¿Qué es la minería de textos y cómo permite a las empresas beneficiarse de los datos no estructurados?

Los datos no estructurados representan entre el 80% y el 90% de todos los datos nuevos generados por las empresas, y la minería de textos es la técnica que le ayudará a utilizarlos.

Muchas empresas ya pueden gestionar sus datos estructurados, pero ¿qué pasa con la información que se esconde en el texto de formato libre? Los datos no estructurados son datos que no encajan perfectamente en una base de datos o una hoja de cálculo, lo que hace imposible su procesamiento por las herramientas de análisis tradicionales. Es entonces cuando las empresas recurren a proveedores de soluciones de PNL y otros proveedores de tecnología avanzada para aprovechar esta oportunidad.

Entonces, ¿qué es la minería de textos? ¿Y cómo puede implementarlo en la configuración de su empresa?

Definición de minería de textos y beneficios comerciales

¿Qué es la minería de textos?

La minería de textos es el proceso de extraer información valiosa de grandes cantidades de datos textuales no estructurados. Esto equivale a enseñar a una computadora a leer y analizar textos, igual que los humanos, pero mucho más rápido y a mayor escala.

La minería de texto le permite acceder a una amplia gama de datos no estructurados, incluidas publicaciones en redes sociales, páginas de reseñas de productos, informes de investigación, correos electrónicos y otros textos, sin la necesidad de revisar manualmente los textos originales. Como resultado, estará al tanto de cualquier inquietud emergente antes de la escalada y reconocerá las próximas tendencias antes que su competencia.

Minería de texto versus análisis de texto versus análisis de texto

Muchos profesionales utilizan los términos minería de texto y análisis de texto indistintamente, y esto es correcto en muchos casos. Sin embargo, existen diferencias sutiles entre los dos conceptos.

El problema principal es que la minería de textos se centra en el descubrimiento automatizado de patrones y la extracción de conocimientos, mientras que el análisis de textos utiliza una gama más amplia de técnicas para interpretar y examinar datos textuales. Se ocupa del reconocimiento de lenguaje, resumen, categorización, etc. Es seguro decir que la minería de texto es un subtipo de análisis de texto, que se centra en el descubrimiento automatizado de patrones.

El análisis de texto utiliza técnicas de análisis y minería de texto para procesar datos textuales. La minería de texto tiene una naturaleza más cualitativa, mientras que el análisis de texto se centra en la creación de gráficos y otras visualizaciones de datos, lo que la convierte en una herramienta más cuantitativa.

El alcance de los tres conceptos se superpone y, a menudo, se basan en las mismas técnicas para lograr objetivos ligeramente diferentes, lo que desdibuja la distinción entre ellos.

Para comprender mejor los conceptos a pesar de su superposición, veamos qué puede hacer cada una de las tres técnicas en el contexto del análisis de los comentarios de los clientes.

• La minería de texto puede extraer patrones de un gran conjunto de datos de miles de reseñas de clientes no estructuradas. Puede implementar aprendizaje automático (ML) para identificar inquietudes mencionadas con frecuencia y temas comunes de estas revisiones.
• El análisis de texto también puede analizar grandes volúmenes de reseñas. Puede implementar herramientas de análisis de sentimiento y aprendizaje automático para generar un informe estructurado sobre el sentimiento predominante y cualquier riesgo potencial que su empresa deba abordar.
• El análisis de texto puede realizar un estudio en profundidad de varias opiniones de clientes seleccionadas. Puede analizar cada revisión en detalle para comprender cualquier inquietud y sugerencia. Esta técnica puede informar sobre una experiencia detallada del cliente.

Beneficios de la minería de textos

• Mejora tus habilidades para tomar decisiones. Los algoritmos de minería de textos transforman los textos en información procesable que puede ayudar a los ejecutivos a resolver problemas comerciales urgentes.
• Te da inteligencia competitiva. Puede analizar las tendencias del mercado, las noticias y actividades de sus competidores y ver qué piensan los clientes sobre sus productos y campañas de marketing. Esto le permite medir la dinámica del mercado, detectar oportunidades tempranas y capitalizarlas antes que la competencia.
• Detecta riesgos y le ayuda a gestionarlos. Puede implementar estas técnicas para buscar anomalías, fluctuaciones de la demanda y otros problemas que puedan amenazar su negocio. La minería de textos también puede detectar signos tempranos de fraude, ataques cibernéticos e infracciones de cumplimiento.
• Analiza rápidamente textos inmanejablemente grandes. Para darle una idea de la velocidad de la minería de texto, puede leer un libro de 400 páginas en cuestión de minutos para realizar una tarea como el reconocimiento de patrones simples, siempre que el algoritmo esté optimizado y se asignen suficientes recursos computacionales. Un análisis lingüístico sofisticado puede llevar horas, lo que sigue siendo mucho más rápido que el ritmo humano.

