El sistema puede captar las cosas positivas y negativas sobre cualquier tema que esté siendo comentado, así como también las emociones hacia el mismo fenómeno o producto que se investigue. El objetivo ahora es hacer la plataforma más amigable para los usuarios.

Fue durante su práctica profesional de seis meses en una empresa de Santiago, dedicada a la venta de participación de mercado para hacer más competitivas a las compañías del retail, cuando decidió incursionar má sde lleno en lo que se denomina la «minería de datos*, que da valor a la información, prediciendo situaciones que sean importantes para el negocio. Javier Mansilla, egresado de la carrera de Ingeniería Civil industrial la Universidad del Bío-Bío, con-que mientras estudiaba ya había indagado en este sistema, sobre todo porque los datos ya están y muchas empresas, si bien cuentan con ellos, a veces no los ocupan y lo que hago es dar valora esos antecedentes». Gracias a conocimientos de programación y a unos cursos de internet, aprendió a descargar de las redes sociales información clave, sobre todo porque luego de lo conocido con Facebook, el negocio no es la plataforma en sí. sino el dato que está detrás. – Dijo que más que usar el reporte de la gente, ve lo que publica y en base a ello creó un sistema que utiliza la «minería de texto», que deriva de la de da-tos. «El texto es una nota sin estructura, a diferencia del número, que tiene un orden de mayor o menor viceversa. Entonces, lo que hace la ‘minería de texto’ es dar la estructura pertinente para poder analizar los patrones que están dentro del relato», apuntó.

ESTÁNDAR

junto a su profesor Freddy Troncoso, que le dio algunos autores, descubrió que en español no es muy común hacer esto y basado en ello se le ocurrió hacer algo inicial sobre la ley de migración, sobre todo porque estaba buscando un tema para el desarrollo de su tesis. Esto lo vio a principios de abril y en Twitter, cuando hubo mucha interacción sobre esta normativa. «Descargué todos los tuits sobre el tema, algo muy simple porque es través de códigos. Fueron casi 12 mil en solo minutos y de  gente que los emitió dentro de Chile», detalló. Actualmente tiene todo estandarizado, al nivel que con su propio navegador puede ver los tuits con la persona que lo creó, la hora y el contenido, limpiando cosas como los emoticones, símbolos y estandariza las palabras. «En el fondo es una integración de tecnologías y lo junté todo en un código, además de sumar cosas mías. Todo eso lo llevó a un gráfico con el cual se pue-den determinar el porcentaje de cosas positivas, negativas y neutras sobre un producto o persona», destacó el analista.

En su propia página ha ido publicando algunos resultados, como por ejemplo los comentarios negativos que había hacia un concurso televisivo de los miércoles. Como conclusión de la información recopilada se determinó que el 40% de los usuarios tuiteó de manera negativa, 23% positiva y 37% neutra. También puede detectar algunos sentimientos, hasta 8 de ellos, co-mo disgusto, sorpresa, confianza y alegría.

Javier Manilla dijo que gracias a todo esto, y para lo cual está postulando a un fondo estatal, se puede usar como seguimiento para las campañas de marketing y la reputación de las empresas, que hoy se mide, pero no en redes sociales, aunque al menos en su tesis la propuso para instituciones  gubernamentales. «Acá en Chile existen unas 25 cuentas institucionales gubernamentales, pero según la Guía Digital de Gobierno, no hay directrices claras de cómo realizar el trabajo en redes sociales. Entonces, se posee mucha información, pero no se está ocupando porque no hay una definición de cómo hacerlo». según planteó el joven y futuro ingeniero.

Para tener un cierto marco de comparación con lo que expuso, contó que usó la encuesta Cadem. De acuerdo a su método, el 59% habló de manera positiva a la inmigración, según un margen de 3.000 personas. Surgió un 23% neutro y 27% negativo. Al verlo con el estudio de la empresa de análisis, también hay una tendencia positiva ante el fenómeno (46°/o) y negativa (38°/o).

EJEMPLOS

Sobre el mismo tema pudo re. coger los sentimientos que se dieron por medio de los comentarios, donde, por ejemplo, 6.670 fueron de confianza, 4.722 al miedo, 3.937 a la ansiedad, 3.426 a la tristeza y 3.093 a la alegría. Aparte, se puede dar con una nube de palabras y para el caso de la migración, las palabras que más surgieron fuer «extranjero», «haitiano», «Chile» «proceso», «gobierno», «ley» o «país». Esto se puede llevar al depone, donde uno de los modelos que usó Mansilla fue un fin de semana con Iberia de Los Ángeles, equipo que compite en la Segunda Profesional. En base a lo que pudo analizar, que un 73°/o generó positivismo, un 16% negativismo y solo un 11% fue neutro. Es decir, se puede aplicar a to-do tipo de cosas y texto, no solo enfocado a Twitter.

La idea ahora es dar valor y estandarizar en una plataforma más amigable para que la gente que no sabe programar pueda solo colocar una palabra y hacer seguimiento a su producto, servicio o idea, sobre todo porque según Mansilla, en Concepción no hay nadie que haga estos temas.