Recientemente, la crisis del Covid 19 propició un cambio en la forma de buscar información por parte de los usuarios y el aumento del comercio electrónico por la situación de confinamiento. (Kemp, 2021).
Así, la penetración de Internet se sitúa en un 60%. Según Kemp (2021) 4.660 millones de personas son usuarias de Internet en la actualidad.
En España el estudio de 2020 llevado a cabo por la Interactive Advertising Bureau señaló que el 72% de los usuarios españoles entre 16 y 70 años solo compran online, siendo los comprendidos entre la franja de edad de 35 a 44 años los que más compran.(IAB, 2020).
La Inteligencia Artificial busca la simulación de procesos de la inteligencia del ser humano por parte de máquinas y su desarrollo ha supuesto que estas pueden adquirir aptitudes propias del ser humano tales como el reconocimiento facial y de voz, la toma de decisiones en base a la experiencia previa y otras habilidades relacionadas con el aprendizaje automático.(Devang, Chintan, Gunjan y Krupa, 2019).
En el mundo del marketing la Inteligencia Artificial es una tecnología en auge, muy importante en la investigación de mercados debido a la gran cantidad de información y datos que estas máquinas pueden procesar e interpretar con la finalidad de alcanzar los objetivos marcados. (Haenlein y Kaplan, 2019).
Objetivo Principal
El objetivo principal de este trabajo es comparar el resultado del análisis de sentimiento de un determinado conjunto de tweets realizado de forma manual con el análisis de sentimiento de esos mismos tweets llevado a cabo por las herramientas de Inteligencia Artificial TextBloby Flair.
Objetivos secundarios
O.E.1. Analizar el sentimiento de los tweets relacionados con la muerte de la Reina de Inglaterra, publicados en las 24 horas siguientes a su muerte.
O.E.2. Verificar la exactitud de las herramientas automáticas que analizan el sentimiento de Twitter.
O.E.3. Comparar la precisión de las librerías TextBloby Flair en inglés y en español.
La Inteligencia Artificial está en auge y sus aplicaciones son múltiples en el mundo de la tecnología y el marketing digital. Por este motivo cada vez más empresas están apostando por la investigación y el estudio de esta ciencia, estando aún en desarrollo todas las posibles vías de desarrollo de la Inteligencia Artificial.
El análisis de sentimiento permite conocer cual es la opinión generalizada sobre un determinado tema de interés. Twitter es una red social donde los usuarios expresan su parecer, sentimientos y emociones sobre distintos temas. En este caso se quiso hacer un análisis sobre un tema muy de actualidad este 2022, la muerte de la Reina Isabel II.
Para ello se utilizaron dos herramientas de Inteligencia Artificial, TextBloby Flair, y se hizo una comparación con un análisis humano de una muestra de esos mismos tweets con el fin de conocer la precisión de estos programas.
En base a los resultados se ve que estas herramientas clasifican como positivos o negativos un amplio porcentaje de tweets que en el análisis humano se consideran neutros o de opinión no polarizada.
No obstante, sí demuestra una considerable precisión en el acierto con positivos y negativos, siendo para ambas, TextBloby Flair, mayor el porcentaje de positivos que se advierten en el análisis manual en el listado de positivos y lo correspondiente con los negativos.
Podría considerarse que tanto Flair como TextBlob son fiables en la detección de análisis de sentimiento. No obstante, debería pulirse estas herramientas para reducir el porcentaje de tweets neutros identificados como positivos o negativos y así afinar su precisión.
Por otra parte, la exactitud de estas herramientas parece ser mayor, basándose en los resultados obtenidos en esta investigación, en inglés frente al español. En este idioma la precisión en el análisis de sentimiento se ha demostrado que es inferior.
En este trabajo se ha investigado acerca delas herramientas de Inteligencia Artificial y la utilidad de su uso en el análisis de sentimiento. Esta información puede ser utilizada con distintos fines, teniendo especial importancia en el marketing, donde nos pueden proporcionar datos sobre las preferencias, gustos y opiniones de los usuarios.
