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Facultad de Ciencias Económicas



Uso del analizador de estados de ánimo de IBM/WATSON para entrevistas y grupos focales

 

Elaborado por: Natalia Cortés Téllez y Jhon Alexis Parra Abril

 

Para comprender la utilidad de las técnicas de recolección de información, se hace necesario definir algunos conceptos clave, entre ellos, metodología, el cual hace referencia todos los medios teóricos, conceptuales y técnicos que se implementan con el fin de realizar investigación. Y, por otra parte, método, el cual hace referencia a la vía que se utilizará para determinar las formas de acceder y analizar la información de interés.

 

Con ello, se puede afirmar que las técnicas de recolección de información son todos los procedimientos que se realizan de forma concreta para encontrar datos de interés, siempre siguiendo el camino de la metodología de investigación utilizada. En ese sentido, escoger determinada técnica dependerá del marco en el que se esté desarrollando la investigación, además, se deberán tener en cuenta algunos factores contextuales, entre ellos el tiempo disponible, los recursos con los que se cuentan, la experiencia del investigador, el conocimiento previo sobre el tema investigado, la accesibilidad de la muestra, entre otras (Campoy Aranda & Gomes Araújo, 2009).

 

Para comprender la diferencia entre estos tres términos, a continuación, se presenta un ejemplo.

 

Metodología Método Técnica
Cualitativa Recogida de información basada en respuestas abiertas y naturales, tanto verbales como comportamentales para encontrar significados a partir de su interpretación.

Observación.

Entrevista.

Grupo focal.

Cuadro 1. Ejemplo de metodología, método y técnica en la investigación cualitativa.
Elaboración propia.

 

La importancia de utilizar las técnicas de recolección de información adecuadas se debe principalmente a que son los medios que facilitarán un acercamiento al problema que queremos resolver, en ese sentido, las técnicas nos permiten representar empíricamente de las variables a tratar en la investigación. Por ello, si se escogen correctamente, se podrá encontrar la información pertinente para responder a las necesidades del estudio (Cerda, 1991).

 

Siguiendo a Campoy y Gomes (2009), las principales técnicas de recolección de información en la investigación cualitativa que son relevantes para este proyecto son:

 

  1. Observación participante:
    Como su nombre lo indica, esta técnica se utiliza cuando no es suficiente la información no-verbal que se puede recolectar a través de la simple observación, y por el contrario se desea conocer ideas, pensamientos, sentimientos, percepciones, entre otros aspectos que requieran de la intervención directa del investigador. Para indagar sobre estos procesos, el investigador participa activamente en el grupo e intenta en gran medida identificarse con los miembros del mismo.
    Esta técnica es útil cuando se desea conocer un fenómeno poco estudiado, especialmente si se pretende comprender procesos intrínsecos de un grupo específico. Generalmente el registro de la información se genera a partir de notas de campo que incluyen mapas, descripciones, sentimientos, ideas, entre otros.
  2. Grupo focal:
    Esta técnica se utiliza cuando no es suficiente conocer la postura de una sola persona y por el contrario se hace necesario la interacción de varias personas para encontrar información relevante. Para generar un grupo focal es necesario reunir entre 6 y 10 participantes y un moderador, el cual realiza preguntas al grupo sobre un tema específico que facilite el debate y la interconexión de diferentes posturas.
    Esta técnica es útil cuando se desea obtener gran cantidad de información distribuida en un grupo, intercambiar información, conseguir un consenso, buscar soluciones a un problema o tomar una decisión. La recolección de esta información se genera a partir de grabaciones de audio y video, de las cuales se realiza una posterior transcripción.
  3. Entrevista en profundidad:
    Esta técnica consiste en una interacción entre dos personas, la cual sigue un objetivo claro, está planificada y es dirigida por uno de los dos participantes. Resulta útil cuando se desea conocer las opiniones, creencias, ideas, sentimientos y percepciones de una persona en particular. Para llevar a cabo una entrevista es importante tener claro qué tipo de información se desea recolectar, con el fin de generar un objetivo y desarrollar preguntas que adecuadas para alcanzarlo.
    Esta técnica es útil cuando se desea comprender un fenómeno más que explicarlo por medio de preguntas abiertas, así como abordar temas subjetivos y contextualizados. La recolección de este tipo de información suele ser a través de grabaciones de audio que posteriormente se transcriben para análisis de texto.

