El sentimiento a veces es solo una capa superficial de la psicología humana: ¡hay mucho por explorar! Podríamos decir que las emociones son las que nos definen como humanos. Además, facilitan la comprensión de discursos tan complejos como la ironía o el sarcasmo. Por ello, su detección en el mundo de la lingüística computacional es algo que se está convirtiendo en una de las tareas más relevantes y retadoras.  

Históricamente se han centrado esfuerzos en el análisis del sentimiento, para determinar si un texto es positivo, negativo o neutro. Y a pesar de ser un tema bastante desafiante, tras 10 años de experiencia en el sector es algo que hemos optimizado, con foco en entregar a nuestros clientes una comprensión más profunda de los consumidores. 

En este sentido, desde Séntisis Intelligence hemos elaborado un mapa con un total de quince emociones universales, es decir, aplicables a cualquier mensaje, marca o sector:

Aburrimiento, emotividad, indiferencia, enojo, miedo, tristeza, asombro, expectación, duda, alegría, risa, interés, admiración, rechazo y deseo. 

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Estas emociones nos van a permitir comprender con más detalle lo que expresa el usuario, el contexto y la relación con una marca, sector o personaje.

Las personas podemos manifestar múltiples estados de ánimo o emociones, algunos simples, otros más complejos, y, por supuesto, se pueden experimentar varios a la vez. Estas emociones, no tienen porqué llevar un sentimiento asociado aunque pueda parecer que sí a simple vista.  

En un mismo mensaje podemos ver que el usuario expresa “alegría” pero el sentimiento hacia la entidad que estamos monitorizando es negativo, y también se puede dar el caso de ver un mensaje en el que el usuario exprese “tristeza” y el sentimiento sea positivo, como puede suceder en escuchas de campañas políticas. 

Veamos a continuación algunos ejemplos de mensajes ya clasificados con nuestro mapa de emociones:

Ejemplos de mensajes

Mensaje: “Contentísimo por la sanción a Telco” 

Clasificación: Sentimiento negativo para Telco, Emoción del usuario: alegría.

Mensaje: El @Club deportivo se quedó sin Jugador 1 y sin Jugador 2. Que felicidad. 

Clasificación: Sentimiento es negativo para el Club deportivo, sin embargo el usuario expresa alegría. 

Mensaje: “Me siento muy contento de haber cancelado eso. Qué servicio tan malo ese de @Banco. Cerré mi cuenta personal y la cuenta de la empresa porque la app de Pymes no volvió a funcionar desde diciembre. 😌🙈” 

Clasificación: Sentimiento: negativo para Banco, Emoción del usuario: alegría.

Mensaje: “Que pena, esta semana no puedo bajar y comprar macetas de esas de @Retail. El año pasado llené el jardín de ellas, redondas y cuadradas y en dos colores, quedan estupendas por poco presupuesto” 

Clasificación: Sentimiento: positivo para Retail, Emoción del usuario: tristeza.

Mensaje: 😴😴​​😴😴😴😴😴 @Programa de radio

Clasificación: Sentimiento negativo para Programa de radio, Emoción del usuario: Aburrimiento.

Aquí vemos cómo, con sólo el uso de un emoji, detectamos que algo nos causa aburrimiento, tanto que nos dormimos, con un sentimiento claramente negativo en el contexto de programas de entretenimiento. Es muy habitual usar así los emojis en las redes sociales y como vemos, dicen mucho con muy poco. 

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¿Por qué analizar el sentimiento + las emociones?

Creemos que las emociones y el sentimiento deben analizarse con la misma exhaustividad, teniendo en cuenta sus rasgos comunes y sus diferencias, y sabiendo que un buen análisis de ambas nos hará comprender mucho mejor el mensaje, llegando más allá de lo que ofrece el análisis “habitual”.

Una de las diferencias más significativas entre el sentimiento y las emociones es que, generalmente el sentimiento se clasifica en las tres polaridades ya mencionadas, pero las emociones son mucho más diversas. 

No podemos tratar de la misma forma el sentimiento y las emociones, puesto que influyen mucho en el usuario, en la experiencia que se llevará al probar un producto o al contratar un servicio, o en la toma de decisiones; si como usuario, el departamento de atención al cliente de una marca te hace enfadar, es más que probable que no vuelvas a contactar con ese departamento, incluso puede que des de baja tus contratos con la marca en cuestión, y al contrario, puede hacerte contratar un servicio si la experiencia te hace feliz. 

Este tipo de análisis además, permite medir el pulso en tiempo real de la conversación de la audiencia, para que las marcas puedan participar de forma orgánica y oportuna en la actividad, siendo las emociones un factor determinante para la creación de contenidos, lanzamiento de campañas y ajuste de pauta publicitaria, además de promociones especiales.

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¿Y qué pasa con los emojis?

Identificar las emociones del usuario puede ser todo un reto, teniendo en cuenta varios factores como la jerga que se emplee o el uso que se hace de los emoticonos. Es muy frecuente ver usos de estos emojis que no son los que podríamos esperar. A la hora de elaborar el modelo de análisis, hemos elegido las emociones que pueden resultar más relevantes, y además, hemos tenido en cuenta las posibles variedades léxicas y gramaticales que se puedan dar en las diversas zonas hispanohablantes, como en España y en países de América Latina, haciendo así nuestro mapa aún más universal. 

Además, se han tenido en cuenta algunos de los cambios lingüísticos más actuales, como es el lenguaje inclusivo o el llamado “género neutro” y posibles errores ortotipográficos o abreviaturas, muy comunes en las redes sociales. 

En definitiva, partiendo de la lingüística y teniendo en cuenta algunas de sus ramas más estrictamente humanas, como es la sociolingüística, con este mapa de emociones agregamos una capa más al análisis textual, abordando una de las mayores dificultades del NLP, que es captar los rasgos más humanos del lenguaje, aportando un valor clave, dando como resultado un análisis cada vez más completo y exhaustivo. 

¿Te gustaría explorar las emociones de tu audiencia? Contáctanos y estaremos encantados de ayudarte.

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