Detección de la polaridad reputacional de los mensajes en redes sociales mediante una herramienta basada en Inteligencia Artificial: Estudio de caso exploratorio

• Arceo Vacas, Alfredo ^[1] ; Álvarez Sánchez, Sergio ^[1]
  1. [1] Univ. Complutense de Madrid
• Localización: Inteligencia artificial y nuevas tecnologías en las ciencias sociales y en las humanidades / Ana Cristina del Paso Gallego (dir.), Luis Gabriel Martínez Montenegro (dir.), Marcos Sánchez-Elez Martín (dir.), 2025, ISBN 9788411838252, págs. 23-64
• Idioma: español
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    La reputación de una marca u organización constituye una representación colectiva del juicio que, en conjunto, sus públicos hacen de ella. Mientras que el análisis de sentimiento de los mensajes se limita a la clasificación global de estos como positivos, neutros o negativos, las etiquetas pueden variar si nos centramos en la polaridad reputacional hacia una marca que se mencione en dichos posts; en este último caso, estaríamos hablando del impacto que el mensaje tendría sobre la percepción positiva, neutra o negativa de dicha firma. El presente estudio exploratorio compara los resultados de sentimiento de un software para el análisis en investigación cualitativa Atlas.TI, con los de polaridad reputacional de la herramienta de Inteligencia Artificial expresamente ideada para este concepto por una gran consultora de comunicación. Un grupo de tres personas etiquetó la polaridad de cada mensaje para establecer cuál correspondía como verdadera para la IA, de manera que la consultora comprobara la fiabilidad de su herramienta en términos de precisión (accuracy) y de acierto dentro del total para una etiqueta determinada (recall). Se han seleccionado muestras de posts en la red social X (antigua Twitter) de siete marcas pertenecientes a los sectores de la hostelería, la tecnología y las bebidas. Se indaga en qué conceptos resultarían determinantes para que la IA identifique la polaridad de un mensaje, comparando las nubes de palabras de cada muestra con idéntica polaridad de una misma marca; y, dentro de cada sector, el contraste entre los resultados de polaridad con la herramienta de la consultora, y los de sentimiento con Atlas.TI.

  • English

    The reputation of a brand or organization constitutes a collective representation of the judgment that, altogether, the stakeholders make of it.While the sentiment analysis of posts is limited to the overall classification of posts as positive, neutral or negative, the labels can vary if we focus on the reputational polarity towards a brand mentioned in those posts; in this case, we would be talking about the impact that the message would have on the positive, neutral or negative perception of that firm. This exploratory study compares the sentiment results of the qualitative research analysis software Atlas.TI, with the reputational polarity results of the Artificial.Intelligence tool specifically designed for this concept by a large communications consultancy. A group of three people labeled the polarity of each message to establish which one should be true for the AI, so that the consultancy firm could check the reliability of its tool in terms of accuracy and recall (i.e. proportion of right answers within the total amount of messages classified with a specific label). Samples of posts published on the social network X (formerly Twitter) of seven brands belonging to the hospitality, technology and beverage sectors were selected. The concepts that would be determinant for the AI to identify the polarity of a message were investigated by comparing the word clouds of each sample of messages of the same brand and with the same polarity; and, within each sector, the contrast between the polarity results with the tool of the consultancy, and those achieved with Atlas.TI’s tool for sentiment analysis