 

Para analizar información recolectada con las técnicas mencionadas anteriormente, se utilizan una gran cantidad de métodos. A continuación se explican algunas rutas de análisis:

 

Imagen1

 Figura 1. Tipología de las formas de análisis cualitativo.(Fernández Núñez, 2006)

 

Como lo presenta Núñez (2006) la forma principal de analizar la información de tipo cualitativo es mediante texto, y pese a tener información audiovisual, esta se suele utilizar como soporte para realizar transcripciones escritas. Como se evidencia en la Figura 1, el texto tiene múltiples vías de estudio, sin embargo, las que en este caso nos competen son las de Texto libre y las englobadas dentro de la categoría de Texto como objeto de análisis.

 

La primera hace énfasis en encontrar relaciones entre palabras o frases para encontrar un significado que se pueda contrastar teóricamente, además, facilita el surgimiento de nuevas teorías para explicar fenómenos sociales complejos. Por otro lado, el segundo grupo facilita conocer a partir de un discurso las ideas, sentimientos, emociones, creencias y demás procesos que se involucran en el fenómeno que se desea explicar. En general cuando se analiza la información por estos medios se pretende comprender más allá que explicar o contrastar teorías.

 

Estas formas de recolección y análisis de información han evolucionado a lo largo de los últimos años, especialmente con el surgimiento de las TIC’S. Con ello, Orellana y Sánchez (2006) proponen una nueva clasificación para esta información:

 

  1. Textuales: Contienen únicamente texto, su navegación es lineal porque carece de hipervínculos. Prácticamente es el tradicional documento de texto en formato digital, plasmado o colgado en la web.
  2. Hipertextuales: Al igual que los textuales contienen únicamente texto, con la diferencia en que existen relaciones mediante hipervínculos entre las palabras o conjuntos de palabras que lo componen, tanto dentro del mismo como hacia otros documentos hipertextuales. Proporcionando una navegación no lineal.
  3. Multimediales: Son los documentos en donde se combina texto, imágenes, fotografías, sonidos, animaciones, video y/o cualquier otro tipo de datos en formato digital. Estos documentos no presentan hipervínculos por lo que su navegación puede considerarse lineal.
  4. Hipermediales: Si a un documento multimedial se le agrega la capacidad de vincularse dentro del mismo o con otros documentos, es decir se le agregan hipervínculos, entonces se convierte en un documento hipermedial. Por consiguiente su navegación no es lineal, «no secuencial» de acuerdo al camino elegido por el usuario.

 

Esto evidencia la influencia de las TICs en la actualidad y cómo se proyecta a futuro una gran variedad de herramientas para analizar datos cualitativos. Por ello, en este blog se pretende presentar el uso de una herramienta reciente para análisis de emociones a partir de texto, lo cual puede potenciar resultados de investigaciones y posteriormente mejoras en campos como el marketing y la atención a los usuarios.

 

En los últimos años IBM ha desarrollado herramientas de inteligencia artificial en la nube. Estas herramientas pueden ser utilizadas por la comunidad de desarrolladores accediendo a la API que necesiten consumir, todas ellas están incluidas en el sistema de inteligencia artificial: WATSON de la misma empresa. Las posibilidades que ofrece IBM/WATSON, las cuales se pueden encontrar en este link son (Parra & Pulido, 2018):

 

  • Discovery: Obtiene información sobre patrones, tendencias y datos relevantes de lo que está pasando en el mundo.
  • Visual recognition: Reconoce patrones de imágenes detectando lo que son.
  • Tone analyzer: Analiza el estado de ánimo, a través de un texto.
  • Speech to text: Convierte voz a texto en tiempo real.
  • Language translator: Traduce lenguaje en tiempo real.
  • Text to speech: Convierte texto a voz en tiempo real.
  • Personality Insights: Obtiene características de personalidad a través de redes sociales o el análisis de textos.
  • Conversation: Automatizar conversaciones funcionales 24 horas del dia.

 

Existe un sin fin de posibilidades de mejorar los procesos y actividades de las empresas con estas herramientas. Algunos usos podrían ser: contestar automáticamente requerimientos de los clientes, realizar juntas en tiempo real con personas de distintos países y lenguajes sin que este último sea una restricción, analizar en qué estado de ánimo se encuentra el cliente para prestarle un mejor servicio o controlar calidad de materias primas y productos entre otras. La ventaja de IBM/WATSON es su constante aprendizaje y búsqueda de información lo que permite obtener mejores pronósticos y predicciones en el tiempo.(Parra & Pulido, 2018)

 

Tone Analyzer

 

Link Tone Analyzer: https://tone-analyzer-demo.ng.bluemix.net/

 

Está basado en la teoría psicolingüísticas, un campo de investigación que explora la relación entre el comportamiento lingüístico y teorías psicológicas. Este servicio usa análisis lingüístico y la correlación entre las características lingüísticas del texto escrito y tonos emocionales y de lenguaje para desarrollar puntajes para cada una de las dimensiones de tonos.

