Análisis de sentimientos en redes sociales: nuestra experiencia en equipo con IA

Vivimos en una era en la que millones de personas comparten pensamientos, emociones y opiniones en redes sociales como Twitter, Instagram o Facebook. Estas plataformas se han convertido en un reflejo en tiempo real del sentir colectivo. Por eso, analizar los sentimientos que circulan en redes no solo es fascinante, sino estratégico.

Como equipo de estudiantes enfocados en marketing y tecnología, desarrollamos un proyecto sobre análisis de sentimientos aplicando inteligencia artificial y procesamiento de lenguaje natural (PLN). En este blog, te contamos cómo lo hicimos, qué herramientas usamos y qué aprendimos de esta increíble experiencia.

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¿Qué es el análisis de sentimientos?

El análisis de sentimientos es una técnica de inteligencia artificial que busca identificar la emoción o actitud expresada en un texto: positiva, negativa o neutral. Esta tecnología permite a empresas, instituciones o investigadores comprender cómo se sienten las personas respecto a un producto, evento o marca.

Por ejemplo, si miles de usuarios tuitean sobre una marca con frases como "me encanta" o "es horrible", un sistema de análisis de sentimientos puede clasificar automáticamente esa información y entregar reportes útiles para la toma de decisiones.

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 ¿Cómo lo hicimos? Paso a paso de nuestro proyecto

1. Definición del tema

Elegimos analizar la percepción pública sobre una marca reconocida. Para eso, seleccionamos una lista de palabras clave relevantes asociadas a la marca para recolectar información real desde Twitter.

2. Recolección de datos

Utilizamos la API de Twitter mediante la biblioteca Tweepy en Python, recolectando alrededor de 1000 tuits. Esta fase fue muy interesante, ya que nos permitió explorar cómo se expresan los usuarios en redes sociales.

3. Limpieza y preprocesamiento

Una vez obtenidos los datos, iniciamos el proceso de limpieza:

• Eliminamos menciones, hashtags, enlaces y emojis.

• Aplicamos tokenización, lema-tización y eliminamos stopwords (palabras sin valor semántico).

• Preparamos los datos para entrenar modelos de machine learning.

4. Entrenamiento del modelo

Optamos por un enfoque supervisado, etiquetando manualmente una parte de los tuits como positivos, negativos o neutros. Probamos distintos algoritmos:

• Naive Bayes

• Support Vector Machine (SVM)

Finalmente, SVM nos ofreció los mejores resultados de precisión, por lo que fue el algoritmo elegido para clasificar los tuits.

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Herramientas que utilizamos

Para llevar a cabo el proyecto, empleamos herramientas clave del entorno Python:

• Pandas para la manipulación de datos.

• NLTK y TextBlob para tareas de PLN.

• VADER para análisis de sentimientos ajustado a redes sociales.

• Scikit-learn para aplicar modelos de clasificación.

Estas herramientas, junto con la metodología de trabajo colaborativo, nos ayudaron a construir un sistema que interpreta de manera automática cómo se sienten las personas en redes.

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¿Qué aprendimos?

Este proyecto no solo fortaleció nuestros conocimientos técnicos, sino también nuestra comprensión de cómo las emociones influyen en el mundo digital. Entendimos que:

• La opinión pública puede cambiar rápidamente, y las redes sociales lo reflejan de inmediato.

• La inteligencia artificial puede detectar patrones emocionales que resultan invisibles al ojo humano.

• El análisis de sentimientos es una herramienta poderosa para gestionar marcas, medir reputación o prevenir crisis.

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💬 “Cuéntanos tu sentir”
El análisis de emociones en redes no es solo para empresas: es una forma de escuchar lo que realmente piensan las personas.

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