COMPARATIVA: ANÁLISIS DE EMOCIONES VS. ANÁLISIS DE SENTIMIENTOS

Publicado el 07 de diciembre de 2023  - Actualizado el 13 de diciembre de 2023

COMPARATIVA: ANÁLISIS DE EMOCIONES VS. ANÁLISIS DE SENTIMIENTOS

A la hora de utilizar una herramienta de análisis semántico automático, existen dos enfoques: el análisis de sentimientos o el análisis de emociones.

Aunque similares en muchos aspectos, existen diferencias fundamentales entre ellos que es importante comprender para tomar la decisión correcta.

En este artículo, compararemos los dos enfoques para determinar cuál elegir para su situación. Empecemos por el análisis de sentimientos.

1) Análisis de sentimiento

Si alguna vez ha utilizado una herramienta de análisis semántico automático, lo más probable es que ya haya oído hablar del análisis de sentimientos (o incluso lo haya probado).

De hecho, la mayoría de las herramientas especializadas ofrecen ahora métricas semánticas, en particular una puntuación de sentimiento. El objetivo es clasificar cada comentario como positivo, neutro o negativo, con un índice de confianza y posiblemente un índice de intensidad.

Tras los resultados, una etapa de preprocesamiento limpiará y normalizará primero las palabras. Las técnicas más corrientes permiten minusvalorar automáticamente las palabras, suprimir los signos de puntuación, los números y las palabras vacías, convertir los caracteres especiales, analizar la familia de palabras, etc.

Una vez completado el preprocesamiento, los algoritmos automáticos de sentimiento pueden clasificarse en 3 partes:

• Aprendizaje automático: este enfoque utiliza una técnica de aprendizaje automático y varias funciones para crear un clasificador que pueda identificar el texto que expresa un sentimiento. Hoy en día, los métodos de aprendizaje automático son populares porque se adaptan fácilmente a cualquier dato.
• basado en el léxico: este método utiliza una variedad de palabras anotadas por un puntaje de polaridad para decidir el puntaje de calificación general para un contenido determinado. La mayor ventaja de esta técnica es que no requiere ningún dato de entrenamiento, mientras que su punto más débil es que una gran cantidad de palabras y expresiones no se incluyen en los léxicos de sentimientos.
• híbridos: la combinación de aprendizaje automático y enfoques basados ​​en léxico para abordar el análisis de sentimientos se denomina híbrido. Aunque no se usa comúnmente, este método generalmente produce resultados más prometedores que los enfoques mencionados anteriormente.

Se han hecho grandes progresos en este sector, y las mejores herramientas ahora alcanzan un nivel de confiabilidad de más del 75%.

Si el análisis realizado por la empresa no requiere una profundidad significativa, entonces el análisis de sentimiento puede proporcionar ciertas ventajas.

Prevención y gestión de crisis en redes sociales. Cuando una empresa se encuentra en una situación de mal rumor en las redes, es necesario actuar con rapidez. Si se detecta un volumen anormal de palabras negativas en una red como Twitter, la empresa puede tomar medidas de inmediato y actuar con mayor rapidez.

Gestionar la reputación electrónica. A menudo integrado en el software de Social Listening, el análisis de sentimientos permite monitorear la reputación electrónica de una empresa en las redes sociales. Al seguir y filtrar por sentimiento lo que se dice de su empresa, permite tener un mayor conocimiento sobre la opinión general sobre la marca.

Pero existen algunas limitaciones e inconvenientes en el análisis de sentimientos:

• sentimiento no es emoción... El análisis de sentimiento no proporciona suficiente profundidad o alcance para ser útil para la retroalimentación de encuestas o análisis de reseñas web. No es un reemplazo completo para leer las respuestas de la encuesta, ya que hay matices útiles en los comentarios.
• sarcasmo/ironía no se evalúa con precisión. (Y si es así, ¿debería ser un sentimiento positivo o negativo?).
• otra desventaja es que la ambigüedad del lenguaje natural puede confundir a los algoritmos de NLP, y es por eso que la parte neutral suele ser la parte principal (por lo que se necesitan muchos datos para comenzar a detectar irritantes o crear un mapeo de los viajes de los clientes).

Esta es la razón por la que, más recientemente, los investigadores y lingüistas han desafiado el análisis de sentimientos existente para lograr una puntuación más profunda y procesable. Construyeron las primeras herramientas de análisis de emociones que primero se extendieron a las principales plataformas de gestión de la experiencia del cliente.

2) El análisis de las emociones

Si desea tener una comprensión global de la experiencia y los viajes de sus clientes, entonces el análisis de emociones cumple con sus expectativas.

Pero como funciona?

La herramienta analizará el comentario, decidirá qué emoción es la más apropiada para cada frase y le asignará una emoción principal en función del peso emocional.

