Probablemente, la palabra empatía es uno de los conceptos más humanos que existen. La RAE la define como el “sentimiento de identificación con algo o alguien” o la “capacidad para identificarse con alguien y compartir sus sentimientos”. Por lo tanto, consiste en ponerse en la piel del otro para averiguar cómo se siente y qué emociones está experimentando; algo que solo pueden hacer parcialmente los animales y, lógicamente, las personas.
En este sentido, es básico tener la capacidad de sentir y de emocionarse para poder adquirir el rol del otro; y esto es algo que hasta ahora el ser humano no ha podido transmitir a las máquinas que ha creado. Durante décadas, la ciencia, el arte, la literatura o el cine han abordado este problema y han explorado la ‘frontera’ que separa la vida y la conciencia existencial de la inteligencia artificial. Y pese a todo, todavía hay dudas sobre que algún día un robot pueda llegar a percibirse como un ser vivo pensante.
Sin embargo, los investigadores que trabajan en este campo tienen en su mayoría la esperanza de que, tarde o temprano, las máquinas puedan llegar a igualar o superar a los humanos para manejar con soltura conceptos complejos como el amor, la felicidad, la ira o la vergüenza. Al fin y al cabo, se esfuerzan para conseguirlo, y en los últimos años se han hecho avances muy interesantes en el campo de la computación. Unos progresos que, además de tener implicaciones filosóficas, también están cambiando la forma de trabajar de las empresas.
Analizar el sentimiento sin la necesidad de sentir
Como decimos, todavía estamos lejos de poder pedirle a un cerebro artificial que empatice o sienta con nosotros. Pero sí es posible solicitarle que identifique cómo nos encontramos e interprete nuestras emociones. Algo que en ActionsDATA consideramos que es tremendamente interesante para que las empresas puedan entender mejor a sus clientes, personalizar sus servicios y ofrecer las respuestas más adecuadas para cada momento.
Es lo que ya se conoce como análisis del sentimiento. Básicamente, es el proceso que emplea algoritmos e información digitalizada para concretar las emociones positivas y negativas que experimentan las personas en un determinado contexto. Así, su objetivo es reconocer adecuadamente las reacciones humanas ante una información, asunto o situación, para poder adaptarse y responder en consecuencia.
Por sus características, es un proceso que se encuadra dentro de la opinion mining o minería de opinión. Y se apoya principalmente en otras tecnologías como el machine learning (aprendizaje automático) o el procesamiento de lenguaje natural (PLN). Fundamentalmente, porque a través del Big Data se vale de textos y documentos para extraer información subjetiva e interpretar las connotaciones que tienen determinados mensajes o comportamientos de las personas.
Es importante incidir en que el análisis de sentimiento realmente no es una técnica que realice un análisis puramente lingüístico, sino que más bien emplea métodos estadísticos y de asociación para llegar a sus conclusiones. Se vale, por tanto, de sus conocimientos previos y de la experiencia en casos similares para predecir y extraer conclusiones de forma autónoma gracias al mencionado machine learning.
¿Cómo pueden las empresas sacar partido del análisis del sentimiento?
Para las marcas la opinión de sus clientes y de sus usuarios potenciales siempre ha sido importante. Pero hasta hace unos años, no era fácil recoger esta información y trabajar con ella. Para ponderar las respuestas emocionales que generaban sus acciones y productos tenían que hacer consultas específicas a través de estudios de mercado, encuestas, etc. Algo que con Internet ha cambiado, porque las Redes Sociales, las páginas webs y las aplicaciones se han convertido en estupendos canales para expresar opiniones.
Con lo cual, ahora lo importante no es llegar hasta estos datos, sino saber interpretarlos adecuadamente. De ahí que el análisis del sentimiento se esté convirtiendo en una técnica corporativa muy importante para fortalecer las diferentes vías de negocio. Y es que sus aplicaciones son múltiples, tal y como detallamos a continuación:
- Aporta una información de enorme valor para el Departamento de Marketing: Estos datos son muy valiosos para crear y desarrollar campañas, para orientar sus estrategias y mensajes, así como para medir la reacción de los usuarios y tomar decisiones en tiempo real.
- Ayuda a conocer al cliente y darle el mejor servicio: En un mundo donde miles de millones de personas tienen acceso a Internet, lo que buscan las compañías es hacer que sus usuarios se sientan únicos. Y esto lo consiguen a través de servicios personalizados, en los cuales el trato se perciba como algo exclusivo. Por eso, el análisis de sentimiento empieza a ser un recurso fundamental para que las empresas entiendan a las personas y les den justo lo que buscan.
- Capacidad de anticipación: Sin lugar a dudas, tener la capacidad de ver el futuro sería un ‘poder’ de enorme valor. Aunque, por fortuna, la tecnología ya nos permite anticipar de forma bastante precisa determinadas tendencias y comportamientos, utilizando para ello el Big Data y el machine learning. Así que, con la opinion mining se abre la posibilidad de comparar en tiempo real mensajes y comportamientos con otros que estén previamente almacenados en bases de datos, con el fin de identificar situaciones predefinidas y de establecer protocolos de respuesta.
- Mejorar los contenidos y los productos: El marketing de contenidos no solo fortalece las estrategias publicitarias y comerciales, también enriquece y aporta recursos de interés para los usuarios. Y acertar con su enfoque es mucho más sencillo si contamos con herramientas de análisis de sentimiento que nos permitan saber qué mensajes y contenidos suelen tener una respuesta positiva, así como su capacidad para generar determinadas emociones. Algo que, por cierto, también es posible hacer con los propios productos o servicios que se comercializan.
- Es útil para medir la reputación de una marca: Saber lo que los demás piensan de nuestra empresa o de nuestro producto es más fácil que nunca. Con la minería de opinión se puede aprovechar todos los comentarios que hacen sobre nosotros los usuarios en los canales públicos, especialmente las Redes Sociales, para clasificarlos, analizarlos y extraer conclusiones. De esta forma, se convierte en un estupendo termómetro sobre cómo estamos haciendo nuestro trabajo y puede ponernos en el siempre necesario camino de la autocrítica.
El análisis del sentimiento, un recurso actual con mucho futuro
Como acabamos de ver, la tecnología ya permite lograr muy buenos resultados en el análisis de sentimiento de mensajes escritos y textos. Pero no se queda ahí y la intención es que la Inteligencia Artificial también pueda hacer lo propio en contextos más complejos, como las conversaciones de voz o la visualización de imágenes.
Es decir, que a partir de los tonos e inflexiones de la voz humana y del estudio del lenguaje oral sea posible identificar los sentimientos de las personas; o que, a través de los gestos corporales y de las expresiones faciales, las máquinas hagan esa interpretación emocional de la que hablábamos antes.
Ya se están produciendo avances interesantes en este sentido, y no nos cabe ninguna duda que el análisis de sentimiento va a ser uno de los campos donde más van a invertir las empresas digitales en los próximos años. Los motivos saltan a la vista, porque por muy fría que pueda parecer a veces la tecnología, las emociones y los sentimientos no dejarán nunca de ser el motor que mueva el mundo.
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