A la caza de las opiniones del cliente en las redes

Carlos Gómez, profesor de la Universidade da Coruña, investiga un sistema para analizar los mensajes vertidos en internet

Carlos Gómez, en la entrada del instituto Eusebio da Guarda.

Carlos Gómez, en la entrada del instituto Eusebio da Guarda. / Víctor Echave

“Cualquier empresa que ofrezca un producto o servicio quiere conocer la opinión del público”, explica Carlos Gómez Rodríguez, catedrático de Ciencias de la Computación e Inteligencia Artificial en la Universidade da Coruña, sobre la utilidad del proyecto que dirige en la actualidad bajo la denominación de Salsa, acrónimo en inglés de Análisis Sintáctico Eficiente de Análisis de Opiniones a Gran Escala.

Previamente, desarrolló una investigación denominada Fastparse, que recibió 1,5 millones de euros del Consejo Europeo de Investigación (ERC) para desarrollar analizadores sintácticos de textos rápidos. “El proyecto terminó en julio y se consiguió crear un sistema que analiza mil oraciones por segundo y El Quijote en diez segundos”, detalla Gómez, que para la nueva iniciativa que pone ahora en marcha cuenta con una ayuda de 150.000 euros del ERC.

“El análisis sintáctico es un paso que por sí solo no tiene una aplicación directa, pero sí sirve para construir aplicaciones prácticas sobre él”, advierte sobre el paso que se dio con Fastaparse, por lo que ahora el proyecto Salsa busca utilizar los resultados del anterior para analizar opiniones de mensajes en las redes sociales de los usuarios sobre productos y servicios. La alternativa al uso de sistemas informáticos es la búsqueda manual de las opiniones, que implica un gran trabajo, o la realización de encuestas, cuyo resultado no es el mismo.

Léxico

“Técnicamente es complejo y requerirá bastante trabajo en el campo de la inteligencia artificial,” admite Gómez sobre Salsa, que deberá analizar el léxico, en el que hay palabras con significado positivo y negativo. “Pero al combinarse para formar oraciones cambia su sentido, ya que podemos decir este teléfono es bueno y no es muy caro, pero también es caro y no es muy bueno, que son las mismas palabras con distinto orden”, señala el profesor, quien añade: “Ahí entra la sintaxis, que permite saber qué es lo que se niega”.

En la actualidad ya existen sistemas de este tipo, pero el que proyecta el equipo liderado por Gómez “pretende ser más eficiente y más accesible para quienes no tengan grandes recursos computacionales”. Según comenta, “los sistemas que aciertan mucho suelen ser lentos y necesitan varias máquinas potentes, mientras que los más rápidos son imprecisos en cuanto a sus resultados”. Tras haber completado con éxito el proyecto Fastparse, su director piensa que ahora con Salsa podrá conseguirse “precisión y velocidad”.

En su opinión, en el mercado habrá una “importante demanda” de este sistema porque lo considera “útil para saber si un producto o servicio tiene una recepción buena o mala, así como sus puntos fuertes y débiles”. También permitirá obtener opiniones sobre aspectos concretos y tomar decisiones, indica Gómez, quien estima que además podrá servir a partidos políticos para conocer tendencias de su electorado y a instituciones de todo tipo. “Una entidad sanitaria puede querer saber opiniones sobre las vacunas o las medidas contra la COVID”, pone como ejemplo este investigador, para quien “es difícil realmente que haya un sector al que no le interese”. Gómez ya mantuvo contactos informales con clientes potenciales antes de poner en marcha esta investigación y sabe que hay interés, aunque el proyecto incluirá la realización de un estudio de mercado.

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