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ANÁLISIS ESTRUCTURAL DE REDES SEMÁNTICAS

Probablemente sabes que Google es una de las empresas y marcas más valiosas del mundo, también has de saber que empezó como un buscador, y que gran parte de su éxito se debe a la fórmula matemática (algoritmo) que usa en las búsquedas de información. Pero lo que es casi seguro que no conoces es ese algoritmo. Mmm…, ¿no te recuerda este asunto a Coca-Cola y el mítico secreto acerca de su fórmula? Los que saben de esto dicen que el método que emplea Google cambia constantemente.

Si alguna vez has buscado un producto o comprado algo en Internet, habrás notado que te hacen recomendaciones sobre otros productos similares al que buscabas o compraste. Por ejemplo, en Amazon siempre te dicen algo parecido a: “Las personas que compraron este libro también compraron X o Y libros”. La verdad, esas recomendaciones son muy útiles, aunque a veces perjudiciales para tu economía.

No tenemos ningún interés particular en los algoritmos que emplean empresas como las que mencionamos, pero si esos algoritmos son herramientas útiles para nuestra profesión entonces allí sí, la cosa cambia. Verás, ¿para qué nos puede servir el método que usa Amazon cuando hace recomendaciones? Mientras lo piensas, te voy explicando qué hace.

tabla libros de amazon

Observa el cuadro de arriba, ¿en qué se parecen Fernando, Marisol y Adriana? Correcto, los tres compraron el libro “Harry Potter y las Reliquias de la Muerte” y coincidieron también en comprar “El Príncipe Mestizo”. Ahora, si decidieras comprar el primer título, ¿cuál es la probabilidad de que Amazon te recomiende “El Príncipe Mestizo”? De nuevo acertaste, muy alta. ¿Y la probabilidad de qué te recomiende “Luna Nueva”? Alta, pero no tanto como con el “Príncipe Mestizo”, ya que Laura y Miguel son sólo un grupo de dos contra el grupo de tres de Fernando, Marisol y Adriana. Con esta fórmula Amazon vende más. ¿Puedes hacer lo mismo tú? Sí. ¿No eres empresa de Internet? No importa, de todas formas te es muy útil.

Para no hacer largo este post, no vamos a explicar qué es una red semántica natural, ya escribimos sobre este tema anteriormente, y no es necesario que conozcas la técnica para entender este artículo; aunque sería muy útil que le echaras un vistazo. Bueno, la cosa comienza así, haz a tus entrevistados la siguiente pregunta, -en este caso pusimos de ejemplo Coca-Cola pero queda claro que puedes usarlo con cualquier marca o concepto:

pregunta para analisis estructural

Procura que tu entrevistado te de por lo menos de 3 a 5 palabras o significados asociados a la marca; estos pueden ser adjetivos, adverbios, sustantivos o cualquier concepto. A continuación, describimos los pasos a seguir para analizar esa pregunta:

1. Integra las palabras. Emplea un mismo término para los sinónimos o palabras similares; así como idéntica ortografía y tipo de letra.

integrar palabras del analisis estructural2

2. Construye un listado de pares de palabras, combinando todas las respuestas que te haya dado cada sujeto.

listado de palabras del analisis estructural2

3. Elimina todos los pares de palabras que hayan sido mencionadas por un solo sujeto. La razón es que no hay conexión social o grupal entre ellas.

eliminar palabras del analisis estructural2

4. Construye una matriz o listado de aristas (palabras conectadas entre sí) para que puedas manejarlo en tu programa análisis de redes sociales preferido (v.gr. NodeXl o Gephi).

La recompensa de tanto trabajo va a ser una red que te ayuda a analizar la estructura y el significado de la marca.

analisis estructural de cocacola

Su interpretación es muy intuitiva. La palabra que mejor define Coca-Cola es “refresco” (el círculo más grande); la cual a su vez se asocia de manera muy fuerte con “botella”, “sed” y “sabor”, eso lo sabemos porque la líneas que los conectan son más gruesas que las que conectan a otros términos. Asimismo, puedes observar los clusters. Por ejemplo, “botella”, “negra” y “gas” se asocian de manera directa y lo mismo hacen “sabor”, “sed” y “refrescante”. ¿Qué pasa con “publicidad”, que se asocia directamente con el nodo central “refresco” y nada más con “sabor”? ¿No debería tener más peso? Sí lo tiene, es un puente muy importante a otros atributos que conecta directamente al núcleo de la red “refresco”, pero no los incluimos en la red para que pudieras apreciar otros aspectos de forma más clara. ¿Te das cuenta de las posibilidades estratégicas de este simple análisis?

De antemano te pedimos una disculpa por no profundizar en este análisis, pero es complicado hacerlo en un post; sin embargo, te vamos dejar el macro de Excel que te ayude a arreglar tu base de datos de forma rápida y fácil.

Hasta la próxima y mándanos tus comentarios, por favor.

Actualización del 27 de junio del 2017. Desde febrero del 2017 está disponible en www.amazon.com el libro: “Marcas, Memoria y Significado. Análisis de Estructuras Semánticas“. Este libro te lleva de la mano para aprender el análisis y manejar Gephi.

Actualización del 9 de nov. del 2016: El programa que tenemos todavía te puede servir. Sin embargo, es mucho más fácil manejar la base de datos con Power Query de Excel, que es un complemento gratuito, y utilizar la función de matriz mmult() para obtener las frecuencias de palabras. Por otra parte, hace un año, aproximadamente, que NodeXl dejó de ser gratuito, lo cual es una lastima pues es sumamente amigable. Te aconsejo que uses Gephi para graficar la red.