El objeto de esta demostración es probar la efectividad de NaturalOpinions para, de modo automático, detectar las menciones y analizar las opiniones de las operadoras de telefonía (las “telcos”) con mayor cuota de mercado en España: Movistar, Vodafone, Orange, Pepephone, Jazztel, Yoigo y Simyo.

Con motivo del estreno de esta nueva versión regalamos el informe del análisis de sentimiento y reputación de las telcos españolas de enero de 2012.

Descárgate el informe aquí.

A continuación, se detalla la ficha técnica de esta demo:

•   Tweets totales procesados: 72 millones
•   Tweets en español: 7,5 millones
•   Marcas detectadas relacionadas con el sector telco: 130.000
•   Conceptos detectados para el sector telco: 1,1 millones

La fuente elegida para este estudio es Twitter, por ser la más rica en contenidos de las redes sociales: recoge más de 100.000 opiniones por mes.

Descárgate gratis el informe aquí.

A continuación, se detalla la ficha técnica de este informe de los datos procesados por NaturalOpinions:

• Tweets totales procesados: 72 millones
• Tweets en español: 7,5 millones
• Marcas detectadas relacionadas con el sector telcos: 130.000
• Conceptos detectados para el sector telcos: 1,1 millones
• Marcas analizadas en este informe: 7

Si hay algo que despierta expectación en las redes sociales es cualquier cosa que signifique un cambio de las reglas o los actores principales de Internet, ya sea este percibido como negativo o positivo. Con nuestra herramienta NaturalOpinions, el motor semántico de Bitext para análisis de redes sociales e Internet, obtenemos una muestra de todos los tweets que se publican en español en tiempo real para detectar marcas, personas o conceptos. La lista de los conceptos sobre los que más se habla de la última semana muestra esta tendencia de la que hablamos:

Entre los diez conceptos habituales que aparecen en esta lista (los comunes a muchos tweets, como “buenos días”, “fin de semana”, etc), se cuelan cuatro de la temática mencionada: la Ley SOPA ocupa el primer lugar, con casi medio millón de tweets en una semana; el cierre de Megaupload se coloca en el tercer puesto, con cerca de 120.000 tweets. Y más abajo podemos encontrar conceptos sobre acciones de movilización, como 72 minutos de silencio, y otros de debate, censura en Internet.

No se sabe si la polémica ley se acabará aplicando o si la caída de Megaupload tendrá alguna repercusión en cuánto al volumen de descargas ilegales, pero lo que es evidente es que son temas que preocupan a los usuarios de Internet.

En el apartado funcional, el cambio más importante está en la sección de “Temas Asociados”, en donde se segmentan las opiniones sobre un producto en distintas categorías. En esta nueva versión se pueden ver, para cada categoría, el número de opiniones positivas frente al de negativas. De esta forma, de un vistazo se puede conocer la polaridad de las opiniones por temática.

En la gráfica de la imagen se muestran las opiniones de Twitter sobre el producto BlackBerry. Con esta nueva funcionalidad, se aprecia claramente que la categoría sobre la que más se habla es SERVICIO, y que casi todas las opiniones al respecto son negativas debido a los fallos de señal de su sistema.

En el apartado estético se han modificado varias gráficas de barras para modernizar su aspecto y las de puntos para resaltar la opción de hacer click en un día para ver los tweets o las opiniones de ese día.

A principios del próximo mes se introducirán nuevos cambios para facilitar la navegación y se presentará oficialmente esta nueva versión de NaturalOpinions.

NaturalOpinions, el motor semántico de Bitext para análisis de redes sociales e Internet, acaba de batir el récord de procesamiento diario de tweets con 2,605.007, cifra que representa una muestra del 1% del total (la cantidad que Twitter ofrece en su API). De estos, el número de tweets en español fue de 255.732. Todos ellos fueron procesados por NaturalOpinions para la extracción de entidades, conceptos y opiniones.

La semana pasada publicamos una lista de los conceptos más mencionados en los 7 días anteriores en Twitter. Esta semana las posiciones más altas de la lista han sido tomadas por las fiestas navideñas. De hecho, las cinco primeras posiciones son conceptos relativos a Navidad o Año Nuevo. En el primer lugar, aparece “Feliz Navidad” (que tiene diez veces más menciones que el segundo concepto de la lista, “noche buena”). El total de menciones aproximado es de 2 millones, de las cuales la mitad fueron detectadas el día 25, y el 90% entre los días 22 y 26.

Habrá que esperar a la semana que viene para ver si el “año nuevo” sube a la primera posición. Hasta entonces, nos unimos a la tendencia y os deseamos Feliz Navidad y Feliz Año nuevo.

En posts anteriores ya hemos comentado esas apariciones de tendencias en Twitter para personas y para marcas. Esta vez vamos a hacerlo con los conceptos o temas de los que se habla. En nuestro ranking de los últimos 30 días, hemos analizado un total de 361.530 conceptos. El orden de importancia en nuestro listado se basa en el número de menciones ponderado con el número de palabras del concepto, de forma que, por ejemplo, los conceptos de más de dos palabras pueden tener mejor posición con menos menciones.

En una lista en la que, habitualmente, los conceptos “buen día” o “fin de semana” suelen aparecer los primeros, nos encontramos con temas sorprendentes:

En la primera posición aparece “martes 13“. En este mes de diciembre, el día 13 cayó en martes, lo que dio lugar a infinidad de tweets haciendo alusión a esta supersticiosa coincidencia. Siendo la muestra diaria que Twitter permite extraer del 1% del total, podemos estimar casi 200.000 tweets en español sobre “martes 13“.

