimiento correspondiente. Si no hay una inclinación clara hacia positivo o negativo, el sistema categoriza la mención como neutral.
Ejemplos para cada tipo de sentimiento:
Verde para positivo
Gris para neutral
Rojo para negativo
Es importante tener en cuenta que, aunque una mención sea clasificada como negativa debido al uso de ciertas palabras, esta percepción podría no coincidir con tu postura personal sobre el tema. La asignación automática se basa en patrones lingüísticos y no siempre refleja interpretaciones subjetivas o contextuales.
Factores que afectan la precisión del sentimiento automático
Aunque el análisis automatizado de sentimiento es altamente preciso (alrededor del 70-80%), existen factores que pueden afectar su exactitud:
Falta de contexto
El análisis de frases aisladas puede generar interpretaciones incorrectas. Por ejemplo:
Texto aislado: "Nada de nada" podría parecer negativo.
Contexto ampliado: Si esta respuesta surge tras la pregunta “¿Qué no le gustó de nuestro servicio de atención al cliente?”, adquiere un tono positivo, indicando satisfacción.
Sarcasmo e ironía
El sarcasmo es un desafío para las máquinas, ya que su detección depende de factores como la entonación o el contexto, más allá de las palabras empleadas. Por ejemplo:
"Oh sí, tan educado" o "No pasa nada, nos han cancelado la reserva"
Aunque las palabras parecen positivas, el verdadero tono puede ser negativo.
Conjunciones opuestas
Cuando una mención contiene sentimientos mixtos, puede ser difícil determinar el predominante:
"Su servicio de atención al cliente es terrible, pero su herramienta es estupenda."
En este caso, el análisis automático podría no reflejar con precisión el equilibrio entre ambos sentimientos.
Ajuste manual como solución
Cuando la precisión automática no satisface tus necesidades, puedes ajustar manualmente el sentimiento de tus menciones en Bunker Listening para garantizar que reflejen con mayor exactitud el contexto y la intención original.
Este enfoque permite combinar la capacidad tecnológica con el juicio humano, logrando una interpretación más precisa y personalizada.