Por Jorge González

¿Por qué engancha tanto la telebasura?, nos preguntamos muchas veces. La respuesta es más complicada de lo que aparentemente parece. Dentro de una casa donde pasan cosas que graban las veinticuatro horas del día, a priori, podría ser un programa aburrido. Pero no, no lo es, porque pasan cosas parecidas a las que queremos que pasen y que muchas veces superan nuestras expectativas, carnívoramente hablando. Detrás de los vaivenes a la cocina, los culebrones, hay un tratamiento de Big Data vanguardista y desconocido: el análisis de sentimiento, cuya práctica se remonta a principios del año 2000.

El análisis de sentimiento, a veces llamado opinion mining o polarity detection se refiere a un conjunto de algoritmos y técnicas usadas para extraer tres conclusiones fundamentales de una fuente de datos: positivo, negativo o neutro. Estas conclusiones cristalizan en probabilidades numéricas o un conjunto de classes.

Como bien señala Enrique Fueyo, CTO de Séntisis, para poder analizar frases en probabilidades numéricas, por ejemplo, se enumerarían dos columnas: positivo y negativo. En ellas se sigue un número de palabras clave. La palabra “odio”, tendría un número 1 en negativo y la palabra amor, en positivo; en cambio, la palabra “yo”, estaría en ambas, sería neutra. Usando el método Naive Bayers de clasificación, por ejemplo, podemos conseguir que un ordenador categorice la frase “me gustan las naranjas” como una frase positiva acerca de las naranjas. Esto, que parece una tontería, puede cambiar el mundo del marketing.

Con ayuda del Big Data podemos conseguir que cantidades inmensurables de información se analicen en unos cuantos segundos y sepamos inmediatamente qué opinan cuarenta millones de tuits sobre determinada opinión política o qué tendencias de sentimiento se siguen en ciertas crisis reputacionales. Imaginemos una crisis reputacional de una empresa, pues bien, averiguar cuál es el corazón de la crisis para poder transformar el argumentario de la opinión pública de negativo a positivo sería vital y convertiría serias amenazas en, incluso, oportunidades. Lo que no se puede medir, no se puede mejorar, pero lo que se puede conocer, se puede transformar.

El gran reto del análisis del sentimiento es predecir cuestiones inherentes a la cultura humana, o cómo desgranar en pedazos nuestra, aparentemente impredecible, naturaleza. La ironía es uno de estos retos. Un algoritmo tiene la imposibilidad de verificar que cuando decimos “claro, me parece estupendísimo que me pagues la mitad del sueldo este mes” pueda atribuirlo a la columna de negativos.

Pero independientemente de los claroscuros del análisis de sentimiento, el mundo de la abogacía ignora los nutritivos efectos que pueden suponer conocer qué se opina de determinado despacho de abogados o llegar a saber si se está en el top of mind de potenciales clientes mediante análisis segmentados. El marketing se limita a lanzar información a determinados entornos y analizar el retorno en la medida en que esto sea posible, pero no utiliza la versatilidad que pueda aportar un growth hacker que utilice estas técnicas y dirija lo que necesita un determinado público allá donde se encuentre. Como dijo Molière, Je prends mon bien où je le trouve , tenemos a nuestra disposición toda la información para coger lo que nos convenga allá donde lo encontremos.