Segmentación en medios sociales con PLN

El pasado 26 de octubre presenté en el eShow 2017 un trabajo donde empleamos nuestras técnicas de Social Media Analytics y Big Data para escuchar, entender y visualizar las conversaciones en medios sociales.  En particular, usamos técnicas Procesamiento de Lenguaje Natural (PLN) que permiten analizar grandes volúmenes de datos y poder encontrar información que sería imposible de analizar manualmente.

En este estudio se analizaron las reacciones de aquellos usuarios que hacen likes o comentarios en muros de múltiples cadenas de supermercados. Son usuarios con un elevado grado de implicación que participan activamente en los distintos muros de las  marcas. Empleando tanto los likes como los comentarios se crearon automáticamente grupos de usuarios que se comportan de manera similar caracterizando perfiles que tienen intereses comunes en dos o más supermercados. Estos perfiles son clave para entender las similitudes y diferencias con la competencia.

El siguiente vídeo incluye una entrevista donde se resume el contenido de la ponencia:

Nuevo post «Somos animales sociales, y esto lo podemos medir»

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image thanks to Daniel Iversen

He condensado en un post los puntos más importantes de la ponencia que realicé en el evento AERCOImasD: Proyectos, metodología e investigación; preparándonos para el futuro de las redes sociales. En este evento se abordaron avances y últimas tendencias en proyectos de investigación de medios digitales y sociales. En el propio post se explica el título de la ponencia: «Somos animales sociales, y esto lo podemos medir».

Os dejo un resumen de la misma:

“Las personas necesitamos del resto para poder sobrevivir tanto fisiológica como intelectual y emocionalmente. La irrupción de las plataformas sociales (Facebook, Twitter, YouTube, Instagram…) en nuestra vida cotidiana ha supuesto una extensión de nuestras relaciones sociales reales en el mundo virtual. Esta virtualización de nuestras interacciones sociales abarca todos los planos del prisma social: comercial, laboral, político, familiar, sentimental,  etc., con la particularidad de que esta actividad se queda registrada, conformando una huella digital de las relaciones del individuo con su entorno. En esta ponencia describiremos nuestras técnicas para analizar y obtener valor de la huella social: algoritmos que extraen significado de las conversaciones en las redes sociales (sentimiento, emoción, intención, concienciación…), y que caracterizan tanto a las personas individualmente como a grupos de personas afines según con quién interaccionen más. Veremos ejemplos de proyectos en los que hemos aplicado estas tecnologías y cómo se pueden aplicar en los diversos planos mencionados anteriormente.”

El evento fue organizado por AERCO-PSM (Asociación Española de Responsables de Comunidades Online y Profesionales Social Media) que es una entidad sin ánimo de lucro compuesta por profesionales relacionados con las comunidades virtuales, cuya misión consiste en atender las necesidades de los responsables de comunidades online.

Vídeo de la ponencia