Aplicación de la Minería de datos, textos y sentimientos

Resumen
Antes de que surgiera el internet y de que se creara la web , la mayor
parte de la comunicación se llevaba a cabo de forma oral , en la cual no
se podía tener prueba ni evidencia de estas conversaciones, sin embargo
en la actualidad esto es muy diferente más que nada debido a la
revolución del internet .
Se han creado sistemas informáticos que se ven representados por una
gran cantidad de herramientas y procesos mediante el cual las personas
pueden aprender de forma más rápida y mejor.
Sin duda representa todo un reto el poder descubrir conocimientos en
grandes volúmenes de datos que se generan en las conversaciones por
tal motivo surgió la minería de textos, y representa el área de
investigación más nueva del procesamiento automático de texto
Previamente al surgimiento de la web social las personas se hacían
recomendaciones unas a otras fuese el ámbito que fuese, sin embargo
en nuestros días internet hace posible que los usuarios encuentren
opiniones de todo ámbito y de personas de todo el mundo.
En el aspecto de compañías que se dedican a la fabricación de
productos y servicios, analizar las opiniones de esta misma que circulan
por internet se hace una estrategia de vital importancia hoy en día.
De esta forma las empresas están consientes de que existe una relación
muy estrecha entre la inversión que se hace en la optimización del clima
social de la marca y los rendimientos de los productos que elaboran.
.Minería de datos, de textos, de sentimientos
.Minería de datos, de textos, de sentimientos
Introducción
Antes de que surgiera el internet y de que se creara la web , la mayor
parte de la comunicación se llevaba a cabo de forma oral , en la cual no
se podía tener prueba ni evidencia de estas conversaciones, sin embargo
en la actualidad esto es muy diferente más que nada debido a la
revolución del internet .
En el presente los datos de las conversaciones se almacenan a un ritmo
acelerado, las personas y las organizaciones participan en intercambios
de información y esto se realiza por medio de correos electrónicos, chats
virtuales, mensajes de texto, blogs y foros.
Los avances que se han hecho en el procesamiento del lenguaje natural
representan oportunidades para que los documentos puedan ser
analizados, además la web permite que áreas como las escuelas
presenten avances significativos en poco tiempo.
Por esta razón se han creado sistemas informáticos que se ven
representados por una gran cantidad de herramientas y procesos
mediante el cual las personas pueden aprender de forma más rápida y
mejor.
La minería de datos se refiere al proceso de descubrimiento de
conocimientos a través del análisis de grandes volúmenes de datos.
Las principales aplicaciones de las técnicas de minería de datos
relacionadas con la educación son:
Sistemas de personalización: a través de estos se puede obtener
la mayor cantidad de datos posible de los usuarios con el objetivo
de mejorar el servicio que se le está brindando.
Sistemas recomendadores: la utilidad de estos se manifiesta en
ofrecer al usuario diferentes temas que pueden ser de su interés,
esto se hace comparando perfiles de estos con características de
los temas.
Sistemas de modificación: se refiere a la detección de necesidades
realizando modificaciones necesarias para mejorar la experiencia
del usuario.
Sistemas de detección de irregularidades: estos se basan en la
detección de errores.
Minerías de texto
La minería de texto se trata de una disciplina especializada en la
obtención de información que no está definida de manera explícita a
través de identificar patrones en un texto
Sin duda representa todo un reto el poder descubrir conocimientos en
grandes volúmenes de datos que se generan en las conversaciones
por tal motivo surgió la minería de textos, y representa el área de
investigación más nueva del procesamiento automático de textos.
La minería de texto, se define como aquel proceso automático de
descubrimiento de patrones interesantes en una colección de textos,
estos patrones no deben estar explícitamente en ningún texto de la
colección, y deben surgir de relacionar el contenido de varios de ellos
(Barrio, 2014)
Por ejemplo en Twitter existe el hasta que aparentemente pudiera ser
un indicador de temas de interés, sin embargo gracias a la minería de
datos se puede clasificar a los usuarios con base en sus
preferencias, ideas y opiniones. (semanticwebbuilder, 2016).
El proceso de minería de datos consiste en las
siguientes etapas:
1. Pre procesamiento: en esta etapa los textos se transforman en
alguna forma de representación estructurada o
semiestructurada que de alguna manera vuelva más fácil el
análisis posterior.
