¿Qué se dice en internet?

4 de Octubre de 2010 por Antonio Valderrabanos
 
Se escriben 500.000 tweets diarios, en español. A esto hay que añadir Facebook y el resto de medios sociales (YouTube, LinkedIn…), además de blogs y foros. Probablemente nadie sabe a ciencia cierta cuánta información producimos a diario, sólo sabemos que decir "mucha" es quedarse corto, cortísimo.
Una búsqueda por "BBVA" en Google, limitada a las últimas 24 horas, produce casi 600.000 resultados. La misma búsqueda restringida a blogs produce casi 5.000 resultados. Y casi 1.200 tweets también en 24 horas. Todo un desafío para cualquier analista de información, ya sea en el departamento de comunicación, en el de reputación corporativa, en el de inteligencia de negocio, en el de atención al cliente… en cualquier departamento que necesite conocer lo que todos decimos del BBVA, de su imagen, de sus productos o de su competencia.
Además, según crece el nivel de información, crece la convicción de que todo este contenido tiene valor económico, es decir, es información de negocio, que nos vale para gestionar nuestro negocio, para ganar dinero o para dejar de perderlo. Hay ejemplos como el de KitKat y Nestlé (http://econsultancy.com/uk/blog/5925-nestle-learns-its-social-media-lesson-the-hard-way) que no dejan lugar a dudas. En resumen, un tercero generó malestar entre los consumidores, las primeras señales del descontento llegaron por redes sociales y Nestlé las ignoró durante demasiado tiempo. Las llamadas "crisis de reputación online".
Twitter es una mina de información; por ejemplo, una mina de opiniones sobre productos y marcas: qué me gusta del nuevo whisky DYC, cómo me fue en mi última estancia en un NH; y son las mismas opiniones por las que pagamos para estudios de mercado, incluso mejores porque son espontáneas.
Son opinones como "Por cierto… Una pasada la pantalla del iPhone 4 Es una maravilla" o "La batería del iphone 4 es el peor engaño de la historia". Es el tipo de información necesaria para diseñar mejores productos, conocer puntos débiles de la competencia, anticipar problemas en atención al cliente…
Y además de opiniones hay también recomendaciones de productos y servicios, alertas de ofertas… y mucho más.
El problema práctico reside en que el volumen de información es ingente, el pajar en el que están nuestras agujas es más grande que todos los pajares que hayamos visto hasta ahora. Y este pajar no permite el mismo tratamiento que hemos dado de siempre a la información. Llega al punto de que una persona tardaría varios días en leer lo que se dice en un día. En otras palabras, ¿es posible analizar esta información con los métodos tradicionales? NO. Y este NO no tiene matices. Y éste es el dolor de cabeza de los analistas de información hoy.
¿Hay alternativas? Sí: y nuestra favorita es automatizar el análisis de todos estos mensajes, entender su contenido a la misma velocidad que se producen.
Además, es necesario hacer este análisis de acuerdo con reglas de negocio, con las necesidades del negocio: ¿cuál es el aspecto de mi producto más criticado?, ¿y el más alabado?, ¿sobre qué aspecto de mi producto están expresando dudas los internautas?
Hay una disciplina que se ocupa, desde el punto de vista científico, de estos problemas, del análisis semántico y la automatización; del texto y los ordenadores. Esta disciplina es la tecnología lingüística y está ya lista para dar respuesta a estos problemas.
 
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