¿Alguna vez te has preguntado cómo saben las grandes marcas lo que sienten los consumidores sobre un producto, una campaña o incluso un evento reciente? Sí, parece mágico, pero la respuesta está en el análisis de sentimiento, una tecnología impulsada por la inteligencia artificial (IA) que se ha convertido en una herramienta esencial para comprender las emociones expresadas en las redes sociales.
¿Pero cómo funciona eso?
El análisis de sentimientos es una técnica de procesamiento del lenguaje natural (PNL), una rama de la IA, que busca identificar, extraer y clasificar opiniones expresadas en textos. En otras palabras, es “” lo que publicas en línea e intenta interpretar si estás siendo positivo, negativo o neutral sobre un tema.
Esta técnica es muy utilizada en plataformas como Twitter, Instagram, Facebook e incluso en comentarios de vídeos en YouTube o reseñas en Google. Empresas, gobiernos, instituciones de investigación y especialistas en marketing utilizan esta herramienta para medir el “humor” en diversos temas, desde el lanzamiento de un producto hasta las elecciones presidenciales. Para ello, la inteligencia artificial utiliza modelos de aprendizaje automático que se entrenan con enormes cantidades de datos. Estos datos incluyen ejemplos de textos ya etiquetados como “positivos”, “negativos“ o “neutros”, ayudando al sistema a aprender patrones lingüísticos asociados con diferentes emociones.
Para entender en la práctica podemos utilizar ejemplos, como la frase “¡Me encantó esta película, fue increíble!” tiende a clasificarse como positivo “Oh asistencia fue terrible” se interpreta como negativo. Frases más neutrales, como “Recibí el producto hoy”, no conllevan emociones explícitas y se clasifican como neutrales. Pero no es tan simple como parece, ya que la IA también necesita afrontar desafíos como:
- Ironie și sarcasm: Frases como “Nuestro, qué gran servicio. excepto no”. confunden modelos menos avanzados.
- Slang și regionalisme: Los términos informales varían mucho de una región a otra y requieren adaptaciones.
- Context: La misma palabra puede tener diferentes significados según el uso. “Frio”, por ejemplo, puede describir la temperatura o el comportamiento de una persona.
Para abordar estas complejidades, las soluciones más modernas utilizan modelos basados en redes neuronales profundas como BERT y GPT (incluido GPT-4), que analizan el contexto completo de las oraciones.
Con el uso de la tecnología, las empresas pueden realizar un análisis de sentimiento para monitorear la reputación de sus marcas en tiempo real. Si un producto recién lanzado comienza a recibir críticas en las redes, la empresa puede reaccionar rápidamente, evitando crisis importantes. Durante las campañas electorales, los partidos analizan el estado de ánimo del electorado para ajustar discursos y estrategias. Además, el servicio de atención al cliente automatizado ya utiliza esta tecnología para priorizar mensajes más urgentes o críticos. Incluso las agencias de salud pública monitorean las redes sociales para detectar brotes de enfermedades a partir de la mención de síntomas.
Pero como cada tecnología puede tener la suya propia, aquí no sería diferente. Aunque útil, el análisis de sentimientos con IA no es perfecto. La ambigüedad lingüística, las noticias falsas y la manipulación de contenidos pueden distorsionar los resultados. Además, existen discusiones éticas sobre privacidad y vigilancia digital, ya que estos sistemas analizan los datos de los usuarios, muchas veces sin que ellos lo sepan. Por esta razón, los resultados deben interpretarse con cautela y supervisión humana. La IA es una herramienta poderosa, pero aún necesita el toque crítico y contextual de analistas experimentados.
Con el avance de las tecnologías de IA generativa y los modelos multimodales (que entienden texto, imagen, audio y vídeo juntos), se espera que el análisis de sentimientos sea cada vez más preciso y sofisticado. Pronto será posible no sólo entender lo que dice la gente, sino también cómo lo dice, teniendo en cuenta el tono de voz, las expresiones faciales e incluso las pausas en el habla.
Internet es un gran espejo del comportamiento humano y el análisis de los sentimientos, con la ayuda de la inteligencia artificial, es aprender a descifrar esta reflexión con creciente claridad.
Por Gleyber Rodrigues, experto en IA, Estrategia, Tecnología y Marketing de Autoridades
