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Software de análisis de texto y contenido

Conoce las ventajas de usar un software de análisis de texto y contenido que te ayude a analizar textos y convertirlos en datos que te sean de utilidad para tu investigación.



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¿Qué es un software de análisis de textos y contenido?

El software de análisis de textos es una técnica que utilizan las computadoras para extraer información valiosa de lenguaje humano de una manera inteligente y eficiente. Los investigadores y desarrolladores pueden utilizar este método para reunir información diversa y desorganizada en datos estructurados.

Analizar los datos de una investigación es una tarea muy importante para la toma de decisiones. El análisis del texto, tanto en documentos como en gráficos y los detalles cualitativos, puede transformarse en detalles cuantitativos, con lo cual se pueden obtener conclusiones razonables mediante la decodificación del contenido.

Los desarrolladores e investigadores utilizan el análisis de texto para establecer la correlación entre dos entidades, la generación automática de resúmenes, la traducción, el reconocimiento de voz y otras tareas similares de gestión de contenidos que se les presentan.

Si hablamos del aspecto empresarial, el software de análisis de texto y contenido ofrece temas más amplios, como la búsqueda semántica y la gestión de contenidos para recopilar información.


Técnicas para el para análisis de textos y contenido

Realiza estudios de mercado cualitativos y cuantitativos más rápidos mediante la implementación del software de análisis de textos y contenido. Gracias a esta herramienta que te ofrece QuestionPro, podrás enfatizar todos los términos importantes y categorizar las respuestas a preguntas abiertas en particular.

Para los encuestadores, es crucial analizar las respuestas recibidas, por lo que el sistema será útil si quieres datos estructurados mediante la observación de patrones en el texto y la conversión de datos en formatos legibles.

El software de análisis de textos y contenido para el análisis de sentimientos, el análisis lingüístico o el análisis cuantitativo de textos se puede utilizar para convertir el texto en información práctica que puede influir en la toma de decisiones inteligentes para el negocio.

Miles de datos valiosos recibidos a través de encuestas o cualquier otro medio pueden ser analizados utilizando estas técnicas. El primer paso en este proceso de recuperación y análisis es identificar la información textual a través de Internet, en los archivos del sistema informático o de la base de datos.

Análisis lingüístico

Por lo general, la mayor preocupación en la construcción de contenido es si una oración es autosuficiente o no, pero la verdadera esencia de un idioma es qué tan bien conectadas están las múltiples oraciones y qué tan significativo es todo el contenido para la audiencia.

El software de análisis de textos y contenido generalmente implementa técnicas estadísticas avanzadas, pero además, utiliza otros métodos de progresión del lenguaje natural, como el etiquetado del habla o cualquier otro método de análisis del lenguaje.

Originalmente se usaba para revelar errores gramaticales en un fragmento de contenido, pero con el tiempo ha evolucionado hasta convertirse en un método utilizado para evaluar los sentidos más amplios del texto, como el contexto de una frase en particular, es decir, si es interactiva o no. El autor, así como el público al que va dirigido, son tomados en cuenta a la hora de sacar conclusiones utilizando este método.


Reconocimiento de Entidades Nombradas (NER)

También conocido como extracción de entidades o identificación de entidades, es un método de análisis de índice geográfico que se utiliza para analizar parámetros de texto nombrados y designarlos en categorías predefinidas como nombres de ubicación, individuos o acrónimos. La NER se basa en técnicas gramaticales o técnicas de análisis numérico o en ambas para generar un extracto del texto.

Un análisis de NER se produce cuando una frase indefinida como: "Jorge es dueño de una granja de 300 acres desde 2001." En una definida como: "Jorge[Persona] posee una granja de 300 acres en México[Ubicación] desde 2001[Año]".

Análisis de Sentimientos

Investigar el estado de ánimo y los sentimientos de los clientes a través de llamadas, sitios web o páginas de redes sociales puede ser esencial para la resolución más rápida de problemas y la mejora de la satisfacción del cliente, ya que permite entender qué tan bien le está yendo a tus productos/servicios en tu mercado objetivo o qué se puede mejorar en comparación con los demás en el mercado.

