Archivo de categorías: Industrias

Esta categoría agrupa los distintos sectores para los que MeaningCloud proporciona soluciones.

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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La comunicación en tiempos del coronavirus (I): Análisis temático de noticias en medios digitales

Aunque, obviamente, la prioridad en estos tiempos de pandemia es la curación de los enfermos, la prevención de nuevos contagios y las medidas económicas y sociales para ayudar a las personas y empresas más desfavorecidas a superar esta situación, sin duda, en un futuro no muy lejano, el análisis de los contenidos generados por medios de comunicación y usuarios en redes sociales en torno al coronavirus será objeto de investigación en multitud de disciplinas como la sociología, la filología, la lingüística, la comunicación audiovisual, la política, etc.

En MeaningCloud queremos hacer una pequeña aportación en esta área, aplicando nuestra experiencia y nuestras soluciones de Text Analytics para analizar este ingente volumen de información en lenguaje natural, en español y en otros idiomas, en España y en otros países, puesto que, desgraciadamente, este es un problema global.

Este primer artículo de la serie se centra en el análisis temático de los contenidos generados en español por medios de comunicación digitales de España en el último mes, cómo han evolucionado en este tiempo y el posicionamiento informativo de los principales medios en España.

Los siguientes artículos analizan los temas de conversación en Twitter en España (tanto desde una perspectiva de hashtags y temas generales como aplicando una clasificación temática específica del coronavirus) y el análisis lingüístico de los discursos del presidente del Gobierno relacionados con la crisis.

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Respondiendo a bulos sobre medicamentos mediante Text Analytics

El pasado fin de semana estuvimos divirtiéndonos en el IV Hackathon de Salud con nuestros amigos del Grupo HULAT de la Universidad Carlos III de Madrid y del equipo que Text Mining for Life Sciences del Barcelona Supercomputer Center. En concreto tomábamos parte del reto de Sandoz #medicamentossinbulos, aplicando tecnología de text analytics al proceso de identificación y respuesta a bulos sobre medicamentos.

Un ejemplo de un caso de bulo puede ser este:

Ejemplo de bulo

Ejemplo de bulo

Podemos distinguir distintos tipos de bulos:

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Farmacovigilancia: Escuchando la voz del paciente

Farmaco-vigilancia: Escuchando la voz del paciente.

Para la industria farmacéutica, es esencial escuchar y comprender los comentarios que sus pacientes actuales y potenciales comunican a través de todo tipo de canales y puntos de contacto.

Si bien existe un protocolo para comunicar a las autoridades, de las reacciones adversas a medicamentos identificadas, solo se informa de un 5 a un 20% de ellas. Afortunadamente, las conversaciones sobre medicamentos, síntomas, afecciones y enfermedades pueden analizarse para aprender más sobre ellas. La inteligencia artificial contribuye de manera decisiva a monitorear los eventos adversos y comprender su impacto en cada fase del desarrollo.

Las narraciones de los pacientes sobre los medicamentos y sus efectos adversos en las redes sociales representan una fuente de datos adicional para el monitoreo de la seguridad de los productos farmacéuticos.

En MeaningCloud, hemos desarrollado una plataforma para automatizar el proceso de monitoreo de efectos adversos en las redes sociales.

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Nueva versión del modelo IAB en la API de Categorización Profunda

IAB - Interactive Advertising Bureau

El Interactive Advertising Bureau, también conocido por sus siglas IAB, es quizás la asociación más influyente en la industria de la publicidad en línea y, actualmente, reúne más de 650 empresas líderes del sector, que controlan el 86 % del mercado en los Estados Unidos. Con una fuerte presencia también en el resto del mundo industrializado, hoy en día IAB se ha convertido en un estándar referente para clasificación de contenidos, sobre todo en aquellos sectores fuertemente vinculados con la economía digital y los nuevos medios sociales.

