minería de textos sacar más partido de las preguntas abiertas
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ALTERANALISIS
MINERÍA DE TEXTOS. ¿CÓMO PODEMOS SACAR MÁS INFORMACIÓN DE LAS PREGUNTAS ABIERTAS?
TE AYUDAMOS A INVESTIGAR…
Las preguntas abiertas condicionan menos a los entrevistados, evita respuestas convencionales o demasiado convenidas y dejan traslucir mejor las opiniones reales, a veces mediante respuestas complejas e incluso contradictorias. Además, las respuestas abiertas proporcionan información sobre la forma de expresarse y el vocabulario de los entrevistados.
La forma tradicional de explotación de las preguntas abiertas…
Tabulación y análisis de los resultadosSe realiza una tabulación de los resultados que nos permita saber
cuántas veces ha sido mencionado cada código.
Codificación de las respuestas
Se buscan esos códigos comunes a lo largo de todas las respuestas obtenidas
Se establece un plan de códigosSe hace un primer análisis de las respuestas para buscar aquellos
elementos (códigos) que se repiten de forma asidua
Para poder tratar de forma estadística los datos obtenidos, la forma tradicional de explotar las preguntas abiertas pasa por la codificación manual de las respuestas. Eso siempre supone una cierta pérdida de información (forma de expresarse, términos concretos empleados, etc…) que puede resultar relevante en el caso de abordar temas de cierta complejidad.
Forma tradicional de trabajo:
Los resultados obtenidos se suelen presentar en forma de tabla o gráfico en los que no aparecen los literales empleados por los entrevistados sino los códigos que los agrupan. Veamos un ejemplo en forma de tabla:
La forma tradicional de explotación de las preguntas abiertas…
% Bebida sana / contiene fibra natural y frutas ........ 50
Fibra / aporta fibra ............................................... 16
Sano / Más sano que otras bebidas ................... 14
Fruta / Tiene zumo de futas ................................. 11
Fruta y fibra ........................................................... 11
Buena para la dieta ............................................. 10
El envase ..................................................................... 27
El envase ............................................................... 18
La forma / el tamaño ........................................... 5
El color ................................................................... 3
Sabor ........................................................................... 13
Buen sabor ............................................................ 7
Sabor a frutos rojos ............................................... 4
Producto natural ........................................................ 12
Sin colorantes artificiales ...................................... 5
Sin aditivos ............................................................. 5
Natural ................................................................... 4
No sabores artificiales .......................................... 3
Aspectos que más gustan del concepto La tabla obtenida nos muestra que el contenido en fibras y frutas y su efecto sobre la salud han sido los aspectos que más han interesado.El envase, también ha despertado interés.Sin embargo, el sabor y la naturalidad de la nueva bebida han tenido menos impacto.
…pero, ¿eso es todo lo que podemos obtener de este tipo de preguntas?
¿Cómo podemos sacar más partido a la información de las preguntas abiertas?
En los últimos años, han aparecido dos herramientas que nos permiten sacarle más partido a la información recogida en este tipo de preguntas:
Veamos cada una de ellas con mayor detalle:
•Permite presentar los datos de una forma mucho más visual
1. Tag Cloud
•Nuevas herramientas estadísticas que permiten optimizar la información obtenida
2. Minería de textos
¿Cómo podemos usar la tecnología de tag cloud?
Las tag clouds son representaciones visuales de las palabras que conforman un texto, en donde el tamaño es mayor para las palabras que aparecen con más frecuencia.Uno de sus usos principales es la visualización de las etiquetas de un sitio web, de modo que los temas más frecuentes en el sitio se muestren con mayor prominencia. Las etiquetas son solo palabras y por lo general suelen estar en orden alfabético.
La tag cloud de las respuestas obtenidas en la pregunta abierta de la tabla anterior podría ser la siguiente:
Podemos ver de una forma muy visual que las mayores menciones se centran en la incorporación de frutas y fibra y la consiguiente imagen de refresco saludable y la botella.
¿Cómo podemos usar la tecnología de tag cloud?
Las tag cloud no suponen una gran ayuda en el análisis de la información obtenida; sin embargo, se trata de una forma muy visual de presentar la información obtenida. Por ese motivo, creemos que su punto fuerte es como herramienta de ayuda en la presentación de resultados.
