En algunas páginas de prueba,
Facebook está experimentando ahora un nuevo indicador: la retroalimentación negativa .
Facebook no ha añadido el famoso
botón "dislike" reclamado por una gran parte de sus usuarios (y para
mantener un medio ambiente "positivo", es probable que no lo vaya a
hacer), pero eso no significa que ellos no tienen ningún medio para medir las
reacciones negativas. La retroalimentación negativa por lo tanto mide el número
de personas que decidieron ocultar su actividad de alimentación en su respuesta
a tu mensaje, o que usted tiene asume como spam.
Este es el tímido primer paso,
pero aún muestra la dirección que han de adoptarse por los insights, el sistema
Estadísticas de Facebook: no es suficiente para decir cuántas personas están
hablando de usted, usted debe saber si se está hablando de usted bien o no.
Contrariamente a lo que se dice a veces, cualquier publicidad es buena
publicidad.
La tecnología aún en fase
experimental
El análisis de los sentimientos
es el gran desafío de los monitores de social media como Synthesio ,
TrendyBuzz o de IAM . Su software
es capaz de navegar por la web en busca de cualquier cosa que se dice acerca de
su marca, para proporcionar los datos en bruto, por decir que las palabras son
más a menudo asociados con su marca, para ponderar los datos recogidos de la
influencia de sus fuentes ... pero no todavía para analizar los sentimientos.
Ahora puede probar los
sentimientos de software de análisis con viralheat, que lanzó un
plugin para Google Chrome para
obtener directamente un análisis de sentimientos en cada página web que visite.
Los resultados no son concluyentes: el algoritmo de análisis es incapaz de
comprender las sutilezas del lenguaje humano. Si un comentario en su página de
Facebook, dice con sorna "Me encanta la forma en que su producto llega
cuando lo necesito", que clasifican como positivos, mientras que un
comentario como: "Es imposible no amar a su producto "llevará la
indicación" negativo ".
No hay duda de que las soluciones
propuestas por el software comercial están en desarrollo, pero por ahora, las
que ofrecen los monitores de medios
sociales es el uso de lectores humanos que clasifican "a mano" los
resultados encontrados por el software en cajas de "positivo",
"neutral" y "negativo".
Debe aún la ineficiencia relativa
de algoritmos: los estudios sociales han demostrado que incluso los seres
humanos lo hacen de acuerdo en que 7 de cada 10 cuando se le preguntó a
clasificar un texto entre "negativa" y " positivo ". 70% de
confiabilidad, no hay nada que presumir. En última instancia, el desarrollo
de Procesamiento del Lenguaje
Natural vendrá a ayudar al análisis de
los sentimientos y sus resultados sólo puede mejorar.
La próxima revolución en el
análisis
Internet ha causado ya al menos
una revolución en las comunicaciones para recoger datos de una precisión antes
inimaginable en la eficacia de una campaña. El análisis de medios sociales van
a traer una nueva revolución, pero sólo será completa cuando el análisis de los
sentimientos sea tan sofisticada como las herramientas de medición.
Las soluciones de análisis
"a mano" de los resultados obtenidos automáticamente por el software
ya se puede aprender mucho de una marca, pero son más apropiados para un uso
específico. La automatización de estas tareas, que se verá en tiempo real la
evolución de los sentimientos de los usuarios de Internet, afectan
profundamente a las campañas de comunicación del futuro.
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