Cómo funciona la minería de textos

La minería de textos se basa en una variedad de técnicas para extraer información de textos de formato libre y presentar los hallazgos en un formato estructurado.

ML es la tecnología fundamental para muchos de estos métodos, ya que puede aprender automáticamente patrones para la extracción, clasificación y agrupación de texto. Además del ML, la minería de textos puede utilizar enfoques estadísticos, métodos basados ​​en reglas y análisis lingüístico.

Técnicas de minería de textos

A continuación se muestran algunos ejemplos de técnicas de minería de textos que pueden funcionar con tecnología de aprendizaje automático.

Recuperación de información

Las herramientas de minería de texto reciben una consulta y buscan información específica en un montón de texto y recuperan el dato deseado. Por ejemplo, los métodos de recuperación de información se utilizan en motores de búsqueda, como Google, y en sistemas de catalogación de bibliotecas.

Estas son las subtareas clave que ayudan en la recuperación de información.

• La tokenización descompone textos largos en unidades individuales (es decir, tokens) que pueden ser palabras, oraciones o frases individuales.
• La derivación reduce la palabra a su forma raíz, eliminando sufijos y prefijos.

Extracción de información

La extracción de información (IE) consiste en recuperar información estructurada de un texto de formato libre. Estas técnicas pueden extraer entidades de interés, sus relaciones y atributos y organizarlas en un formato de fácil acceso.

Una aplicación de IE es la extracción de tendencias de mercado a partir de artículos de noticias. Los modelos pueden escanear la sección de noticias y extraer los nombres de los competidores, información financiera, menciones de productos, etc., y presentar estos datos de forma estructurada.

Estas son las subtareas comunes de IE:

• La selección de funciones representa los atributos importantes.
• La extracción de características granula aún más la tarea al extraer un subconjunto de cada característica relevante
• El reconocimiento de entidades con nombre identifica entidades, como nombres de personas, ubicaciones, etc. en texto

Procesamiento natural del lenguaje

Se trata de una técnica avanzada que se basa en inteligencia artificial, lingüística y ciencia de datos, entre otros métodos. La minería de textos de procesamiento del lenguaje natural (NLP) permite a las máquinas "comprender" el lenguaje humano.

Por ejemplo, la PNL puede resultar útil si desea saber cómo se sienten los clientes acerca del nuevo producto/servicio que lanzó recientemente. Necesitará una herramienta que pueda analizar grandes volúmenes de comentarios sobre productos/servicios publicados en diferentes plataformas.

Estas son las subtareas de minería de textos de procesamiento de lenguaje natural más comunes:

• Resumen. Esta técnica le proporciona un resumen conciso de lecturas largas, ya sean artículos extensos o incluso libros.
• Categorización de textos. También conocido como clasificación de texto, este método asigna etiquetas a datos no estructurados. Por ejemplo, puede clasificar documentos de texto en categorías predefinidas o clasificar reseñas de clientes según los productos que mencionan.
• Análisis de los sentimientos. En pocas palabras, el análisis de sentimientos y la minería de textos pueden identificar sentimientos positivos, neutrales y negativos en el texto. Le permite realizar un seguimiento de las actitudes de las personas hacia su marca a lo largo del tiempo, como en el ejemplo de PNL anterior. Puede encontrar más información sobre el análisis de sentimientos basado en IA en nuestro blog.

Aplicaciones de minería de textos en el mundo empresarial

Al incorporar soluciones de minería de texto en la pila tecnológica de su empresa, puede desbloquear lo siguiente.

Anticipar las necesidades de los clientes y ofrecer un mejor soporte

Puede utilizar técnicas de minería de texto para analizar los comentarios de los clientes en las redes sociales, encuestas y otras fuentes, comprender qué le gusta a la gente de su producto o servicio y buscar consejos que puedan ayudarle a alinear su oferta con las expectativas del cliente.

También puede aumentar la eficiencia de sus operaciones de atención al cliente analizando tickets de soporte, chats e incluso transcripciones extensas de llamadas de soporte. Esto permite a su equipo categorizar los problemas pendientes e identificar asuntos urgentes para brindar un mejor servicio al cliente.

