Que es un analisis de un texto

Que es un analisis de un texto

ejemplos de análisis de texto

Los comentarios de texto son lo más parecido a una conversación 1:1 con cada cliente, cada ciudadano y cada empleado. En el texto libre, nuestros clientes nos dicen lo que realmente les importa y por qué, sin estar limitados por las preguntas que decidimos hacerles. Es donde los clientes deciden qué es lo más importante.

Sin embargo, interiorizar diez mil comentarios equivale aproximadamente a leer una novela y clasificar cada frase. Lleva mucho tiempo, es laborioso y es difícil hacer que el texto sea procesable. Para comprender eficazmente los comentarios de texto abierto a gran escala, es necesario que su equipo lea los comentarios a gran escala o que utilice una herramienta de análisis de texto para identificar los elementos y temas más importantes de los comentarios. Repasemos juntos los fundamentos del análisis de texto y ofrezcamos algunas herramientas útiles que pueden utilizarse.

El análisis de texto es el proceso mediante el cual se extrae y clasifica automáticamente la información de los datos de texto. En el ámbito de la gestión de la experiencia, el texto puede adoptar la forma de respuestas a encuestas, mensajes de correo electrónico, solicitudes de asistencia técnica, notas del centro de llamadas, reseñas de productos, publicaciones en las redes sociales y cualquier otro tipo de información que se proporcione en forma de texto libre, en lugar de en formato de opción múltiple. El análisis de textos permite a las empresas descubrir información en este formato de datos no estructurados.

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El análisis de textos es el proceso de extraer el significado de un texto. Por ejemplo, puede ser el análisis del texto escrito por los clientes en una encuesta de clientes, con el objetivo de encontrar temas y tendencias comunes. La idea es poder examinar los comentarios de los clientes para informar a la empresa sobre la adopción de medidas estratégicas, con el fin de mejorar la experiencia del cliente.

Para que el análisis de textos sea lo más eficiente posible, las organizaciones pueden utilizar software de análisis de textos, aprovechando el aprendizaje automático y los algoritmos de procesamiento del lenguaje natural para encontrar el significado en enormes cantidades de texto.

Por ejemplo, en Thematic analizamos los comentarios de texto libre que se envían en los formularios de opinión de los clientes, que antes eran difíciles de analizar, ya que las empresas dedican tiempo y recursos a hacerlo manualmente.

Posteriormente, utilizamos el análisis de texto para ayudar a las empresas a encontrar información oculta sobre los clientes y poder responder fácilmente a las preguntas sobre sus datos de clientes existentes. Además, con la ayuda de software de análisis de texto como Thematic, las empresas pueden encontrar temas recurrentes y emergentes, rastreando tendencias y problemas, y crear informes visuales para que los gestores puedan comprobar si están cerrando el círculo con el cliente final.

herramienta de análisis de textos

El análisis de textos combina un conjunto de técnicas de aprendizaje automático, estadísticas y lingüísticas para procesar grandes volúmenes de texto no estructurado o que no tiene un formato predefinido, con el fin de obtener ideas y patrones. Permite a las empresas, los gobiernos, los investigadores y los medios de comunicación explotar el enorme contenido del que disponen para tomar decisiones cruciales. La analítica de textos utiliza diversas técnicas: análisis de sentimientos, modelización de temas, reconocimiento de entidades con nombre, frecuencia de términos y extracción de eventos.

La minería de textos y la analítica de textos suelen utilizarse indistintamente. El término «minería de textos» se utiliza generalmente para obtener información cualitativa de textos no estructurados, mientras que el análisis de textos proporciona resultados cuantitativos.

Por ejemplo, la minería de textos puede utilizarse para identificar si los clientes están satisfechos con un producto analizando sus opiniones y encuestas. La analítica de textos se utiliza para obtener conocimientos más profundos, como la identificación de un patrón o una tendencia a partir del texto no estructurado. Por ejemplo, la analítica de textos puede utilizarse para entender un pico negativo en la experiencia del cliente o la popularidad de un producto.

técnicas de análisis de textos

El análisis de textos tiene una larga historia de trabajo humano. El objetivo del análisis de textos es extraer información sobre datos semánticos o gramaticales entre las palabras. Más recientemente, la forma de estudiar el texto se ha desplazado hacia los métodos digitales de análisis como modo principal de estudio (Rockwell 209).Los métodos informatizados de análisis de textos fueron algunas de las primeras herramientas digitales adoptadas y ampliamente utilizadas en las humanidades.  Como ejemplo de un proyecto canónico de análisis textual digitalizado «temprano», el Index Thomisticus de Roberto Busa intentó analizar las obras completas de Tomás de Aquino, durante la década de 1940 («A Brief History»).

Rockwell sostiene que el modelo de análisis de textos asistido por ordenador se basa en una «visión de lo que es un texto y de cómo debemos utilizarlo» (210). Como tal, Rockwell afirma que el archivo de concordancia digital es «un texto híbrido creado por las elecciones del usuario a partir del texto original» que permite una manera diferente de relacionarse con la información (213). Los programas de análisis de textos surgieron a partir de herramientas diseñadas inicialmente para ayudar a crear concordancias impresas. La concordancia funcionaba como medio para encontrar patrones dentro de un texto o conjunto de textos: un corpus textual. Este trabajo en particular era una forma de tecnología de la información que indexaba los archivos de concordancia para facilitar el acceso, permitiendo a los humanistas utilizar archivos en línea en sus ordenadores personales. La interacción con el texto a través de herramientas digitales ha permitido a los investigadores «encontrar palabras en una cadena», buscar «palabras circundantes, buscar patrones complejos, contar cosas, comparar vocabulario entre caracteres, [y] visualizar textos» (Rockwell 211).    Al estudiar el texto, los humanos hacen este trabajo todo el tiempo, pero los ordenadores pueden hacer el trabajo más rápido y a mayor escala.

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