La Inteligencia Artificial en Social Media: los falsos positivos 1


A medida que avanza el desarrollo de las plataformas de analítica de Social Media y las marcas comienzan a preocuparse por lo que dicen sus clientes, más que por la cantidad de usuarios que escuchan sus mensajes, cobra más importancia la Inteligencia Artificial. Ésta aparece como una herramienta integrada en las plataformas de analítica y gestión de Social Media para “facilitar la vida al profesional” que puede encontrarse con grandes cantidades de contenido relacionado con su marca. Las plataformas aprenden de lo que los profesionales clasifican y gestionan en un principio, para posteriormente hacerlo de manera automática.

Pero la semantización que se busca con esta Inteligencia Artificial, siguiendo a la Web 3.0 se encuentra con algunos problemas como el propio lenguaje. La riqueza del castellano con sus sinónimos, la ironía del español medio, los dobles sentidos o el humor inglés, por poner algún ejemplo, hacen que la mejor herramienta capaz de semantizar sea un profesional que lea diariamente las publicaciones relacionadas con su marca. La Inteligencia Artificial puede fácilmente aportar falsos positivos o eliminar del contenido principal publicaciones que hoy son imprescindibles, por interpretar que no tienen relación con el resto del contenido.

El usuario no es un ente “alienado”, cambia de opinión fácilmente y no deja pasar a las marcas ni un mínimo error. Y por supuesto, muestra sus quejas en redes sociales con mucha facilidad. Por ejemplo, si clasificamos un usuario como defensor de una marca de forma automática y mañana la empresa se decanta por desarrollar una acción que al usuario no le deja indiferente, las herramientas de Inteligencia Artificial nos estarían arrojando falsos datos.

El profesional de Social Media está encontrando en el mercado cada vez más plataformas que integran Inteligencia Artificial. ¿Cómo elegir una plataforma de este tipo? Las empresas que gestionan estas herramientas deberían exponer los criterios de desarrollo de sus algoritmos de Inteligencia Artificial, sobre todo para saber cómo se estructuran los criterios de valoración y clasificación. Elementos como por ejemplo:

  • Cómo pondera el resultado habitual de la opinión de un usuario concreto sobre una marca o tema
  • Cómo contempla un cambio de opinión puntual
  • Cómo tiene en cuenta el cambio de idioma o dialecto o la mezcla de éstos

Son criterios que el profesional de Social Media ya tiene en cuenta en su propio análisis, pero que no sabemos si las plataformas consideran a la hora de realizar su particular semantización.

La eficiencia de estas plataformas no debería medirse por la rapidez para la semantización del contenido del Social Media. La rapidez en el análisis no permite extraer buenos insights de la comunidad, que son el punto de partida para las estrategias y los plantes de contenido de la marca. La eficiencia de estas plataformas debería medirse por la facilidad para la gestión de todo el contenido que se extrae de la Red, para que esté a disposición del Social Media Manager y sea él quien trabaje con el contenido. Es él quien a diario sigue las líneas de contenidos y de debate de la marca y debe estar tanto en el pre como en el post. Con esto me refiero que debe estar en el  análisis de la repercusión que han tenido sus publicaciones y las reacciones de la comunidad y en el post, en la planificación estratégica en base a los resultados obtenidos.

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