McKinsey informa que la aplicación de análisis de texto avanzados puede reducir el tiempo de gestión de llamadas en un 40 % y aumentar las tasas de conversión en aproximadamente un 50 %.

Ejemplo de minería de texto en la vida real:

El fabricante de tecnología portátil FitBit quería comprender los puntos débiles de sus clientes e implementó herramientas de minería de texto para analizar 33.000 tweets publicados durante un período de seis meses. El análisis reveló varias preocupaciones. Por ejemplo, mostró que el producto Fitbit Blaze tenía graves problemas con su sistema operativo.

Facilitar la investigación

Ya sea en el campo de la medicina, la educación o el sector jurídico, poder "leer" muchos artículos de investigación rápidamente es una ventaja.

Por ejemplo, en el sector legal, el análisis de minería de textos puede analizar casos judiciales y documentación legal, ayudando a los profesionales a identificar precedentes de casos y redactar argumentos impactantes para comparecencias ante los tribunales.

En la industria farmacéutica, esta tecnología puede analizar la investigación biomédica, investigando las relaciones entre proteínas, genes, enfermedades, etc. Mientras que en el sector sanitario, puede consultar los registros electrónicos de pacientes de los pacientes y responder a las consultas de los médicos.

Ejemplo de minería de texto en la vida real:

Un equipo de investigadores del Reino Unido y Dinamarca aplicó minería de texto a los resúmenes de las publicaciones de PubMed para agruparlos e identificar nuevos fármacos candidatos para la diabetes tipo 2. El equipo informó que este experimento les ayudó a elaborar una lista de objetivos potenciales. Y hay un estudio similar que implementa algoritmos de minería de textos para extraer fármacos candidatos para el tratamiento del cáncer.

Recopilar inteligencia de mercado y analizar la competencia

Los métodos de minería de texto le permiten comparar el desempeño de su empresa/producto con el de la competencia. Como la gente suele comparar productos similares de diferentes fabricantes, puedes analizar estas reseñas para descubrir dónde superaste a la competencia y dónde tu producto se quedó corto.

Otra forma de analizar la competencia es implementar técnicas de minería de textos para "leer" informes de la industria, artículos de investigación de mercado y comunicados de prensa, lo que le ayudará a mantenerse actualizado sobre lo que están haciendo los competidores.

Ejemplo de minería de texto en la vida real:

Un equipo de investigación de China desarrolló un método de minería de textos que permite a las empresas analizar datos textuales producidos por la competencia para detectar diferentes eventos comerciales. El modelo puede extraer y clasificar eventos, produciendo la secuencia de actividades de cada competidor. Esto ayuda a medir el comportamiento de cada empresa en el mercado y detectar cualquier relación formada.

Ayudar en la gestión de cumplimiento y mitigación de riesgos

Las herramientas de minería de texto pueden escanear continuamente documentos regulatorios y de cumplimiento para ayudarlo a mantener sus operaciones dentro de las limitaciones de su panorama legal.

Otro uso interesante de la minería de textos es revisar los contratos para comprobar el cumplimiento de las normas legales e identificar los riesgos contractuales.

Ejemplo de minería de texto en la vida real:

Existen varias iniciativas de investigación para detectar riesgos e infracciones de cumplimiento utilizando técnicas de minería de textos. Un equipo de investigación lo utilizó para ayudar a calcular el índice de riesgo de fraude de un administrador en el sector financiero. Y en otro ejemplo, los científicos colaboraron con la Inspección de Atención Juvenil para detectar proveedores de atención médica que representan riesgos para la seguridad de sus pacientes. El equipo utilizó diferentes métodos de extracción de textos para analizar más de 22.000 quejas de pacientes y detectar casos de violaciones graves.

Apoyando la innovación de productos y servicios

La minería de textos puede ofrecer ideas interesantes y, a veces, sorprendentes sobre cómo mejorar sus productos existentes o qué nuevas vías puede explorar su empresa. Además del análisis de tickets de atención al cliente antes mencionado, que puede ayudarlo a identificar necesidades no satisfechas, también puede utilizar algoritmos de minería de texto para escanear datos internos de la empresa, como notas de reuniones y resúmenes de lluvias de ideas, para obtener ideas para nuevos productos.

Otra forma es analizar trabajos de investigación y patentes en busca de oportunidades para integrar tecnología de vanguardia en sus productos y servicios.