2. Descubrimiento: en esta etapa las representaciones intermedias
se analizan con el objetivo principal de establecer patrones de
interés o nuevos conocimientos.
Aplicación de la minería de textos
Entre las aplicaciones de la minería de datos se pueden encontrar
las siguientes:
Extracción de información: existe un gran número de
documentos que se encuentran en la red , la minería de
textos permite la extracción de información relevante de
cantidades extensas de textos y logra definir entidad y
relacionarlas y de esta forma revelar información relevante
de los textos logrando que se definan entidades y sus
relaciones , revelando información semántica importante la
cual se usa como metadatos que a la vez se agregan a
contenidos web y de esta manera se facilita la comprensión
de estos documentos.
Análisis de sentimientos o minería de opiniones: es el
análisis de las opiniones que generan los usuarios de redes
sociales y ayuda a revelar información de importancia para
temas específicos y de esta manera puede apoyar a
diferentes campos como la inteligencia en los negocios y la
toma de decisiones de consumidores.
Clasificación de documentos: este es un aspecto clave para
facilitar la recuperación y navegación de documentos ya
que si se desea obtener información de diferentes áreas de
desarrollo de los proyectos resultaría muy difícil, sin
embargo gracias al uso de algoritmos de minería de datos
se puede agrupar los documentos, para así obtener
información que describa a cada grupo para hacer más fácil
la comprensión de cada uno de estos.
Elaboración de resúmenes: tiene como objetivo obtener
descripciones generales de un conjunto de documentos que
pertenecen a un tema especifico los métodos pueden ser
clasificados en dos categorías:
1. Sumarizacion extractiva : resúmenes que se
conforman de unidades de información extraídas de
textos
2. Sumarizacion abstracta, en esta la información
sintetizada no está necesariamente formada por
unidades de información contenida en los textos.
Extracción de conocimientos: por medio de minería de
datos, es posible que se realicen representaciones de
información extraída a través de modelos de conocimiento.
Desafíos de la minería de textos
La minería de textos debe enfrentar los siguientes desafíos:
1. Debe conocer el contexto en el que se generaron los contenidos
de las diferentes tareas de la minería de textos, ya que debe saber
quién es el autor, la región en la que se encuentra y el momento
histórico para así poder comprender la información.
2. Debe ir mas allá de obtener información y buscar la obtención de
conocimientos esto implica la transformación de la información
extraída en diferentes tareas del área a un lenguaje que pueda ser
entendido por las maquinas.
3. Es necesario que se analicen cantidades muy grandes de
información, esto puede ser muy difícil a la hora de eficiente los
procesos y se deben definir algoritmos paralelos que aprovechen
mejor la infraestructura de computo actual. (Lozada, 2016).
Minería de sentimientos
Previamente al surgimiento de la web social las personas se
hacían recomendaciones unas a otras fuese el ámbito que fuese,
sin embargo en nuestros días internet hace posible que los
usuarios encuentren opiniones de todo ámbito y de personas de
todo el mundo.
En el aspecto de compañías que se dedican a la fabricación de
productos y servicios, analizar las opiniones de esta misma que
circulan por internet se hace una estrategia de vital importancia
hoy en día.
De esta forma las empresas están consientes de que existe una
relación muy estrecha entre la inversión que se hace en la
optimización del clima social de la marca y los rendimientos de los
productos que elaboran.
El analizar los sentimientos en opiniones es un procedimiento que
se lleva a cabo aplicando técnicas de minería de datos sobre los
textos que las expresan.
La minería de datos consiste en la extracción con un objetivo
específico de la información que se encuentra implícita en los
datos, esta información es previamente desconocida y puede ser
útil para ciertos procesos.
De esta manera se puede comprender que la minería de datos
prepara, sondea y explora los datos para extraer información que
se encuentra oculta en estos.
La minería de datos engloba el conjunto de las técnicas
encaminadas a la extracción de conocimientos procesables que
está implícito en las bases de datos.
Las bases de la minería de datos pertenecen a la inteligencia
artificial y mediante lo modelos extraídos utilizando procesos de
minería de datos se aborda la solución a problemas de predicción,
clasificación y segmentación.
