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Análisis de Sentimientos y Minería de Opiniones en la Web

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by

Beatriz González

on 2 March 2016

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Transcript of Análisis de Sentimientos y Minería de Opiniones en la Web

Conclusiones
Marco Teórico
Análisis de Sentimientos y Minería de Opiniones en la Web
Índice
Marco Teórico.
Estado del Arte.
Importancia y Aplicaciones.
Arquitectura de Sistemas.
Relación con Redes Sociales.
Retos y problemas.
Caso de estudio y demo.

Instituto Tecnológico de Costa Rica
Beatriz González.
Definiciones
Se centra en opiniones que indiquen sentimientos positivos o negativos

Diferencias
- Arquitectura de Información Web -
Caso de Estudio y Demo
Estado del Arte
Importancia y Aplicaciones
Allan Gutiérrez.
Leonel Murillo.
Importancia
La consideración de pensamientos y recomendaciones de las demás personas a gran escala por la Web y redes sociales.
Según encuestas realizadas a estadounidenses en el 2007:
Arquitectura de Sistemas
Cómo Funcionan
Relación con Redes Sociales
Contenido de las Redes Sociales
Generan una cantidad enorme de contenido.
Mucho de ese contenido son opiniones.
Vértices/Nodos/Individuos vs Red completa.
¿Cuál es la posición estructural de un individuo dentro de la red?
¿Qué se puede decir sobre los grupos formados (comunidades) dentro de la red?
Centralidad
Retos y Problemas
Reto Selección de Palabras Clave
La polaridad de las opiniones puede ser identificada por un conjunto de palabras clave.
“Los libros de Jane Austen me
enloquecen
por lo que no puedo ocultar mi
frenesí
del lector.”
Elegir el conjunto adecuado de palabras clave no es tan sencillo.
El sentimiento se hace muy difícil de identificarlo a través de una oración
“Los libros de Jane Austen me enloquecen por lo que no puedo ocultar mi frenesí del lector. Cada vez que leo 'Orgullo y prejuicio' quiero desenterrarla y golpearla en el cráneo con su propia espinilla.”

Se analizan textos subjetivos en los cuales las personas expresan sus preferencias
El problemas es que la evaluación es parcializada hacia opiniones que son consistentes con las propias
Aplicaciones
Usarse como medio de inteligencia de negocios.
Prevenir el abandono de clientes.
Minería de Opiniones:
recolección de la información con base en un ítem dado, generando una lista de atributos y agregando opiniones acerca de cada uno
Análisis de Sentimientos:
análisis automático de texto para evaluaciones y rastreo de predicciones o la clasificación de revisiones de acuerdo a su polaridad (positiva o negativa)
El
81%
de los usuarios de Internet (60% de estadounidenses) han realizado
investigaciones en línea
sobre un producto al menos una vez.
Entre los lectores de comentarios en línea, entre el
73% y el 87%
informa que los comentarios tuvieron una influencia significativa en su
compra
.
Los consumidores dicen estar dispuestos a pagar entre
20% y 99% más
por un ítem que tenga 5 estrellas de
calificación
a uno con 4 estrellas.
El
32%
de los usuarios ha aportado una
clasificación
sobre un producto, servicio o persona a través de un sistema de clasificación en línea.

Clasificación de Sentimientos
Tareas
Atributos
Técnicas
Dominios
Usarse como componente en sistemas de recomendación.
Compararse con la competencia.
Analizar opinión del electorado.
Predecir el futuro.
Usarse como medio para análisis de citas.
Tipos de Opiniones
Regulares
Comparativas
Explícitas
Implícitas
Descubrir líderes de opinión (LDO) para mercadeo.
Casos de Uso de LDO
Impulsar el conocimiento de productos, eventos y campañas.
Cultivar partidarios y comunidad.
Investigar y descubrir perspectivas.
Medir el impacto y el informe sobre el rendimiento.
Reto Detección de Subjetividad
Determinar si un texto corresponde a una opinión subjetiva o a un hecho objetivo no tiene ningún tipo de formula ni combinación de palabras clave.
Por ejemplo:
“el hecho de que…” no necesariamente garantiza que lo que sigue corresponde a una objetividad.
“...ningún sentimiento...” no garantiza la ausencia de opiniones subjetivas.
Retos Construcción Motor Búsqueda
Es necesario determinar si el usuario está en realidad buscando material subjetivo.
Deducir cuáles documentos son relevantes para una consulta orientada a opiniones.
Determinar cuáles documentos o porciones contienen material de opiniones o revisiones.
Identificar el sentimiento general que se expresa en los documentos.
Presentar la información del análisis de sentimientos en una forma resumida y clara.
Problemas Minería de Opiniones
“(1) Yo compré un iPhone hace unos días. (2) Era un teléfono muy agradable. (3) La pantalla táctil era muy cool. (4) La calidad de la voz era clara también. (5) Sin embargo, mi madre estaba enojada conmigo ya que no le dije antes de comprarlo. (6) Ella también pensaba que el teléfono era demasiado caro, y quería que lo devolviera a la tienda.”