En las posiciones #3 y #6 aparecen dos conceptos que pertenecen a tweets muy parecidos sobre los que se ha hecho RT (retweet) un gran número de veces. El texto del tweet es una propuesta para que Disney fabrique una muñeca sin pelo para concienciar sobre el cáncer. El número aproximado de RT es de 50.000. Este es un buen ejemplo de la capacidad de Twitter para hacer que iniciativas de todo tipo lleguen a muchísima gente.

Otro concepto llamativo es el que aparece en la posición #12, la “virgen de Guadalupe“, muy venerada en Latinoamérica, especialmente en México, y que se conmemora el día 12 de diciembre.

Estos ejemplos muestran cómo, gracias a NaturalOpinions, podemos detectar conceptos en Twitter que pueden servir para analizar y comprender los distintos temas de interés de los usuarios hispanohablantes de esta red social.

Una de las posibilidades para el aprovechamiento de estos datos es, precisamente, la relación entre las entidades (personas con marcas, marcas con marcas, personas con personas) o entre entidades y conceptos. Para ello, se hace necesaria una forma de visualización que sea capaz de expresar gráficamente, tanto el número de menciones, como las relaciones. En este post vamos a tratar la herramienta Infomous.

Infomous es un servicio que genera una forma de nube de tags avanzada, de manera que por el tamaño se ven las palabras más repetidas, las proximidades entre ellas y las relaciones (mediante nodos). Los datos de entrada son configurables y tienen que estar disponibles online en RSS, Twitter, un portal, etc. Para nuestro ejemplo, hemos creado un RSS que mapea las relaciones entre personas y marcas en Twitter según aparecen en nuestra base de datos (datos de finales de octubre y principios de noviembre).

De un primer vistazo, se aprecia el impacto del fallecimiento de Steve Jobs, asociado a la marca Apple. También se dejan ver los políticos debido a la avalancha de información de la precampaña electoral. Respecto a las agrupaciones, se aprecia un sector de tecnología, uno sobre fútbol y otros menos definidos en torno a personalidades del mundo del espectáculo junto a medios de comunicación.

Como hemos comentado, al centrarse sobre un elemento, aparecen las relaciones de este de una forma nodal. Para hacer la prueba, hemos seleccionado la marca Intereconomía, una cadena de televisión y radio que, pese a no ser mayoritaría en cuanto a audiencia, aparece con mucha frecuencia mencionada en Twitter:

En la ampliación, se muestran las conexiones y la fuerza de las mismas (el número de veces que aparecen juntas en tweets) en función del grosor de la línea que los une.

En definitiva, una herramienta interesante, con ciertas limitaciones en cuanto a configuración y gestión de texto, pero que permite visualizar estas relaciones de una forma intuitiva. En el futuro, mostraremos otros ejemplos solo con personas, solo con marcas o de entidades relacionadas con conceptos.

Daremos respuesta a preguntas como:

• ¿Qué es posible y qué no en análisis semántico de redes sociales?
• ¿Cómo funciona el análisis semántico de opiniones?
• ¿Ayuda a ahorrar tiempo de análisis manual?
• ¿Por qué complementa, nunca sustituye, a las personas?
• ¿Qué es posible conseguir con esta tecnología?

Descubre de la mano de Bitext hasta dónde hemos llevado la tecnología semántica.

Os animamos a venir, será una buena oportunidad para comentar las últimas tendencias del sector. Además, presentaremos casos prácticos con NaturalOpinions: cómo aprovechan las empresas este tipo de herramientas y orientan su estrategia en las redes sociales.

Contaremos con la presencia de Antonio Valderrábanos, CEO y fundador de BITEXT, experto en tecnología lingüística, licenciado en Filología por la Universidad de Sevilla y doctor en lingüística por la Universidad Autónoma de Madrid.

Sobre nosotros: Bitext es una empresa formada por expertos en lingüística computacional que proporciona tecnología semántica a cualquier aplicación de negocio. NaturalOpinions es el motor semántico desarrollado por Bitext para análisis de redes sociales e internet.

Si quieres más información sobre el evento, mándanos tus datos y comentarios a pyanes@bitext.com

Cómo llegar a FICOD http://www.ficod.es/ficod/c%C3%B3mo-llegar-ficod

Dónde será el taller: Sala T1, miércoles 23 de noviembre a las 10.15

Tras el debate televisado de esta semana queríamos conocer cuáles habían sido los cambios en él Top 20, especialmente en las posiciones de los candidatos Mariano Rajoy y Alfredo Pérez Rubalcaba. Pues bien, estos han sido bastante pronunciados:

Como se puede observar, los comentarios e informaciones sobre la campaña están arrasando en Twitter. Rajoy se sitúa en la segunda posición, con más de 640.000 tweets en el último mes. Rubalcaba asciende a la cuarta posición, con unos 400.000 tweets. La distancia entre ambos ha aumentado y Rajoy sigue superando a su adversario.

En cuanto a las opiniones (comentarios en Twitter en los que se realiza una valoración), los resultados son análogos. Realizando búsquedas específicas sobre ambos, encontramos 9500 opiniones sobre Rubalcaba en los primeros 10 días de noviembre por 12.000 de Rajoy.

Por último, cabe reseñar que el debate a cinco televisado en el día de ayer no sirvió para generar demasiado debate en Twitter. El único representante que aparece en el ranking entre los 100 primeros es Alberto Ruiz Gallardón, que lo hace en la posición 60, con un número aproximado de 34.000 tweets.