Minería de opinión: saber dónde mirar, entender el contexto para poder analizar
Cuando ponemos el microscopio sobre un tejido necesitamos mucha información previa y de contexto sobre lo que estamos viendo y, sobre todo, saber qué es exactamente lo que queremos observar, o de lo contrario la experiencia no servirá para nada. Lo mismo ocurre con el “social listening”.
La monitorización de contenidos en las redes sociales y otras actividades analíticas correlacionadas constituyen un tipo de servicio que tiene mucha demanda entre las grandes marcas y, cada vez más, entre las pequeñas. ¿Qué dice la gente de mi marca en Internet? ¿hablan bien? ¿mal? ¿poco? ¿cuál es el share of voice? También los investigadores de diversas disciplinas, al igual que los políticos y las instituciones, necesitan saber: ¿qué se comenta sobre este o aquel tema? ¿qué emociones se asocian a los comentarios? ¿hay consenso? ¿qué asuntos son tendencia? ¿quiénes lideran el relato?
Numerosas agencias de marketing y “expertos” freelance prestan servicios para satisfacer esta creciente demanda, usando herramientas analíticas y todo tipo de tecnologías de la ciencia de datos, como sentiment analysis, procesamiento de lenguaje natural y machine learning. Sin embargo, en la mayoría de los casos hay algo que se hace mal, o mejor dicho, algo esencial que simplemente no se hace: investigación cualitativa previa para contextualizar el proyecto y saber qué se tiene que monitorizar y cómo, poniendo al usuario en el centro.
Cuando el mapa mental de los profesionales no concuerda con el de los consumidores
Hace años, en una investigación realizada para evaluar la usabilidad de un eCommerce, comprobé que había serias discrepancias entre el vocabulario usado por el público y los términos “del argot del sector” que los promotores habían insertado en la arquitectura de la información del site, porque “esto se ha llamado así de toda la vida” (decían). Además, el público tampoco categorizaba los distintos productos de la misma manera que lo hacía la empresa. Mediante metodologías de tipo card sorting y contextual inquiry comprobamos fehacientemente lo lejos que estaban el sitemap y los menús con respecto al mapa mental del usuario medio de la web. Pues bien, cuando se plantean estrategias analíticas de social listening se tiende a cometer el mismo error: se toma como base para el estudio la información que sale de la experiencia o del “sentido común” de la marca/institución y de los propios investigadores, o en el mejor de los casos de desk research (que viene a ser lo mismo, pero heredado de otros).
Al final, lo que se consigue con esta mala praxis es sesgar todo el trabajo, condicionándolo con un sólido corpus de ideas preconcebidas, alejadas de la realidad del sujeto a observar.
Este tipo de error es un viejo conocido de los veteranos de la investigación de mercados, extrapolado a otro ámbito, muy anterior a Internet. En el mundo de las encuestas sociológicas y de marketing es habitual (cuando el presupuesto lo permite, pero debería hacerse siempre) realizar baterías de entrevistas cualitativas previas para saber cómo enfocar la redacción de una encuesta y para validar el cuestionario. Las razones son evidentes: ¿entiende la gente las preguntas? ¿se nos está escapando alguna opción de respuesta? ¿hay algo en el cuestionario que provoque respuestas emocionales que puedan introducir sesgos posteriores? Las agencias que realizan social listening, generalmente con un profesional distinto, más relacionado con el mundillo de la analítica publicitaria y web, tienen una cultura diferente, y suelen pasar por alto este tipo de riesgos. Nunca es tarde para salir del error.
Saber dónde mirar, entender el contexto para poder analizar
En definitiva, antes de lanzar el trabajo de campo en un proyecto de monitorización de contenidos en Internet o “minería de opinión” (opinion mining) es absolutamente preceptivo realizar un trabajo previo de investigación cualitativa, a fin de entender aspectos como el “mapa mental” de los usuarios, los matices sintácticos y semánticos de su discurso, y sobre todo definir focos de observación… Entre muchas otras cosas. El material resultante nos ayudará a realizar, de manera científicamente correcta cosas tan esenciales como:
• Fundamentar nuestras hipótesis (“esta hipótesis que queremos validar se fundamenta en estos datos cualitativos, no nos la hemos sacado de la manga”)
• Hacer un ajuste fino de las keywords y condiciones de filtro
• Categorizar correctamente los textos para proceder a su análisis
• Liberarnos de prejuicios y sesgos
• Sintonizar las preguntas de investigación con la realidad a observar
¿Acaso sería posible hacer el trabajo BIEN si pasamos por alto todo esto?