Para lograr este resultado, millones de frases, palabras, etc. han sido integrados en un diccionario emocional y acoplados a capas de interpretación, lo que permite interpretar todas las señales utilizadas en el lenguaje escrito. Por ejemplo, en Q°emotion hemos desarrollado un diccionario emocional multilingüe que comprende más de 50 millones de palabras y expresiones para realizar este análisis.

Las mayúsculas, las formas negativas, la puntuación, los emojis, la inversión, el tiempo verbal y las formas serán útiles para detectar mejor la emoción del comentario y limitar el número de errores.

Al integrar las emociones en el análisis, obtendrá una visión global de las emociones expresadas, podrá comparar entre años, encuestas, preguntas, segmentos de clientes, etc.

Podrá crear sus propios puntos de referencia y ver evoluciones periódicas en los resultados de su encuesta, junto con puntajes CSAT o cuantitativos.

A pesar de todo, quizás le preguntes cómo las emociones permiten un análisis más fino que el análisis de sentimientos.

Para responderla de la forma más sencilla posible, debemos plantearnos la cuestión de la priorización de los irritantes. Efectivamente, después de haber realizado un análisis de sentimiento, ¿cómo saber, sin leer el textual, qué comentario negativo tiene mayor prioridad que los demás?

Donde el análisis de sentimientos segmentará los datos textuales en tres sentimientos distintos (positivo, negativo o neutral); el análisis emocional permite segmentar los comentarios en 6 emociones denominadas primarias (alegría, sorpresa positiva, miedo, tristeza, ira y asco).

Se dice que estas emociones son primarias porque son comunes a todos los seres humanos sin distinción de edad, género, origen, etc.

Si volvemos a nuestra cuestión de priorizar los irritantes, el análisis emocional nos permitirá ir mucho más allá al detectar 4 emociones negativas. Y esto será importante porque dependiendo de la emoción detectada, la acción a realizar no será en absoluto la misma.

De hecho, es fácil comprender que un cliente que expresa miedo no necesitará la misma respuesta que un cliente enojado. Sin esta capa emocional, con solo un análisis de sentimientos, será extremadamente difícil cumplir adecuadamente con las expectativas del cliente.

Imagine un cliente que expresa su disgusto por un producto. Si le ofreces un descuento para comprar este producto, no funcionará, por 2 razones principales:

• porque el cliente ya está buscando un cambio completo
• porque esta emoción es a menudo incontrolable, más fuerte que su mente y su voluntad.

Darle la misma respuesta una y otra vez es como decirle: “No entiendo lo que me estás diciendo”.

A continuación se muestra una tabla que detalla los diferentes planes de acción esperados por los clientes en función de la emoción expresada:

Como habrá entendido, el análisis emocional le permite ir mucho más allá y comprender en profundidad la experiencia que realmente viven sus clientes. Es tanto más efectivo si realiza encuestas con preguntas abiertas.

Además, si ya utilizas indicadores de satisfacción como el NPS (Net Promoter Score) o el CSAT (satisfacción del cliente), entonces la combinación de estos indicadores con el análisis emocional le dará resultados aún más convincentes.

3) Combinar indicadores de satisfacción y análisis emocional

De hecho, combinar las métricas de satisfacción tradicionales con las emociones lo ayudaría a aprovechar la simplicidad de los puntajes CSAT promedio en preguntas globales o algunas preguntas estratégicas Y la profundidad y el valor agregado de los comentarios de los clientes.

Al combinar los dos enfoques, tendrá la posibilidad de comprender mejor la evolución de la satisfacción a lo largo del tiempo y comparar los resultados en diferentes períodos...

En el siguiente ejemplo sobre un caso bancario, podemos ver que comparando 2020 con 2018, hubo una caída en el CSAT de casi 0,9 puntos.

Esto está relacionado en los comentarios con el tema “Banca en línea”, cuyo servicio se ha deteriorado claramente y que por sí solo explica la caída de 0,4 puntos en la satisfacción durante el año.

Para algunos temas, puede ir más allá del seguimiento de la satisfacción para gestionar las emociones de los clientes a lo largo del recorrido del cliente.

E incluso si no puede hacer un análisis sólido, comience a recopilar

Los comentarios abiertos lo ayudarán a obtener datos históricos, lo que también es excelente para evaluar tendencias y verificar manualmente señales débiles.

Como habrás entendido, cada tipo de análisis tiene su punto fuerte, si el análisis de sentimiento es más propicio para el social listening y las redes sociales; El análisis emocional permite explotar al máximo la palabra clave de las encuestas y las opiniones en línea.

La solución que ofrecemos en Q°emotion es una plataforma SaaS para el análisis emocional y semántico automático de las textuales de los clientes. La herramienta permite el análisis de comentarios de todas las fuentes y en más de 30 idiomas. Si desea saber más, puede descubrir un caso de cliente a continuación o reservar una demostración en vivo directamente haciendo clic aquí.