El pulso de Twitter

Twitter ha hecho más fácil el compartir contenidos y opiniones a una gran audiencia. La herramienta es una ventana adictiva para expresar nuestros pensamientos sobre cualquiera que sea el tema del día o Trending Topic (TT), ya sea por el simple hecho de participar o causar polémica.

Así, Twitter se ha vuelto una especie de termómetro; una gran herramienta para que empresas, instituciones y personas puedan monitorear la opinión que tienen los demás sobre su marca o su imagen.

Twitter ha hecho más fácil el compartir contenidos y opiniones a una gran audiencia. La herramienta es una ventana adictiva para expresar nuestros pensamientos sobre cualquiera que sea el tema del día o Trending Topic (TT), ya sea por el simple hecho de participar o causar polémica.

Así, Twitter se ha vuelto una especie de termómetro; una gran herramienta para que empresas, instituciones y personas puedan monitorear la opinión que tienen los demás sobre su marca o su imagen.

Casi todo lo que tuiteamos lleva impregnado un sentimiento sobre lo que estamos hablando. A menudo, tratamos de expresar estos sentimientos a través de emoticones para ahorrar caracteres o tratar de evitar o reducir los malentendidos que se dan en este tipo de comunicación (que no es cara a cara).

Descifrar estos sentimientos resulta difícil, pero existen algunas aplicaciones basadas en inteligencia artificial que miden el sentimiento detrás de cada mensaje.

Y aunque estas herramientas aún tienen un margen de error relativamente amplio (en algunos casos se puede situar en 35 por ciento), aplicaciones como Sentiment140 o Twittrratr pueden facilitarte la vida a ti o a tu empresa ya que pueden analizar las opiniones acerca de un producto o una película, por ejemplo, o hasta lo que la gente piensa de un candidato político.

Sentiment140
www.sentiment140.com

Antes conocido como “Twitter Sentiment”, esta aplicación empezó como un proyecto para una clase que hicieron Alec Go, Richa Bhayani y Lei Huang, ahora graduados de Ciencia Computacional de la Universidad de Stanford.

Es fácil de usar: se presenta como un simple motor de búsqueda en el que solo tienes que introducir el término (marca, producto, nombre de una persona, etc.) del que quieres evaluar las opiniones que existen. Los resultados se muestran como una gráfica con los tweets positivos y negativos, un análisis de la popularidad y una lista con los últimos mensajes que se han generado.

No necesitas registrarte para utilizarlo y las búsquedas que realices las puedes almacenar en tu cuenta de Gmail.

Pero, ¿qué hay detrás de esto? ¿Cómo puede saber si un tweet es positivo o negativo?

La respuesta está en la inteligencia artificial, más específicamente en el aprendizaje automático o aprendizaje de máquinas.

Go, Bhayani y Huang se dieron a la tarea de entrenar a una máquina para que pudiera distinguir los tweets entre positivos, negativos o neutros. Para esto, hicieron uso de millones de mensajes que incluyeran emoticones; los que tienen una carita feliz en cualquiera de sus versiones [:), =), :-), :), :D] son clasificados como positivos y los que tienen una carita triste [:(, :-(, : (] como negativos.

Por el momento la aplicación está enfocada en Twitter y en los mensajes escritos en inglés, pero en un futuro piensan expandirse a otras redes sociales como Facebook y YouTube, y a otros idiomas como el español.

Twitrratr
twitrratr.com

Esta aplicación empezó por la curiosidad que tenían Beau Frusetta, Chase Granberry y Mike Luby (los creadores) sobre la opinión que tenía la gente sobre Obama.

A diferencia de Sentiment140, esta herramienta utiliza otro método para clasificar los mensajes. Tiene programada una lista de palabras clave “positivas” y otra de palabras “negativas” que utilizan para asignar el “valor sentimental” del tweet.

También se presenta como un buscador en el que introduces la palabra que quieres analizar, pero sus resultados son un poco más “vistosos” que los de Sentiment140, pues presenta los tweets en tres columnas cada una de diferente color: verde para los positivos, rojo para los negativos y amarillo para los neutros.

Chatterscope
twitter.com/chatterscope

Es gratuita, pero debes registrarte para utilizarla ya que tienes que esperar cinco días para que se acumule una cantidad razonable de información con la cuál pueda realizar el primer análisis. Una ventaja es que aquí puedes agregar palabras claves que pueden ser utilizadas para evaluar los tweets que comprenderán tu análisis.

Twendz
twendz.waggeneredstrom.com/

Analiza en tiempo real lo que se dice en Twitter sobre el tema que tú le indiques y
clasifica los tweets de acuerdo al sentimiento implícito en cada uno. Esta aplicación tiene una versión básica gratuita, y otra de paga con más funcionalidades.

Sentimiento Olímpico

Durante los Juegos Olímpicos de Londres 2012 el emblemático London Eye será iluminado de acuerdo al mood de los tweets que se generen
sobre el evento.

El análisis será a la “antigua”, pues será llevado a cabo por Mike Thelwall, un experto en análisis de sentimientos en Twitter, y un equipo de graduados del MIT llamados Sosolimited, expertos en análisis lingüístico.

Los expertos analizarán tweets que incluyan frases como “Juegos Olímpicos”, “Relevo de antorcha”, “#energy2012” y “Londres 2012”, después un algoritmo determinará la cantidad de emoción positiva y negativa. El sentimiento que prevalezca es el que será reflejado en el London Eye durante un show de luces cada noche durante 30 minutos.

Amarillo si es positivo, Verde si es neutral y Morado si es negativo.

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