Las oraciones (2), (3) y (4) expresan opiniones positivas, mientras que las (5) y (6) negativas.
Todas las opiniones tienen objetivos, por ejemplo, en la oración (2) el objetivo es el iPhone como un todo, en la (3) el objetivo es la pantalla táctil, en la (4) la calidad de la voz, en la (5) el precio del iPhone y en la (6) el objetivo “soy yo”.
Se pueden distinguir quienes dan las opiniones. Por ejemplo, en las oraciones (2), (3) y (4) el autor de la opinión “soy yo”, mientras que en las (5) y (6) es “mi madre”.
Problemas Sistemas de A.S
El 58% de los usuarios de Internet informa que la información en línea era
imposible de encontrar
,
confuso
, y / o
abrumadora
o
no se encontraba
del todo.
Existe una clara necesidad de manejar mejor y de forma adecuada la
Arquitectura de Información
de los sistemas en línea.
Demostración
Presentaremos 2 herramientas:
Herramienta de análisis de sentimientos de la Universidad Stanford: http://nlp.stanford.edu/sentiment/index.html
Mide el poder social de un individuo.

Se le llama también prestigio.

Determina la importancia relativa y absoluta del individuo en la red.

Métodos para determinar la centralidad:

El grado de centralidad
Centralidad por intermediación
Centralidad por proximidad

Cómo la minería de opiniones utiliza esto?
Dashboard de análisis de la empresa Kaiser Permanente (KP): http://kp.fieldfacts.racepointglobal.com/
Caso de Estudio
Retroalimentación para que productores y vendedores puedan ser promover mejor sus productos y ser más competitivos
Ciencias de la Computación, la Economía y la Administración, por nombrar solo algunas
Psicología humana
Influencia del contexto sobre las opiniones
Las opiniones se ajustan a las normas del grupo social
Se tiene bolsa de palabras buscando la orientación que tengan, para saber la orientación se comparan con un diccionario y se agregan a un conjunto o se les asigna un valor
En la minería de opiniones se debe conocer el contexto
Conocer los grupos del individuo, intereses, gustos, medio social
Tomando en cuenta esta característica de redes sociales
Se mejora el algoritmo
Mayor exactitud en predicción
El valor de las redes sociales
Los índices de centralidad de un nodo.
Los grupos donde un nodo es miembro.
La nomenclatura utilizada dentro del grupo.
Opinión promedio de un grupo sobre productos (temas) seleccionados.
La coherencia y cohesión de un grupo.
Información que podrían proveer las redes sociales:
La forma más utilizada para realizar minería de opiniones consiste en analizar cada opinión como un quíntuplo compuesto por:
Opinión=(ei, aij, sijkl, hk, tl)

Donde:
ei:
nombre de una entidad. Por ejemplo: el iPhone.
aij:
un aspecto de la entidad ei. Por ejemplo: muy agradable.
sijkl:
sentimiento sobre el aspecto aij de la entidad ei. Por ejemplo: positivo, negativo o neutral. En el caso del atributo “muy agradable” sobre la entidad “iPhone”, el sentimiento es positivo.
hk:
autor de la opinión. Por ejemplo: “yo” o “mi madre”.
tl:
tiempo cuando la opinión es expresada por el autor hk.

Stanford Sentiment Treebank
11 855 oraciones simples extraídas de críticas de cine (reviews).
215 154 frases únicas
Red Tensor Neuronal Recursiva
RNTN (Recursive Neural Tensor Network).
Viene a mejorar:
RRN: Recursive Neutra Network (Socher en el 2011).








MV-RRN: Matrix-Vector RRN (Socher en el 2012).
El algoritmo del modelo
El análisis de sentimientos y la minería de opiniones se han convertido en un aliado para el mercadeo de productos, inteligencia de negocios, inteligencia gubernamental, seguridad, entre otros.
Para analizar el sentimiento de un texto, éste debe presentar contenido subjetivo o una opinión. El contenido objetivo o los hechos no poseen sentimiento.
Las opiniones indirectas y las implícitas suelen ser muy difíciles de identificar, por lo que no se ha investigado mucho en esos ámbitos.
Conocer las opiniones de los demás influye en las decisiones tomadas por una persona.
La minería de opiniones y el análisis de sentimientos permiten identificar a las personas más influyentes dentro de una red, es decir, aquellas cuyas opiniones tienen un impacto significativo sobre las opiniones de los demás.
Las oraciones de opinión deben contener palabras clave que connoten una opinión.
Los métodos más utilizados para el análisis de sentimientos utilizan una base de palabras o frases positivas y otra para las negativas.
Dentro de las redes sociales se pueden analizar tanto las opiniones individuales, como la opinión colectiva y general de toda la red o una comunidad de miembros sobre un tema específico.
El prestigio de una persona dentro de una red puede influenciar el peso asignado a sus opiniones.
Conocer los grupos y comunidades a las que pertenece una persona dentro de una red permite calcular con mayor precisión al momento de evaluar sus emociones.
Una de las tareas más difíciles en el desarrollo de herramientas de análisis de sentimientos es determinar el conjunto de palabras clave (positivas y negativas) que se van a utilizar.
No existe una fórmula para determinar si una oración es objetiva o subjetiva.
En lo motores de búsqueda que incluyen minería de opiniones se requiere de una buena arquitectura de información para presentar los resultados obtenidos.
Una opinión subjetiva se compone de una entidad, aspectos, sentimiento, autor y tiempo.
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