Sin embargo, hay que tener en cuenta que presentan dos limitaciones que conviene tener en cuenta:
• Se suele emplear a nivel de palabras y no de frases. Eso supone que perdemos el concepto de contexto en el que aparecen las palabras.
• No permiten hacer agrupaciones temáticas (por ejemplo: unir todas las expresiones que tengan que ver con el concepto de sano: sano, saludable, ingredientes naturales, etc…)
De todas formas, se está trabajando en algunas líneas de investigación (tag cluster, tag maps, tag SOM, etc…) que pueden ayudar a solventar estos problemas y aumentar el potencial de esta herramienta.
¿Cómo nos puede ayudar la minería de textos?
La minería de textos o análisis de datos textuales consiste en aplicar métodos estadísticos, en especial el análisis de correspondencias, a tablas específicas, creadas a partir de los datos textuales. Estos métodos se completan con métodos propios del dominio textual como los glosarios de palabras, las concordancias y la selección del vocabulario más específico de cada texto, para así proveer una herramienta comparativa de los mismos.
El principio fundamental en esta perspectiva es el análisis a través de la comparación. Se busca comparar entre sí el discurso de los individuos que han contestado a una encuesta o preguntas pautadas en entrevistas personales, o de grupos de individuos con características comunes. Por ejemplo: el lenguaje de los hombres con el de las mujeres, el lenguaje de los jóvenes con el de los mayores.
Un objetivo importante es conectar las repuestas abiertas con toda la información proporcionada por las respuestas cerradas o variables categóricas relativas a características contextuales de los individuos.
¿Cómo nos puede ayudar la minería de textos?
De forma muy resumida, la minería de textos se realiza en dos fases sucesivas:
•los textos de las preguntas abiertas se tratan de acuerdo a una serie de pautas establecidas (corrección de errores ortográficos, eliminación de las diferencias de género y número, etc…) con el objetivos de convertirlos en unas tablas que nos permitan establecer las diferencias que existen entre los distintos grupos
1. Procesamiento
de la información
•Se emplean métodos estadísticos avanzados (análisis factorial de correspondencias, análisis de similitudes y diferencias, etc…) para poder descubrir cuáles son las verdaderas diferencias entre los distintos grupos analizados.
2. Análisis de la información
¿Cómo nos puede ayudar la minería de textos?Tras aplicar la minería de textos a la pregunta que nos ha servido de ejemplo, podríamos obtener dos gráficos similares a estos
Natural
Fibras
Sana
Botella
Combinación de frutas y fibras
Novedad
Frutas
Sin colorantes artificiales
Sin aromas artificiales
Diseño de la botella
Frutos rojosMás sana que otras
Aporta fibra a la dieta
Refrescante
Buen sabor
La marca
Botella diferente
El sabor
Ayuda para la vida moderna
Sin edulcorantes
Sin aditivos
Color
Aspectos que MÁS GUSTAN del concepto según su intención de comprarlo
No interesados en comprarlo
Interesados en comprarlo
Dudosos
Mal sabor de la fibra
Tamaño pequeño
Nombre poco atractivo
Precio
El sabor
Envase
La fibra
Ya existe
Tiene burbujas
No aporta fibra
La marca
Mal sabor
Sabor de la fibra
Necesitan probarlo
Más sabores
Para niños
No es sano
¿Cómo nos puede ayudar la minería de textos?
Aspectos que NO GUSTAN del concepto según su intención de comprarlo
No interesados en comprarlo
Interesados en comprarlo
Dudosos
¿Cómo nos puede ayudar la minería de textos?
Analizando las diferencias de discurso entre los tres grupos analizados podemos ver que:
• La comunicación del nuevo producto debería centrarse en tres ejes:
• La combinación de frutas y fibra que lo convierte en una bebida sana y saludable.
• No tener ni edulcorantes, colorantes o aromas artificiales que refuerza esa imagen de saludable.
• La novedad que todo ello supone en el mercado.
• Además, hay que tener en cuenta que:• Uno de los posibles frenos a la compra son las dudas sobre el
sabor que tendrá. • Otro freno a la compra reside en las dudas sobre el aporte real de
fibra a la dieta.• Existe también un problema con el nombre del producto que está
presente hasta en los más proclives a la compra.
Como vemos, la minería de textos nos ha permitido profundizar en el análisis de la información y obtener unos insights claves para ayudarnos en la posible comercialización del producto.
…pero, ¿podemos obtener aún más información?
