Contexto
- En un mundo cada vez más digital, donde 47% de sus habitantes participan en Internet, el conocer su forma de opinar correctamente se ha vuelto un importante desafío. Los métodos tradicionales de consulta, tales como las encuestas en persona o telefónicas, batallan cada vez más para captar la realidad de una persona con acceso a gran cantidad de información diversa y en constante mutación.
- Los recientes ejercicios de las casas encuestadoras en los procesos electorales del año pasado en España, el BREXIT en Reino Unido, y en el caso de México las elecciones estatales del 5 de junio donde nadie logró acercarse al resultado real, están dejando claro que hay que intentar nuevas maneras de investigar.
Proyecto SENSEI
- El proyecto de investigación SENSEI, creado en 2013, está apoyado con fondos por la Unión Europea, y busca encontrar un método para darle significado a los millones de datos y conversaciones de las redes sociales. Tiene dos propósitos concretos: desarrollar técnicas de síntesis y análisis para conocer el sentido de las conversaciones digitales, y diseñar tecnologías de síntesis para aplicarlas a situaciones orientadas a mejorar el análisis de los datos.
- El método se basa en el análisis de grandes cantidades de datos de las conversaciones en las principales redes sociales (Facebook, Twitter, YouTube, Instagram y Vimeo) y sitios de noticias, a través de técnicas de Big Data, minería de datos y aprendizaje automático, donde la empresa Websays y la universidad de Trento han desarrollado una plataforma tecnológica para ello, y la intervención humana para conocer el sentido o sentimiento de las conversaciones. El proyecto SENSEI combina aportaciones de las máquinas y los humanos para intepretar y predecir los resultados.
Aplicación en el Brexit
- Los avances del proyecto SENSEI fueron aplicados recientemente en las elecciones legilativas de España en 2015 y en el referéndum sobre el BREXIT del Reino Unido este año, con resultados muy cercanos a la realidad.
- El caso sobre el BREXIT fue excepcional, pues mientras las diferentes encuestas tradicionales predecían un resultado apretado a favor de la permanencia en la Unión Europea del Reino Unido, la aplicación del método SENSEI identificó a través del análisis de 6 millones de conversaciones el cambio de opinión para predecir casi de manera exacta el resultado.
Conclusiones
SENSEI ha demostrado ser una interesante herramienta, que combina métodos analíticos soportados en la tecnológica y un enfoque cualitativo basado en el criterio humano. Estamos hablando de un instrumento con grandes aplicaciones en los ámbitos políticos y comerciales.
Otra vez la tecnología nos vuelve a sorprender, ahora interpretando lo que sucedes en las redes sociales para predecir resultados exactos, frente al agotamiento de los métodos tradicionales. Sin duda pronto veremos interesantes usos comerciales de esta nueva metodología, así como un debate en paralelo sobre el uso ético de la información que extrae conocimiento de las personas para interpretarlo mejor que el propio ser humano.