Con una herramienta de análisis de sentimientos puedes extraer información sobre emociones y actitudes utilizando métodos computacionales que usen fórmulas de identificación, cuantificación y aprendizaje de datos subjetivos. Las percepciones de las emociones, estados de ánimo u opiniones de los encuestados se rastrean mediante el análisis de sentimientos (minería de opiniones) y se analizan para obtener mejores resultados.

Te recomiendo leer este artículo somo cómo utilizar la herramienta de análisis de sentimientos del cliente de QuestionPro.

Hay tres maneras de realizar el análisis de sentimientos.

  • De feliz a triste o escala 0-10: Donde se supone que los clientes deben ingresar lo que ellos definen como su experiencia con la organización. Puedes trabajar para mejorar o mantener la experiencia de los usuarios sobre la base de esta puntuación.
  • Para comprender si los clientes han tenido experiencias extremadamente positivas o negativas utilizando el análisis polar.
  • Al categorizar los sentimientos a detalle, por ejemplo, expresando cuán enojados o frustrados están con el equipo de atención al cliente.

Análisis cuantitativo de textos

Esta técnica de análisis es usada por humanos y también por computadoras para establecer ecuaciones gramaticales o definitivas entre palabras. Esto podrá dar sentido a los patrones que existen en el contenido.

Hay 3 pasos para realizar esta técnica:

  1. Elige secciones de texto para el análisis

  2. Los parámetros cuantitativos del texto, como el número de palabras, las partes de la oración, la categoría de contenido y otros, deben extraerse para ser introducidos en una matriz cuantitativa.

  3. Para asegurarse que se hacen las conclusiones apropiadas sobre el texto o el autor, esta matriz debe ser analizada utilizando métodos de análisis estadísticos.

Análisis Contextual

Esta técnica para el análisis de textos y contenidos permite al investigador evaluar el texto teniendo en cuenta diversos factores, tales como factores culturales, sociales o históricos, y considera las circunstancias en las que nació un determinado contenido.

La mejor manera de establecer el contexto es definir una correlación entre un sustantivo y otros términos relacionados que son vecinos de las palabras clave junto con el análisis de la asociación entre múltiples términos en el contenido.

Desambiguedades de Entidades Nombradas (NED)

También llamado vinculación de entidades, es un concepto que ofrece reconocimiento y formación de conceptos a partir del contenido y no depende del análisis estadístico como la NER para extraer conceptos y tampoco recupera entidades específicas.

Por ejemplo, en una frase, "Steve Jobs fue fundamental para el éxito de Apple", el concepto es que Apple es la marca y no la fruta. Esto se manifiesta mediante la vinculación de entidades, pero requiere una base de conocimiento de entidades que contenga todas las menciones en el texto.

Ejemplos de análisis de textos y contenidos

Aquí hay tres ejemplos para que te decidas a hacer uso de un software de análisis de textos y contenido para crear conciencia sobre las aplicaciones de la minería de textos en el mundo de hoy:

Servicio de atención al cliente eficiente: Este es uno de los ejemplos básicos de análisis de texto que permite mejorar la atención al cliente mediante el uso de medios como encuestas online o llamadas de satisfacción al cliente para realizar mejores productos o servicios. Esta técnica ayuda a construir la confianza de los consumidores al proporcionarles respuestas rápidas y automatizadas en momentos en que necesitan ayuda.

Publicidad a través de medios digitales: En la actualidad, las empresas de publicidad confían en los medios digitales para obtener resultados fiables. Hacer uso de un software de análisis de textos y contenidos es esencial para que las empresas de publicidad obtengan mejores resultados. En comparación con los métodos publicitarios tradicionales, como los enfoques basados en cookies, tiene una ventaja en términos de privacidad junto con resultados precisos.

Mejora tu contenido: La generación de contenido depende del esfuerzo humano, pero facilita el proceso de creación de contenido en lo que respecta a la gestión de la gran mayoría de los datos. Mediante el análisis de texto, el contenido puede mejorarse añadiendo múltiples aspectos, como la organización o la creación de un esquema que lo haga aplicable a más de una implementación.

Por último, te recomiendo leer sobre 7 razones para medir la satisfacción del cliente.

La implementación de un software de análisis de textos y contenido es sólo el comienzo de todo el proceso de utilización de datos.

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