Análisis de sentimiento en contenidos textuales mediante tecnologías de procesamiento del lenguaje

El ascenso de los medios sociales tales como blogs y redes sociales ha alimentado el interés en el análisis de sentimientos (Sentiment Analysis). Con la proliferación de críticas, calificaciones, recomendaciones y otras formas de expresión en línea, la opinión en línea se ha convertido en una especie de divisa virtual para negocios que buscan comercializar sus productos, identificar nuevas oportunidades y manejar sus reputaciones. Debido a que los negocios intentan automatizar el proceso de filtrar el ruido, entender las conversaciones, identificar el contenido relevante y actuar apropiadamente, muchos están ahora mirando hacia el campo de análisis de sentimientos.

El análisis de sentimiento (también conocido como minería de opiniones) consiste en el uso de tecnologías de procesamiento del lenguaje natural, análisis de textos y lingüística computacional para identificar y extraer información subjetiva de contenido de diversos tipos.

En términos generales, el análisis de sentimiento intenta determinar la actitud de un interlocutor o un escritor con respecto a algún tema o la polaridad contextual general de un documento. La actitud puede ser su juicio o evaluación, estado afectivo (o sea, el estado emocional del autor al momento de escribir), o la intención comunicativa emocional (o sea, el efecto emocional que el autor intenta causar en el lector).

Responsable científico: Rosso Paolo
Participantes Giménez Fayos María Teresa, Rosso Paolo, Paredes Palacios Roberto

Aplicaciones

  • El ascenso de los medios sociales tales como blogs y redes sociales ha alimentado el interés en el análisis de sentimientos. Con la proliferación de críticas, calificaciones, recomendaciones y otras formas de expresión en línea, la opinión en línea se ha convertido en una especie de divisa virtual para negocios que buscan comercializar sus productos, identificar nuevas oportunidades y manejar sus reputaciones. Debido a que los negocios intentan automatizar el proceso de filtrar el ruido, entender las conversaciones, identificar el contenido relevante y actuar apropiadamente, muchos están ahora mirando hacia el campo de análisis de sentimientos.

Ventajas técnicas

  • El análisis automático de sentimiento aporta la capacidad para procesar altos volúmenes de datos con un mínimo retardo, gran precisión y consistencia y bajo coste, lo que permite complementar el análisis humano en multitud de escenarios.

Beneficios que aporta

  • La automatización del análisis de sentimiento permite procesar datos que por su volumen, variedad y velocidad harían poco eficiente su tratamiento por medios humanos. Es imposible extraer todo el valor de las interacciones en conversaciones en medios sociales, las revisiones de productos en foros y otros sitios web (en número de miles, cuando no cientos de miles) mediante un tratamiento exclusivamente manual.

Experiencia relevante

  • Se están desarrollando técnicas de análisis de sentimientos en diversos proyectos de investigación que están en curso actualmente.