Análisis Iterativo de Frecuencia Léxica en Reseñas mediante Visualización con Nubes de Palabras para la Identificación de Términos Clave

 

Análisis Iterativo de Reseñas

Para mostrar mi trabajo en el aspecto de Social Lisining , vinculado a la Reputación Digital de Personas y empresas , he utilizado en ésta muestra unas 660 reseñas de un centro médico en Córdoba, qué por razones obvias no identificaré . He aplicado un  sistema de análisis de frecuencia léxica iterativo y visual, utilizando nubes de palabras como una herramienta clave para la identificación y eliminación de ruido, con el objetivo de extraer un conjunto significativo de palabras clave de las reseñas de Google Maps.

Este sistema permite realizar un análisis exploratorio de datos textuales de manera visual y comprensible. La utilización de nubes de palabras como herramienta de visualización facilita la identificación intuitiva del "ruido" y la evaluación del impacto de las técnicas de limpieza aplicadas. El resultado es un conjunto conciso de palabras clave que pueden utilizarse para análisis posteriores, como la identificación de temas recurrentes, el análisis de sentimiento o la comprensión de las opiniones de los usuario. Google Maps es flexible y además sintetiza entre sus funciones el agrupamiento de repetición de palabras, pero la idea es mostrar el trabajo de análisis de datos que se pueden obtener por varias fuentes, sobre todo las redes sociales. Aquí tomé una muestra sobre más de 1200 reseñas que no es poco, seleccionando sólo 660 que son la parte importante, pues, las demás datan de más de 8 años y pertenecen mayormente a Local Guides , que en auge por aquellos tiempos, colocaban una foto y la reseña de localización, con muy pocas referencias al servicio en si.

Descripción:

La metodología se apoya en la visualización mediante nubes de palabras en cada etapa del proceso. Estas representaciones gráficas permiten observar de manera intuitiva la frecuencia relativa de las palabras en el conjunto de datos. A medida que se aplican las técnicas de limpieza, las nubes de palabras evolucionan, destacando progresivamente los términos más relevantes y significativos.

Etapas del Sistema:

1. Recolección de Datos: Se recopilaron 660 reseñas de entre más de 1200

2. Procesamiento Inicial: Se aplicaron técnicas básicas de procesamiento de texto para preparar las reseñas para el análisis. Esto podría incluir la conversión a minúsculas, eliminación de signos de puntuación y otros caracteres especiales.

3. Generación Inicial de Nube de Palabras: Se creó una primera nube de palabras para visualizar la frecuencia de todos los términos presentes en las reseñas. Esta etapa inicial suele mostrar una gran cantidad de palabras comunes y potencialmente irrelevantes.

   
   
   

4. Identificación y Eliminación de "Ruido" (Iterativo): A través de la observación de la nube de palabras inicial, se identificaron términos que no aportan valor significativo al análisis (por ejemplo, artículos, preposiciones, adverbios comunes, nombres propios no relevantes, etc.). Estos términos fueron eliminados del conjunto de datos en una orden de repetición de 2 a 10 veces.

   
   
   

5. Regeneración de Nube de Palabras: Después de cada eliminación de "ruido", se generó una nueva nube de palabras para visualizar el impacto de la limpieza y observar los términos restantes con sus nuevas frecuencias relativas.

6. Repetición del Proceso: Los pasos 4 y 5 se repitieron de forma iterativa. En cada iteración, se analizaba la nube de palabras resultante para identificar y eliminar nuevas fuentes de "ruido", acercándose gradualmente al objetivo de obtener entre 10 y 15 palabras con la frecuencia deseada.

   
   
   

7. Obtención del Conjunto Final de Palabras Clave: El proceso concluyó cuando se identificó un conjunto de palabras que cumplían con los criterios de frecuencia (entre 15 y hasta 84 repeticiones) y se consideraban representativas de los temas principales o sentimientos expresados en las reseñas. La nube de palabras final visualiza este conjunto depurado.

Aplicación en la Reputación Digital:

La identificación de estas palabras clave proporciona información valiosa para entender los siguientes aspectos de la reputación digital:

• Fortalezas y Debilidades Percibidas: Las palabras positivas recurrentes pueden señalar los aspectos mejor valorados por los clientes, mientras que las palabras negativas frecuentes pueden indicar áreas de mejora o problemas recurrentes.

• Temas Centrales de Discusión: Las palabras clave revelan los temas que más preocupan o interesan a los usuarios, permitiendo a la entidad comprender qué aspectos de su servicio, producto o experiencia son los más comentados.

• Identificación de Tendencias: El seguimiento de la evolución de estas palabras clave a lo largo del tiempo puede ayudar a identificar tendencias en la percepción de la reputación online.

• Respuesta Estratégica: El conocimiento de estos términos clave permite a la entidad enfocar sus esfuerzos de respuesta y mejora en los aspectos que más impactan en su reputación.

Valor para la Reputación Digital:

Este sistema ofrece una metodología visual simplificada y sistemática para transformar un gran volumen de texto (reseñas) en información accionable para la gestión de la reputación digital. Al identificar los términos clave con mayor frecuencia, se obtiene una visión clara y concisa de los aspectos que más influyen en la percepción online, permitiendo a la entidad tomar decisiones informadas para fortalecer su reputación y abordar áreas de oportunidad.

Cuando hablamos de análisis de datos, debemos pensar antes que nada, ¿a quién debo mostrarle mi análisis? y enfocarme en que la empresa y las personas que la representan ó la persona que me contrate pueda comprender de manera simple y efectiva, el resultado del análisis, la nube de palabras es una manera muy sencilla y simple de visualizar los puntos de mejora y los aspectos positivos de la reputación digital.

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