 

Investigadores psicolingüístas trabajan ya sea las palabras que usa las personas en su vida diaria refleja quienes son, cómo se sienten, y cómo piensan. Después de varias décadas de investigación, ahora es usado en el marketing psicológico, y otro campos que refleja el uso lenguaje y no solo lo que la gente quiere decir. La frecuencia con que las personas usan ciertos tipos de palabras pueden dar pistas de la personalidad, estilo de pensamiento, conexiones sociales y estados emocionales.

 

Por ejemplo, las personas exhiben diferentes tonos en sus comunicaciones diarias: alegre o triste, abierto o conservador, analitico o informal (Gou, 2014; Jian, 2014). Estos tonos pueden impactar la percepción de las personas y la efectividad de sus comunicaciones en diferentes contextos.

 

Sin embargo, en comunicaciones de negocios por correo, es probable que las personas perciban las emociones negativas con mayor intensidad que las emociones positivas. (Byron, 2008). Y en las redes sociales, las personas presentan diferentes maneras de comunicarse que impactan la impresión que otros tienen sobre ellas.

 

El propósito general del modelo

 

Se calculan los siguientes tonos:

  • Tono emocional: se deriva del trabajo de IBM sobre análisis de emociones, que es un marco conjunto que infiere emociones de un texto. Para obtener puntuaciones de emoción a partir de texto, IBM utiliza un marco de conjunto basado en generalización apilado; la generalización apilada utiliza un modelo de alto nivel para combinar modelos de bajo nivel para lograr una mayor precisión predictiva.
  • Tono de lenguaje: Se calcula a partir del análisis lingüístico basado en características aprendidas.

 

Tono Descripción
Enfado La ira se evoca debido a la injusticia, el conflicto, la humillación, la negligencia o la traición. Si la ira está activa, el individuo ataca al objetivo, verbal o físicamente. Si la ira es pasiva, la persona se enfada en silencio y siente tensión y hostilidad.
Temor El miedo es una respuesta al peligro inminente. Es un mecanismo de supervivencia que se desencadena como reacción a algún estímulo negativo. El miedo puede ser una leve precaución o una fobia extrema.
Alegría La alegría (o felicidad) tiene matices de disfrute, satisfacción y placer. La alegría trae una sensación de bienestar, paz interior, amor, seguridad y satisfacción.
Tristeza La tristeza indica un sentimiento de pérdida y desventaja. Cuando una persona está tranquila, menos enérgica y retraída, se puede inferir que siente tristeza.
Analítico Un tono analítico indica el razonamiento y la actitud analítica de una persona sobre las cosas. Una persona analítica puede ser percibida como intelectual, racional, sistemática, sin emociones o impersonal.
Confidente Un tono de confianza indica el grado de certeza de una persona. Una persona segura puede ser percibida como segura, recolectada, esperanzada o egoísta.
Tentativo Un tono tentativo indica el grado de inhibición de una persona. Una persona tentativa puede ser percibida como cuestionable, dudosa o discutible.

Cuadro 2. Descripción de emociones analizadas por el software.
Elaboración propia.

 

 

El modelo de compromiso con el cliente

 

Identifica los tonos del dominio de atención al cliente. IBM primero realizó un estudio para identificar qué dimensiones del tono se perciben como importantes en el dominio:para evaluar con el modelo de compromiso con el cliente, IBM seleccionó un conjunto de 53 tonos de las dimensiones que se utilizan en marketing, las dimensiones que se utilizan para describir los estilos de escritura y las escalas de emoción y personalidad desde la psicología.

 

IBM pidió a los trabajadores de CrowdFlower que calificarán hasta qué punto los atributos de 53 tonos describen una expresión específica en 1000 conversaciones de atención al cliente. Para simplificar la tarea de calificación en el contexto de la multitud de proveedores, IBM dividió los 53 tonos en cuatro subconjuntos. Los anotadores humanos necesitaban calificar solo un subconjunto de los tonos. IBM luego determinó las calificaciones para todos los tonos de las agregaciones de estos resultados.

 

IBM realizó el análisis factorial en una matriz de correlación de 53 por 53 y encontró al menos siete factores significativos (dimensiones). IBM determinó los nombres de los factores para representar los conceptos más importantes que se reflejan en cada una de las dimensiones.

 

Estos pasos identificaron siete dimensiones de tono importantes para el dominio de atención al cliente: frustración, satisfacción, entusiasmo, cortesía, maldad, tristeza y simpatía.

