Determinación del nivel de percepción de usuario a través de estudios de análisis de sentimientos en el contexto del marketing

Abstract

Introducción: Los comentarios que realizan los clientes de las empresas en las redes sociales y portales de comercio electrónico sobre productos y servicios ofrecidos por estas, no solo permiten a las empresas determinar la percepción de los clientes para la toma de decisiones a nivel de marketing, sino que también sirven como referencia para otros clientes a tomar decisiones antes de comprar un producto. Una de las técnicas derivadas del procesamiento del lenguaje natural y la computación afectiva que permite determinar el de una opinión es el análisis de sentimiento. Objetivo: Determinar un indicador cuantitativo del nivel de percepción mediante una ecuación matemática que involucra el valor de polaridad (positiva, negativa, neutra) de una opinión. Metodología: Este trabajo se enfocó en la automatización del proceso de minería de opinión y la determinación del nivel de percepción mediante la identificación de las librerías más utilizadas e idóneas para el desarrollo de este trabajo; la identificación de ecuaciones matemáticas para determinar el nivel de percepción, la implementación de una herramienta para automatizar el proceso y la verificación de su utilidad mediante un caso de estudio. Resultados: Por medio de una ecuación matemática que involucra las tres polaridades de una opinión obteniendo una herramienta automatizada en lenguaje Python, que hace uso de la librería Paralleldots. Conclusiones: La herramienta desarrollada permite realizar estudios de minería de opinión en los que el valor agregado es la estimación de un nivel de percepción por opinión y general. El enfoque propuesto pretende servir como referencia para ser replicado y extrapolado en diferentes contextos de aplicación además del marketing.

Keywords

• computación afectiva
• nivel de percepción
• minería de opinión
• polaridad
• análisis de sentimientos