En algunos casos, podemos emplear una técnica importada de los pretest publicitarios para poder obtener mayor información de las preguntas abiertas.
Para poder llevarlo a cabo es necesario:
• Pedirle a los entrevistados que, tras responder a la pregunta abierta, nos valore su propio comentario como:
• Posteriormente, realizar una labor de codificación de “valor añadido” buscando identificar aquellos comentarios que supongan “implicación” (positiva o negativa) con el concepto. Tras el concepto “implicación” lo que se quiere analizar es la cantidad de entrevistados que han recibido un impacto activo (positivo o negativo) y han sido capaces de elaborar un discurso que va más allá de la repetición de alguno de los elementos del concepto mostrado.
Muy positivo
• +2
Bastante positivo
• +1
Neutro
• 0
Bastante negativo
• -1
Muy negativo
• -2
Parece muy saludable y útil, al concentrar las cantidades de fruta y fibra que se indican
Aspectos muy positivos
¿De qué sirve que valoren sus propios comentarios?
Obtenemos una rica visión de:• los aspectos que más atraen y, por tanto, que se pueden convertir en
interesantes verbatims para los creativos.• los aspectos que menos están gustando y como podemos resolverlos
Me tranquiliza la idea de estar haciendo algo más por mi salud
lo que mas me gusta es poder consumir las propiedades de una comida sana, bebiendo
Parece como si quisieran hacernos creer que realmente puedes sustituir una dieta equilibrada
Aspectos muy negativos
existen demasiados productos actualmente que pretenden venderse con la idea de ser más saludables y hasta ahora todos me han defraudado
Comentarios negativosComentarios positivos
¿De qué sirve que valoren sus propios comentarios?
También nos permite conocer en qué grandes ejes se concentran los comentarios positivos y negativos
Contenido en frutas y fibras
Salud
Buen sabor
Botella
40
25
15
10
21
20
10
10
Muy positivos Bastante positivos
No se creen la salud
Mal sabor
No es diferente
Botella
20
18
14
11
11
10
9
5
Muy positivos Bastante positivos
¿Qué nos aporta la codificación de la implicación?
En el caso de las preguntas abiertas de los test de concepto y/o producto, el análisis del grado de implicación a través de las preguntas abiertas puede ser considerado como un indicador del nivel de relevancia y/o interés que despierta el concepto/producto testado.
Como el grado de implicación varía en función de la categoría de producto, forma de realizar la entrevista, target de los estudios, etc… los datos obtenidos en cada caso deben ser contrastados con los de las BB.DD.
Hay que tener en cuenta que la implicación con la idea mostrada puede ser positiva o negativa. Por lo que, resulta interesante conocer que porcentaje de cada una tiene el concepto/producto mostrado.
Además, puede resultar también sumamente útil saber qué elementos han sido los que han generado mayor grado de implicación con la idea, porque pueden ser utilizados como ejes de comunicación.
¿Qué nos aporta la codificación de la implicación?
Grado de implicación 25%19 %
BB.DD. Concepto testado
Grado de implicación del concepto testado:
22%14%
BB.DD. Concepto testado
Tipo de implicación del concepto testado:
5% 3%
Comentarios negativos Comentarios positivos
Áreas que despiertan más implicación:
Contenido en frutas y fibras
Salud
Buen sabor
Botella
10
5
4
3
Vemos que se trata de un concepto con potencial ya que su grado de implicación es superior a la media y con una clara connotación positiva.El aporte de frutas y fibras y su efecto sobre la salud son los aspectos que mayor grado de implicación han conseguido.
En definitiva…
En resumen:
• Las herramientas de tag cloud, nos permiten mostrar la información de una forma mucho más visual y util en las presentaciones.
• La minería de datos, nos permite profundizar en el análisis de la información y descubrir qué diferencias existen en el discurso de los distintos grupos analizados.
• La valoración de la respuesta dada nos permite conocer qué aspectos son los que mayor y menor interés despiertan y son una fuente de verbatims para las agencias de comunicación.
• Analizar el grado de implicación nos permite saber si, más allá de la respuesta a una pregunta cerrada, el concepto/producto testado despierta interés. Además, nos ayuda a conocer qué elementos son los que están generando esa implicación.
Todas estas herramientas que hemos mostrado nos permiten “ir más allá” en el análisis y presentación de la información obtenida en las preguntas abiertas.