¿Qué es la minería de texto?
La minería de texto es el proceso de convertir texto no estructurado en datos estructurados para facilitar su análisis. También conocida como minería de datos de texto o análisis de texto, el proceso implica el uso de técnicas analíticas y algoritmos para descubrir temas y patrones en los datos.
Con la ayuda del aprendizaje automático y el procesamiento del lenguaje natural (NLP), la minería de texto descubre información valiosa en grandes volúmenes de texto, como correos electrónicos, comentarios de clientes y publicaciones en redes sociales. Las organizaciones utilizan esta información para impulsar su toma de decisiones.
El software de análisis de texto permite a los usuarios importar texto de diversas fuentes, extraer información y crear visualizaciones de datos para compartir con los miembros del equipo. Este tipo de software complementa otras herramientas en el conjunto de datos de una organización, como las plataformas de inteligencia empresarial (BI).
Técnicas de minería de texto
Los usuarios seleccionan técnicas de minería de texto apropiadas según sus objetivos o resultados deseados. Las técnicas comunes incluyen:
- Extracción de información (IE) permite a los usuarios encontrar y extraer automáticamente datos estructurados relevantes de texto no estructurado y almacenarlos en una base de datos. Por ejemplo, un analista podría identificar los nombres de personas específicas o fechas del texto.
- Recuperación de información (IR) implica recuperar información específica de documentos de texto basándose en consultas de usuario. Muchos motores de búsqueda dependen de IR, que utiliza algoritmos para encontrar los datos solicitados.
- Procesamiento del lenguaje natural (NLP) aplica técnicas computacionales para dar sentido al lenguaje humano. Las tareas comunes utilizadas en NLP incluyen el análisis de sentimientos, que implica identificar el tono emocional en el lenguaje, y el análisis de sintaxis, que evalúa el significado de un texto basado en la estructura de las oraciones y las reglas gramaticales.
Aplicaciones de la minería de texto
Muchas industrias utilizan la minería de texto para obtener información procesable de documentos y sitios web basados en texto. Los casos de uso comunes incluyen:
- Escucha social: Las herramientas de monitoreo de redes sociales utilizan la minería de texto para comprender las opiniones de los consumidores y rastrear tendencias de sentimiento. También ayudan a las empresas a gestionar su reputación en línea localizando quejas que necesitan una respuesta.
- Gestión de relaciones con clientes: La minería de diversas fuentes de comentarios de clientes, desde la entrada de chatbots hasta respuestas de encuestas, ayuda a las empresas a identificar áreas de crecimiento y formas de aumentar la satisfacción. Con estos datos, pueden crear experiencias más personalizadas y aumentar la lealtad del cliente.
- Análisis de competidores y mercado: Con la minería de texto, las empresas pueden extraer datos de informes financieros y artículos de noticias para monitorear tendencias del mercado y acciones de los competidores. Además, pueden analizar reseñas de empresas similares para determinar qué les gusta o disgusta a los compradores sobre sus productos y servicios. Luego, pueden usar esta información para posicionar mejor sus ofertas.
Proceso básico de la minería de texto
Los pasos involucrados en la minería de texto pueden variar dependiendo de los objetivos de una organización y el software existente. En general, el proceso típicamente tiene cuatro pasos:
- Reunir datos: El analista reúne un gran volumen de datos de fuentes internas y externas. Las fuentes de datos basadas en texto internas incluyen encuestas de retroalimentación de productos o correos electrónicos de soporte al cliente, y las fuentes externas incluyen publicaciones en redes sociales, artículos de noticias y discusiones en foros.
- Preparar y procesar datos: Una vez que el analista importa los datos, el software de análisis de texto ejecuta procesos automatizados que los limpian y los convierten en datos estructurados. El analista elimina redundancias y aplica tokenización, que divide el texto en palabras o frases. En esta etapa, también eliminan la puntuación y las "palabras vacías" sin significado, como y, el y bajo.
- Realizar análisis de texto: El analista luego aplica varias técnicas y métodos para descubrir patrones, temas o sentimientos en los datos de texto estructurados. Este paso implica el uso de algoritmos o modelos para dar sentido a los datos.
- Interpretar y compartir los resultados: El analista revisa los resultados y determina los próximos pasos. Por ejemplo, pueden compartir información sobre sentimientos de un análisis de redes sociales con el equipo de marketing o el gerente de redes sociales.
Beneficios de la minería de texto
Las organizaciones utilizan la minería de texto para obtener datos cualitativos más ricos o información descriptiva no numérica. La minería de texto ayuda a las empresas a:
- Tomar decisiones más informadas: Con la minería de texto, las organizaciones pueden identificar patrones y tendencias en el texto para impulsar su proceso de toma de decisiones. Por ejemplo, al minar sitios de reseñas y redes sociales, podrían ver que los clientes se han vuelto cada vez más frustrados con un producto popular. Luego, podrían hacer actualizaciones al producto para mejorar la satisfacción del cliente.
- Ahorra tiempo y esfuerzo: Las empresas tienen grandes volúmenes de información textual para analizar, y la cantidad de datos textuales crece con cada correo electrónico y registro de soporte al cliente. El software de análisis de texto reduce el número de empleados y horas necesarias para obtener información significativa.
- Ampliar el conocimiento de los clientes: Las empresas exitosas dependen de una comprensión profunda de los clientes para informar todos los aspectos de su trabajo, desde campañas de marketing hasta diseño de productos y experiencia del cliente. Usando la minería de texto, comprenden mejor las opiniones y preferencias de los clientes para dar pasos hacia la mejora continua.
Profundiza en la minería de texto para aprender más sobre el proceso, sus beneficios y soluciones de software populares.
Kelly Fiorini
Kelly Fiorini is a freelance writer for G2. After ten years as a teacher, Kelly now creates content for mostly B2B SaaS clients. In her free time, she’s usually reading, spilling coffee, walking her dogs, and trying to keep her plants alive. Kelly received her Bachelor of Arts in English from the University of Notre Dame and her Master of Arts in Teaching from the University of Louisville.
