Tecnología del Lenguaje contra Desinformación

Desde las elecciones presidenciales americanas de 2016, donde se hizo muy patente el uso de noticias falsas en medios sociales como arma electoral, la preocupación de los ciudadanos y de los gobiernos por el fenómeno de la desinformación ha ido en aumento.

A modo de ejemplo, la Comisión Europea dirigió al Parlamento Europeo un “Plan de Acción contra la Desinformación” en diciembre de 2018.

En España, el Consejo de Seguridad Nacional acaba de adoptar un “Procedimiento de actuación contra la desinformación”. (Orden ministerial publicada en el BOE con fecha 5 de noviembre de 2020). Esta orden ha generado bastante controversia por su posible colisión con la libertad de expresión y el derecho a la información. Sobre las dudas planteadas por este texto, conviene leer el artículo de Borja Adsuara, publicado en el diario “El País” el día 12 de noviembre de 2020 y titulado “La ambigüedad del concepto de desinformación”. Continuar leyendo


Ya disponible el nivel 3 de la taxonomía de contenidos de IAB en nuestra API de Categorización Profunda

IAB - Interactive Advertising BureauEl marketing digital se está convirtiendo, a pasos agigantados, en un pilar fundamental en los planes empresariales de prácticamente todos los modelos de negocio. Los métodos se refinan y la búsqueda de la conexión entre marca y usuario espera ser cada vez más precisa: un anuncio afín ya no es suficiente, ahora debe aparecer en el momento y el lugar adecuados. En esta tarea, la categorización resulta una herramienta clave. 

Por ello, en MeaningCloud hemos mejorado nuestro modelo de categorización de IAB en inglés integrado en nuestra API de Categorización Profunda

  • Añadiendo el nivel 3 de la taxonomía de contenidos a las categorías de categorización.
  • Mejorando la precisión de las categorías preexistentes.
  • Incluyendo los identificadores únicos definidos por el propio IAB para cada una de las categorías. 

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Escala y optimiza tus procesos de Inteligencia de Mercado con la analítica de texto

Competir en el siglo XXI requiere una visión de 360º de nuestros mercados (clientes, competidores, proveedores, tecnologías, regulación). La Inteligencia de Mercado es cada vez más importante, pero su dependencia de unos procesos manuales poco escalables hacen difícil su aplicación en la toma de decisiones. La analítica profunda de texto permite una Inteligencia de Mercado más escalable y actuable.

Inteligencia de Mercado: beneficios y limitaciones

La Inteligencia de Mercado consiste en recabar información sobre un determinado mercado en un sentido amplio (sus clientes, competidores, partners y cadena de suministro, inversores, entorno económico, jurídico y tecnológico…) para extraer insights actuables que sirvan para la toma de decisiones estratégicas.

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Grabación del webinar: analítica de texto profunda para una Inteligencia de Mercado más escalable y valiosa

Gracias por vuestro interés en nuestro webinar “Usa la analítica de texto profunda para conseguir una Inteligencia de Mercado más escalable y valiosa” que celebramos el pasado 23 de junio.

En él explicamos cómo la analítica profunda de texto permite entender automáticamente en detalle la información de Inteligencia de Mercado y habilita aplicaciones que te permiten identificar oportunidades de negocio y capturar valor de tu mercado mucho más eficazmente.

En la sesión cubrimos estos puntos:

  • Introducción a la Inteligencia de Mercado
    • Beneficios y limitaciones
  • Aplicando la analítica de texto profunda
    • Integrando múltiples fuentes
    • Descubriendo oportunidades comerciales
    • Entendiendo en profundidad a nuestros clientes
    • Analizando el entorno
    • Detectando señales de crecimiento

¿Interesado? A continuación tienes la presentación y la grabación del webinar.

(This webinar was also delivered in English. Please find the recording here.)

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Usa la analítica de texto profunda para conseguir una Inteligencia de Mercado más escalable y valiosa (webinar)

La Inteligencia de Mercado y la Inteligencia Competitiva son imprescindibles para la supervivencia y el progreso de las empresas. Pero realizarlas con los requisitos imprescindibles de calidad y velocidad requiere analizar un volumen y variedad extremos de fuentes de información: comentarios sociales, noticias, legislación, artículos científicos, patentes y toda clase de sitios web externos.