Objetivos de la minería de sentimientos
La minería de sentimientos tiene como principal objetivo el de
crear herramientas web que haga más fácil la extracción de las
opiniones de distintas redes sociales para posteriormente poder
clasificarlas.
Sin embargo esta herramienta debe ser capaz de otorgar una
interfaz que sea entretenida y que resulte amigable para el
entrenamiento de sistema que se especializa en la clasificación de
opiniones , y permita mostrar resultados de forma mas cómoda de
interpretar que si fueran simples datos.
De esta manera se podrán demostrar la importancia de las
opiniones de los usuarios y como estas influyen en la popularidad
e integración en el mercado o también en el fracaso de ciertos
productos. (Pelado, 2011)
Algo de historia de la minería de sentimientos /
opiniones
El termino minería de opinión apareció por primera vez en un
artículo que se publico en la conferencia de la www1 en el 2003 ,
debido a esta publicación el termino es muy popular en
comunidades fuertemente asociadas a la búsqueda en web o de
recuperación de información.
En el artículo se manifiesta que la herramienta ideal de opinión
debe procesar resultados de búsquedas que se realizan sobre el
tema establecido.
Sin embargo el termino análisis de sentimientos ha sufrido algo
parecido apareció en 2001 en artículos que se relacionaban con el
marketing y tomo relevancia en el mundo de las computadoras al
publicarse en trabajos posteriores en estas áreas. (Lopez, 2011)
1 World Wide Web
Conclusión
La minería de datos, de textos y de sentimientos tiene una gran
importancia en el mundo actual ya que gracias e esta se
pueden sintetizar de gran manera los procesos de obtención y
decodificación de información que existe en internet y que
contienen datos relevantes para la toma de decisiones de
muchas empresas, así como también para mejorar los procesos
de atención a clientes y desarrollo de productos.
La minería de datos, de textos y de sentimientos facilita las
actividades de todas las personas alrededor del mundo y
pretende seguir avanzando a pasos agigantados.
El reto más grande de la minería es lograr otorgar datos
precisos que sean confiables y que estén clasificados según su
procedencia para a lograr los mejores resultados para las
mejores tomas de decisiones de la humanidad.
Referencias bibliográficas
Barrio, E. (2014). Mineria de texto para el analisis de la colaboracion en SIENA. Universidad de
la Laguna.
Lopez, L. (2011). Clasificador basado en analissi de sentimiento. IUMA.
Lozada, A. (2016). semanticwebbuilder. Obtenido de semanticwebbuilder.:
http://www.semanticwebbuilder.org.mx/es_mx/swb/Mineria_de_textos_y_sus_aplica
ciones
Pelado, J. (2011). Minería de datos aplicada al análisis de sentimiento en opiniones de internet
. Escuela Universitaria de Informatica.
Semanticwebbuilder. (2016). semanticwebbuilder. Obtenido de semanticwebbuilder:
wb/Procesamiento_de_Lenguaje_Natural_y_Mineria_de_textos
Propuesta de tesis
Minería de opiniones y su impacto actual en el desarrollo de
empresas multinacionales.
FIA
Minería de
datos, de
textos, de
sentimientos y
sus
diferentes
aplicaciones
en la
actualidad
ARTÍCULO
NIDIA RODRÍGUEZ MAZAHUA

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Rodríguez Mazahua Nidia. (2016, abril 8). Aplicación de la Minería de datos, textos y sentimientos. Recuperado de http://www.gestiopolis.com/aplicacion-la-mineria-datos-textos-sentimientos/
Rodríguez Mazahua, Nidia. "Aplicación de la Minería de datos, textos y sentimientos". GestioPolis. 8 abril 2016. Web. <http://www.gestiopolis.com/aplicacion-la-mineria-datos-textos-sentimientos/>.
Rodríguez Mazahua, Nidia. "Aplicación de la Minería de datos, textos y sentimientos". GestioPolis. abril 8, 2016. Consultado el 7 de Diciembre de 2016. http://www.gestiopolis.com/aplicacion-la-mineria-datos-textos-sentimientos/.
Rodríguez Mazahua, Nidia. Aplicación de la Minería de datos, textos y sentimientos [en línea]. <http://www.gestiopolis.com/aplicacion-la-mineria-datos-textos-sentimientos/> [Citado el 7 de Diciembre de 2016].
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