Ejemplo de minería de texto en la vida real:

Antes de lanzar un nuevo producto de altavoz, Amazon se propuso determinar las características más valiosas de los altavoces de la competencia en el rango de precios de 150 dólares. Los científicos de datos de la empresa implementaron minería de textos para analizar las opiniones de los clientes sobre los productos objetivo. Identificaron características que estaban fuertemente correlacionadas con calificaciones altas y bajas de los hablantes. Esto no sólo ayudó a Amazon a crear un producto exitoso, sino que también influyó en la estrategia de lanzamiento del producto.

Desafíos y limitaciones asociados con la minería de textos

Aunque la minería de textos es una herramienta poderosa, existen desafíos éticos y limitaciones técnicas que las empresas deben tener en cuenta antes de proceder con la implementación:

• Calidad y variedad de fuentes de datos. Estimaciones recientes muestran que cada día se generan la abrumadora cantidad de 328,77 millones de terabytes de datos. Esto incluye ruido e información irrelevante. E incluso los datos relevantes no están estandarizados, lo que dificulta la creación de reglas consistentes para el procesamiento de textos.
• Lenguaje y cuestiones semánticas. El lenguaje humano es vago y complejo. Incluye sarcasmo, polisemia, jerga y dialectos. Además, agregue errores ortográficos a esta combinación. Todo esto dificulta que los modelos trabajen con textos. Las empresas tendrán que componer un conjunto de datos representativo para entrenar algoritmos de minería de textos para hacer frente a todos esos factores.
• Se necesita un conjunto de datos grande y diverso para entrenar modelos de minería de textos. Y si estos datos contienen sesgos, los algoritmos producirán un resultado discriminatorio. Busque un proveedor confiable de desarrollo de aprendizaje automático que pueda ayudarlo a entrenar y personalizar sus modelos. También puede considerar la recopilación de datos automatizada para crear el conjunto de capacitación y recopilar datos periódicamente en el futuro.
• Limitaciones técnicas y de recursos. Algunos algoritmos, como el análisis de texto de PNL, requieren una potencia computacional significativa, lo que hace que su ejecución sea costosa. Los grandes volúmenes de datos pueden ser un desafío para manejar en las instalaciones. Puede utilizar la nube para el almacenamiento y procesamiento de datos, lo que también le permitirá ampliar y reducir la escala sin problemas.

Otros desafíos técnicos incluyen anotar los datos de capacitación, la integración con los sistemas existentes y la auditoría y el mantenimiento de algoritmos.

• Preocupaciones éticas y de privacidad. La minería de textos puede implicar el análisis de información personal y confidencial, como registros médicos. Si este es el caso, las empresas deben encontrar una manera de obtener el consentimiento oportuno. La ética también influye en cómo se utilizan los resultados. Si una empresa obtuviera ideas de modelos sesgados y las implementara de manera perjudicial, esto tendría implicaciones éticas.

El futuro de la minería de textos

Los algoritmos de minería de textos son cada vez más inteligentes y complejos. Ya pueden brindarle acceso a la información de mercado más reciente y ayudarlo a innovar en su producción y operaciones internas.

Con los avances en los campos de la inteligencia artificial y el análisis, se puede combinar la minería de texto con otras tecnologías innovadoras, como la IA generativa. Imagínese lo poderosa que puede ser esta combinación. Gen AI puede generar contenido basado en la información proporcionada por las herramientas de minería de texto.

Tomemos como ejemplo un bot de atención al cliente. Las técnicas de minería de texto pueden extraer información relevante de las consultas de los clientes y complementarla con puntos clave de las preguntas frecuentes y reseñas recientes de este cliente. Gen AI toma esta información y produce respuestas personalizadas que abordan los puntos débiles del cliente, en lugar de ofrecer algunas declaraciones generales que frustrarían aún más a la persona.

Por lo tanto, si ya está utilizando la minería de texto o simplemente está considerando implementar esta tecnología, tal vez valga la pena pensar en integrarla con Gen AI o encontrar un proveedor de servicios de análisis de datos confiable para fortalecer sus capacidades analíticas y trabajar con datos en tiempo real.

¿Busca crear una solución de minería de textos? Póngase en contacto y lo ayudaremos a personalizar y volver a entrenar un modelo existente o construir uno nuevo, y lo configuraremos con la recopilación de datos automatizada.

Este artículo fue publicado originalmente en el sitio web de itrex .