Inteligencia de mercadoEn muchos casos esto obliga a un proceso artesanal de revisión manual de contenidos para extraer los elementos de información que realmente sirvan para tomar decisiones estratégicas. Un proceso que no escala, es ineficiente y caro.

La analítica profunda de texto nos permite optimizar y acelerar el proceso, no sólo detectando menciones de empresas o marcas y categorizando temáticamente contenidos, sino extrayendo automáticamente relaciones semánticas significativas entre topics, descubriendo nuevos temas emergentes y resumiendo documentos para conseguir que el aprovechamiento de esa enorme cantidad de contenido sea más rápido y eficaz.

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Consigue customer insights profundos con MeaningCloud

Las empresas necesitan analizar el feedback que los clientes expresan a través de multitud de canales no estructurados: encuestas, entrevistas, contact center, medios sociales. Pero las soluciones de analítica de texto disponibles se limitan a un análisis superficial de los comentarios. En este post te enseñamos cómo utilizar una analítica profunda para obtener una visión completa de sus opiniones, percepciones, emociones e intenciones.

Las empresas necesitamos enfocarnos en el cliente para entender sus necesidades y opiniones y así definir el proverbial “segmento de 1”. Ello nos obliga a implementar iniciativas de análisis de la voz del cliente (VoC) que van mucho más allá de la típica encuesta de satisfacción periódica con puntuaciones numéricas, para buscar nuevas fuentes de insights.

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Grabación del webinar: analítica de texto profunda para transformar el feedback de tus clientes en acción

El pasado 28 de abril celebramos nuestro webinar “Usa la analítica de texto profunda para transformar el feedback de tus clientes en acción”. Gracias a todos por vuestro interés.

En él explicamos cómo usar los productos MeaningCloud de una forma sinérgica para analizar el feedback de los clientes a través de encuestas, interacciones en el contact center y medios sociales y potenciar nuestros customer insights.

En la sesión cubrimos estos puntos:

  • Aprovechando el feedback no estructurado de clientes: beneficios y retos
  • La analítica de texto al rescate… pero con limitaciones
  • Cómo utilizar la analítica de texto profunda para extraer insights más actuables
    • Insights preelaborados
    • Adaptación y personalización
    • Desarrollo de nuevos insights
  • Entendiendo las opiniones, percepciones, emociones e intenciones de los clientes.

¿Interesado? A continuación tienes la presentación y la grabación del webinar.

(This webinar was also delivered in English. Please find the recording here.)

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La comunicación en tiempos del coronavirus (IV): Análisis de los discursos del presidente del Gobierno de España

Este artículo es la cuarta entrega de la serie sobre análisis de contenidos generados por medios digitales y usuarios de Twitter en torno al coronavirus, inicialmente centrados en España, aplicando nuestra experiencia y nuestras soluciones de Text Analytics para analizar el ingente volumen de información en lenguaje natural disponible.

Este estudio aborda de forma muy preliminar el análisis de los discursos del presidente del Gobierno de España, Pedro Sánchez Castejón, en sus comparecencias desde el inicio de la crisis hasta el momento, para extraer conclusiones de los mensajes que pretendía transmitir en cada una de sus alocuciones.

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La comunicación en tiempos del coronavirus (III): Análisis temático de Twitter en España con modelo específico COVID-19

Este es el tercer artículo de la serie sobre análisis de contenidos generados por medios de comunicación y usuarios en redes sociales en torno al coronavirus, aplicando nuestra experiencia y nuestras soluciones de Text Analytics para analizar el ingente volumen de información en lenguaje natural disponible.

Este estudio es la continuación del análisis temático de Twitter en España, pero aplicando el modelo de categorización específico que desarrollamos con la temática del coronavirus (modelo COVID-19), utilizado en el análisis temático de noticias en medios digitales de España. El objetivo es analizar el interés temático en Twitter, utilizando el modelo específico desarrollado, en cada Comunidad Autónoma, en los últimos 10 días.

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La comunicación en tiempos del coronavirus (II): Análisis temático de Twitter en España

Este es el segundo artículo (ver el primero aquí) de la serie sobre análisis de contenidos generados por medios de comunicación y usuarios en redes sociales en torno al coronavirus, aplicando nuestra experiencia y nuestras soluciones de Text Analytics para analizar el ingente volumen de información en lenguaje natural.

En este caso nos centramos en intentar analizar, en la medida de lo posible, el interés temático en Twitter en cada región de España, específicamente realizando un análisis por Comunidad Autónoma, en los últimos 10 días.

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