La mayoría de las herramientas de Social Media Monitoring cuentan con módulos de análisis de sentimiento, diseñados para identificar el tono (positivo, negativo o neutral) de las menciones realizadas por los consumidores en redes sociales.
Buzzmonitor también incluye este tipo de análisis, basado en algoritmos estadísticos que aplican el Teorema de Bayes.
¿Qué es el Teorema de Bayes y cómo se aplica?
El Teorema de Bayes permite calcular la probabilidad de que una frase tenga un determinado sentimiento, considerando las palabras que la componen y el contexto en que aparecen.
En términos simples, el algoritmo analiza cada término de un post y evalúa su carga emocional según un conjunto predefinido de datos de entrenamiento.
Por ejemplo:
Si un mensaje incluye la palabra “bien”, que tiene una alta probabilidad de ser positiva (por ejemplo, 0.8), el algoritmo inicialmente interpretará la frase como positiva.
Pero si esa misma palabra aparece junto a “mal”, el algoritmo ajustará esa probabilidad a la baja, ya que ha aprendido que esa combinación generalmente tiene un sentido negativo. Así, el puntaje podría bajar a 0.1, resultando en una clasificación negativa para todo el post.
Por el contrario, si aparece junto a “muy”, como en “muy bien”, el puntaje positivo aumentará, dado que esta combinación suele reforzar el sentimiento positivo.
¿Cómo se clasifica un post?
Una vez analizadas todas las palabras y combinaciones, el algoritmo calcula un puntaje entre 0 y 1. Con base en ese resultado:
De 0 a 0.5 → Sentimiento negativo
De 0.6 a 0.7 → Sentimiento neutral
De 0.7 a 1 → Sentimiento positivo
¿Cómo se entrenan estos algoritmos?
El sistema se basa en un conjunto de entrenamiento: una base de datos con frases ya clasificadas por analistas humanos como positivas, negativas o neutrales. A partir de estos datos, el algoritmo aprende las probabilidades asociadas a cada término y combinación de términos.
¿Por qué a veces los resultados no son precisos?
El lenguaje humano es complejo y lleno de matices como la ironía, el sarcasmo o los dobles sentidos, que pueden confundir incluso a los algoritmos más avanzados.
Un ejemplo típico:
“¡Esa canción nueva es como un virus! ¡Auxilio, no puedo parar de escucharla!”
Aunque el sentimiento real es positivo (la persona disfruta la canción), palabras como “virus” o “auxilio” suelen tener una carga negativa, lo que podría llevar a una clasificación incorrecta.
Por eso es importante tener en cuenta que el análisis de sentimiento es una estimación estadística, no una interpretación perfecta. Siempre debe ser considerado como un indicador general, útil para análisis en escala, pero no como un diagnóstico absoluto.