De hecho, IAB promueve técnicas publicitarias como la segmentación por comportamiento, que permite orientar las campañas de marketing a usuarios específicos (según su edad, procedencia, orientación política, intereses, etc.) y aumentar así su eficacia. Por otro lado, el consorcio está avanzando en el ámbito de la publicidad geolocalizada, un área del marketing digital en auge gracias a la difusión masiva de los dispositivos móviles conectados a la red y al fuerte empuje del internet de las cosas. Continuar leyendo


Aplicaciones de la analítica de texto en el sector turismo

Entiende a tus visitantes, mejora tu oferta

El turismo es una de las actividades económicas de mayor volumen, con estadísticas que indican que la gente gasta más dinero en viajes que en mejoras de su vivienda, inversiones financieras o incluso salud.

Y la manera de hacer turismo está cambiando. Por ejemplo, cada vez se emplea más tiempo en investigar los detalles de un viaje usando un dispositivo móvil: en 2016 el 40% de las visitas a los sitios web sobre turismo de Estado Unidos llegaron desde un móvil y el 60% de las búsquedas de información sobre destinos se hicieron desde dispositivos móviles. Y de manera creciente el viajero consume y publica información sobre aspectos turísticos en agencias de viajes online, redes sociales o sitios de reseñas (TripAdvisor, Booking.com, etc.).

Las tecnologías de análisis semántico habilitan una nueva generación de aplicaciones contextuales que nos permiten aprovechar toda esa información y comunicarnos de manera más natural con ese turista hiperconectado, y que van desde el análisis de comentarios sociales hasta una comprensión del lenguaje natural que permite desarrollar asistentes y bots mucho más conversacionales.

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Nueva Demo de Salud: etiquetado de medicamentos, síntomas, enfermedades y efectos adversos

Los documentos del dominio de la salud muestran un vocabulario y una estructura lingüística específicos. Si echamos un vistazo a las historias clínicas electrónicas (HCE), también denominadas historias clínicas informatizadas (HCI), vemos que también aparececen datos no estructurados (es decir, texto libre). Este texto libre contiene nombres extraños de medicamentos y enfermedades que son incluso difíciles de leer. Por todas estas razones, las técnicas de analítica de texto deben adaptarse al dominio de la salud. Hemos reunido una serie de recursos en una demo que muestra cómo MeaningCloud puede etiquetar nombres de medicamentos, síntomas, enfermedades, procedimientos, etc.

Accede a la demo gratuita: https://www.meaningcloud.com/health-demo

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¿Qué es Real World Evidence y por qué es importante?

Real World Evidence. Blurred image of a hospital

La Real World Evidence (o Real World Data), en el área de salud se fundamenta en datos masivos recolectados de millones de pacientes en condiciones de la vida real, fuera del contexto de los ensayos clínicos. De este modo, más  allá de  la eficacia y las toxicidad de un tratamiento, se evalúa la a calidad de vida del paciente, la adherencia o  la capacidad de un paciente para hacer frente al coste del tratamiento. La analítica de texto es un componente esencial de de este área de conocimiento.

La austeridad y los recortes de precios relacionados con los medicamentos han puesto una presión sin precedentes en la industria farmacéutica. Se pide a los fabricantes que proporcionen información relacionada no sólo con la seguridad, el uso apropiado, y la eficacia, sino también sobre el valor clínico y económico de sus medicamentos.

Esta tendencia es global (no es solo un problema de España o de Europa) y es particularmente evidente en las áreas terapéuticas de alto costo (como la artritis reumatoide, la diabetes, y la oncología), donde se están introduciendo un gran número de nuevas y costosas terapias para el tratamiento de enfermedades crónicas.

Por otra parte, desde hace unos años disponemos de muchos nuevos datos (como las historias clínicas electrónicas) y herramientas analíticas sofisticadas que nos permiten extraer un valor considerable de ellos. Podemos evaluar los costes de las enfermedades,  la eficiencia de un tratamiento (sus costes, beneficios y riesgos), comparar la efectividad de tratamientos diversos o medir los resultados de las intervenciones a largo plazo.

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