Diseñado para ser integrado en herramientas de marketing digital, este proyecto de I+D facilita el análisis de grandes cantidades de información en poco tiempo
El sistema agrupa automáticamente mensajes de contenido similar en medios sociales y permite identificar las relaciones existentes entre sus usuarios en base a sus comentarios y opiniones
¿Podrías mencionar a cinco personas que no usen ninguna red social? Hoy en día, tenemos tan interiorizado el uso de estas aplicaciones que forman ya parte de nuestra vida cotidiana y de cómo nos relacionamos con nuestro entorno hasta tal punto que resulta muy difícil encontrar a alguien –persona o compañía- que no tenga un perfil en Facebook, Twitter, LinkedIn o no haya hecho algún comentario sobre su última vista a su restaurante favorito en TripAdvisor. Diariamente se publican 500 millones de tweets en todo el mundo -unos 6.000 por segundo– y sólo en España existen casi cinco millones de usuarios activos en esta red, lo que nos puede ayudar a hacernos una idea de la cantidad de información que se genera en los medios digitales.
Con la finalidad de poder manejar todos estos mensajes nace VIGÍA, un proyecto I+D llevado a cabo por Gradiant y Elogia -agencia especializada en marketing digital- para proporcionar un conjunto de tecnologías que ayuden a los analistas de medios sociales en su trabajo diario, explorando comunidades digitales de gran tamaño a través del contenido generado por los usuarios que las componen. «VIGÍA permite agrupar de manera muy rápida mensajes que contengan contenido similar -por ejemplo, tweets- y ver qué relaciones existen entre los usuarios que los emiten, además de detectar cuáles de ellos son más relevantes», comenta tecnologías deep learning para Procesado de Lenguaje Natural (PLN). El sistema extrae información sobre personas, marcas o lugares de los textos de los mensajes, es lo que se conoce como ‘entidades’, y agrupa aquellos que son similares. Además, permite deducir el sentimiento reflejado de cada mensaje, todo ello trabajando en la capa semántica del contenido para identificar términos que signifiquen lo mismo aunque no estén escritos con la misma palabra.
Tecnologías que miden el impacto de un acontecimiento
«Todo este volumen de información se representa en grafos que relacionan grupos de mensajes con referencia al mismo contenido» explica Martín Vicente, sin necesidad de que los textos mencionen las mismas palabras o incorporen el mismo hashtag. El resultado será una representación por esferas de mayor tamaño en aquellos eventos o ‘historias’ que cuentan con más mensajes y, por tanto, tengan mayor impacto en una red social determinada, un periódico digital o un blog, sobre la que el analista podrá aplicar distintos filtros que le permitan realizar su trabajo de manera más ágil y rápida.
Las tecnologías de VIGÍA se emplearán para el análisis de comunidades en aplicaciones de marketing digital (búsqueda de comunidades con necesidades respecto a un producto, detectar grupos objetivo para nuevos servicios…). Tal y como indica Martín Vicente “en Gradiant nos hemos centrado en la investigación de las tecnologías necesarias para esta solución, en el desarrollo de algoritmos para la detección de entidades, eventos (agrupación de contenidos similares) y en el análisis de sentimiento asociado a los mismos”.
No sólo marketing digital
Aunque en este caso el proyecto se ha diseñado para herramientas de marketing digital y análisis de medios, las tecnologías que integran VIGÍA podrían ser una solución de gran interés para otros sectores como el financiero -para detectar comportamientos anómalos de los usuarios, por ejemplo-, o en ciberseguridad, mediante el análisis de transacciones sospechosas entre usuarios en la deep web.
VIGÍA cuenta con el apoyo del CDTI (Centro para el Desarrollo Tecnológico e Industrial) a través del programa FEDER (Fondo Europeo de Desarrollo Regional).
