Text Mining y Redes Sociales

En esta entrega, hablaremos de las posibilidades de extraer conocimiento a partir del texto – pero no nos referimos al texto estructurado contenido en las bases de datos: hablamos del lenguaje natural, y particularmente, de lo que se consigna en las redes sociales. La minería de texto es un área propia de estudio, pues el procesamiento de la información no estructurada es mucho más amplio y complejo que aquél ejercido sobre las bases de datos.

Muchas organizaciones están presentes, por ejemplo, en Facebook o Twitter, pero utilizan la minería de datos sobre información procedente de los CRM (Customer Relationship Management) para análisis de tendencias y opiniones, desperdiciando así grandísimos niveles de información relacionada directamente en la Web. Por esta razón, han surgido términos como “Opinion Mining”, partiendo de la consideración del texto que circula en Internet como hechos u opiniones, o “Sentiment Analysis”, que representan factores muy valiosos para equipos de mercadeo. En este terreno, se suelen usar palabras clave para buscar –y algunos mecanismos extra para diferenciar cuándo se puede tratar de sarcasmos, por ejemplo–. Las aplicaciones de estos métodos son muy amplias, y representan un gran acercamiento a los clientes.

Otro interesante campo de aplicación ha sido el uso para la salud pública: por ejemplo, se han tomado palabras clave relacionadas con la influenza, para identificar los lugares donde los virus aparece, a partir de Blogs. Y, aún más, se ha buscado identificar qué comunidades sociales respectivas podrían ayudar a distribuir información preventiva. 

Las apariciones de influenza también han sido supervisadas a través de Twitter, así como la definición de los analgésicos más comunes consumidos por la gente, a partir de las recomendaciones que hacen los usuarios allí.

Otros ejemplos valiosos están en la predicción de éxito de las nuevas películas, a partir de las menciones realizadas en Twitter, o la clasificación de los tipos de música y tags de Last.Fm, entre otros. 

Para esto, se pueden utilizar herramientas como Real Time Text Analytics , Statistica Text Miner (como extensión de Statistica Data Miner), o la anteriormente mencionada RapidMiner, entre otras.

Referencias

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