 

Tono Descripción
Emocionado Mostrando entusiasmo e interés personal.
Frustrado Sentirse molesto e irritable.
Descortés Ser irrespetuoso y grosero.
Cortés Comportamiento racional, orientado a objetivos.
Triste Considerado como una emoción pasiva desagradable.
Satisfecho Una respuesta afectiva a la calidad de servicio percibida.
Simpático Un modo de comprensión afectivo que involucra resonancia emocional.

Cuadro 3. Descripción de tonos analizados por el software.
Elaboración propia.

 

Datos de entrada y de salida

 

La herramienta tone analyzer de IBM Watson analiza textos, los cuales pueden ser producidos por medio de mensajes instantáneos, entrevistas, tweets, emails y otras formas de comunicación escrita. Esta herramienta por el momento solo analiza en ingles y frances, por ende es necesario traducir los textos a analizar del idioma deseado a alguno de estos dos. Estos datos son analizados a partir de los tonos determinados para el propósito general del modelo,es decir, enfado, temor, alegría, tristeza, analitico, confidente y analítico. Estos resultados se exportan al formato JSON, que luego se convierten para luego llevarlos a un Excel y realizar un tratamiento de datos.

 

Conversión JSON a Excel

 

Para poder darle un tratamiento más comprensible y para posteriormente aplicarlo a selección de personal, es necesario convertir el código Json que arroja Tone Analyzer, a código CSV, por medio de este link: https://konklone.io/json/.  Después de esto se podrán manejar los datos en excel para así poder analizarlos y graficarlos. El siguiente video explica de mejor manera este proceso:

 

 

Análisis de los estados de ánimo de un grupo focal

 

A continuación encontrará un video en el cual se explica la interpretación de los datos obtenidos a partir del software Tone Analyzer y organizados con la macro anteriormente presentada. Recuerde que los resultados obtenidos dependenrán de su objetivo en la investigación que se encuentre realizando y los aquí presentados tienen como única finalidad ejemplificar las aplicaciones que tiene el programa.

 

 

 

Usos en las ciencias económicas

 

Esta herramienta puede ser muy útil en diferentes áreas de las empresas por ejemplo en recursos humanos con el proceso de selección de personal revelando el estado de ánimo de los aspirantes a los cargos, y a partir de ello tomando decisiones de contratación según su adaptabilidad con el clima organizacional. Otro importante uso esta en el análisis de la atención al cliente donde es posible determinar la reacción de los clientes frente a diferentes situaciones y/o conversaciones con los representantes o vendedores de la organización. Adicionalmente, es posible utilizar esta herramienta para analizar los comentarios y opiniones de los consumidores y concluir que reacciones emocionales tienen frente a un producto o servicio.

 

CARPETA ARCHIVOS

 

 

BIBLIOGRAFÍA

 

Byron, Kristin. Carrying too Heavy a Load? The Communication and Miscommunication of Emotion by Email. External link icon Academy of Management Review, Vol. 33(2) (2008): pp. 309-327.

 

Campoy Aranda, T. J., & Gomes Araújo, E. (2009). Técnicas e instrumentos cualitativos de recogida de datos. EOS, 273 - 300.

 

Cerda, H. (1991). Los elementos de la investigación. Bogotá: El Buho.

DiMicco, Joan M., and David R. Millen. Identity Management: Multiple Presentations of Self in Facebook. External link icon In Proceedings of the 2007 International ACM Conference on Supporting Group Work (2007). pp. 383-386. New York, NY, USA: ACM.

 

Fernández Núñez, L. (2006). ¿Cómo analizar datos cualitativos? Butlletí LaRecerca.

 

Gou, Liang, Michelle X. Zhou, and Huahai Yang. KnowMe and ShareMe: Understanding automatically discovered personality traits from social media and user sharing preferences. External link icon Proceedings of the SIGCHI Conference on Human Factors in Computing Systems (2014): pp. 955-964.

 

Jian, Zhao, Liang Gou, Wang Fei, and Michelle X. Zhou. PEARL: An Interactive Visual Analytic Tool for Understanding Personal Emotion Style Derived from Social Media. External link icon In Proceedings of IEEE VAST (2014).

 

Orellana López, D. M., & Sánchez Gómez, M. C. (2006). Técnicas de recolección de datos en entornos virtuales más usadas en la investigación cualitativa. Revista de Investigación Educativa, 205 - 222.

 

Parra, J. & Pulido, T. (2018) Personality Insights - IBM. Blog UIFCE. Universidad Nacional de Colombia.