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La minería de textos o text mining tiene por objetivo analizar grandes cantidades de texto, fundamentalmente de manera automática, encontrando patrones de comportamiento.
Las organizaciones, tanto públicas como privadas, se enfrentan a diario con una enorme cantidad de datos que han de convertir en información útil para la toma de decisiones y la aplicación de estrategias. El text mining es ese proceso por el cual esos datos heterogéneos y sin estructurar, procedentes de fuentes muy distintas e incluso en diferentes idiomas, pasan a convertirse en conceptos clave, recurriendo a la identificación de patrones.
El text mining se presenta como una herramienta de analítica de datos que permite comprender un conjunto de textos, al relacionar su contenido, empleando metodología estadística y algoritmos de búsqueda.
Las técnicas de minería de textos no solamente se aplican a archivos de texto, como documentos de Word, también pueden emplearse para analizar comentarios en redes sociales o blogs, reseñas de usuarios, correos electrónicos, páginas web, encuestas… Esto hace que las empresas puedan comprender todos esos datos para convertirlos en información útil.
Beneficios del text mining
El hecho de que el text mining permita analizar una gran cantidad de textos en muy poco tiempo se traduce en una serie de beneficios o ventajas para cualquier empresa que decida aplicar este tipo de técnicas:
- Resulta más rápido y económico que la alternativa manual.
- Sus resultados son fáciles de entender, no es necesario recurrir a fórmulas complejas.
- Permite a la empresa obtener información sobre su estado sin necesidad de acudir a los balances de cifras, por lo que puede contribuir a la elaboración de estrategias a implementar.
- Facilita el análisis de cualquier documento de carácter legal (contratos, nóminas, altas, justificantes de pago…) al identificar cada uno de sus elementos.
- Aplicado al marketing, permite que una marca conozca cuáles son las necesidades de sus clientes, sus gustos y preferencias y poder ofrecerles así respuestas personalizadas.
- Puede emplearse para evaluar los resultados de las campañas de marketing, conociendo la percepción de los consumidores.
- En las redes sociales es un instrumento básico para entender mejor el comportamiento de los usuarios y así adaptar las estrategias de comunicación.
- Al trabajar también con correos electrónicos, servirá para redirigir cada uno al departamento responsable, sin caer en subjetividades.
- Permite realizar búsquedas, filtrar información y hacer referencias cruzadas entre los datos con una sola vista unificada.
- Potencia tanto las facultades para leer resultados, entendiendo su significado como la capacidad para la predicción.
Principales técnicas de text mining
El text mining se basa en la recopilación de información, el análisis, la clasificación y el planteamiento de conclusiones. Entre sus técnicas, tres sobresalen sobre el resto:
- Extracción de términos o entidades. Es la técnica más simple, podemos decir que constituye la base de la analítica de textos. Permite conocer cuáles son los términos clave y las entidades lógicas del texto que se analiza, su resultado es un listado de palabras que están presentes en este texto.
- Recopilación de información. Partiendo de los términos encontrados en el texto con esta técnica se identifican las relaciones básicas que existen entre ellos.
- Análisis relacional. Es una técnica más compleja que permite definir las relaciones entre términos distintos con múltiples conexiones.
Relación entre el data mining y el text mining
La minería de datos o data mining es un proceso cuyo objetivo es identificar patrones similares entre una gran cantidad de datos y para ello recurre no solamente a la estadística, sino también a técnicas de aprendizaje automático, IA y sistemas de bases de datos. La información obtenida pasa a ser procesada para convertirla en una estructura comprensible.
Data mining y text mining son dos conceptos diferentes aunque pueden trabajar conjuntamente. Los dos son piezas clave en el Marketing Intelligence.
Por un lado, la minería de datos se aplica a información estructurada, como la de las bases de datos en las que estos están organizados y en un único formato. Su búsqueda es sencilla, lo que hace que la recogida sea más fácil.
Frente a ello, el text mining se emplea para analizar textos o documentos desestructurados, cuyo procesado es más complejo porque no se ajustan a modelos prefijados. Son la mayoría de datos que encontramos en Internet.
La combinación de ambos permite obtener una mayor información y que esta sea más específica al estudiar tanto datos estructurados como no estructurados. Esta aplicación conjunta sigue su propio esquema, que comienza con la definición del material con el que se va a trabajar. Hay que seleccionar el texto que se va a extraer, el cual debe estar en una única ubicación y, si se trata de una base de datos, hay que determinar el campo que contiene el texto. A ese texto fuente se le aplican los algoritmos de text mining para identificar conceptos clave y categorías. Por último, se estudian los datos estructurados aplicando el proceso de data mining que incluye técnicas como la clasificación y los modelos predictivos, para ayudar a establecer las relaciones entre los conceptos y predecir comportamientos futuros.
El uso de técnicas de text mining permite que las empresas puedan entender mejor sus datos y así poder aprovecharlos de manera más eficaz. Es decir, obtienen nueva información a partir del análisis de unos textos (archivos, emails, comentarios, valoraciones…) que ya tenían pero que ahora contribuirán a optimizar la toma de decisiones.
