¿Qué herramientas de inteligencia artificial existen para la investigación social y de mercados? ¿Qué pueden aportar?
Tal y como vimos anteriormente, la inteligencia artificial (IA) o Artificial Intelligence (AI) es un campo de estudio y desarrollo tecnológico que permite a las máquinas realizar tareas que requieren de inteligencia humana basándose en algoritmos y modelos que permiten a los diferentes sistemas aprender, razonar, reconocer patrones y tomar decisiones.
Se trata de una tecnología que ofrece múltiples ventajas (al igual que retos) en el ámbito de la investigación social y de mercados mediante el uso de herramientas digitales y software que nos ayudarán, entre otras cosas, a automatizar procesos, buscar información de forma más rápida, analizar grandes cantidades de datos, etc.
De algunas de estas herramientas hablaremos hoy en esta nueva entrada de la serie «Inteligencia Artificial e Investigación Social» del Blog de la Fundación iS+D.
Herramientas de IA para la investigación social y de mercados
La inteligencia artificial es un mundo enormemente diverso y emocionante, con múltiples herramientas que pueden adaptarse a diferentes problemas y desafíos. Además del ya de sobra conocido ChatGPT (un modelo de lenguaje conversacional impulsado por IA), existen numerosas herramientas de inteligencia artificial igualmente fascinantes. Por ejemplo, están las redes neuronales convolucionales (CNN) para el procesamiento de imágenes, los modelos de traducción automática como Transformer, los algoritmos de aprendizaje por refuerzo para el aprendizaje automático interactivo, y las redes generativas adversariales (GAN) para la creación de contenido original. Además, existe una serie de sistemas de recomendación personalizados como los clasificadores de texto, los detectores de anomalías, los algoritmos de clustering y las técnicas de procesamiento de lenguaje natural (NLP).
Así, dentro del ámbito de la investigación social y de mercados las herramientas de IA son aplicaciones, programas y plataformas digitales que utilizan técnicas de IA para analizar datos, extraer información y generar insights relevantes.
Se trata de herramientas muy útiles ya que pueden ayudar a los investigadores e investigadoras, estudiantes, docentes y profesionales a procesar grandes volúmenes de datos, identificar patrones y tendencias, comprender el comportamiento del consumidor, tomar decisiones informadas y desarrollar estrategias más efectivas dentro de cada proyecto o estudio.
- Cada herramienta tiene unas características específicas, por lo que en caso de necesitar utilizarlas es importante evaluar cuál se adapta mejor a las necesidades y objetivos de cada estudio o investigación.
10 herramientas de IA en investigación social y de mercados
A continuación recogemos algunas de las herramientas que hoy en día se pueden utilizar para llevar a cabo proyectos de investigación social o estudios de mercados.
IBM Watson: Watson es una plataforma de inteligencia artificial que ofrece diversas herramientas y servicios, como análisis de sentimientos, procesamiento del lenguaje natural y detección de emociones, que pueden ser aplicados en investigaciones sociales.
Google Cloud Natural Language API: esta API de Google permite realizar análisis de sentimientos, extracción de entidades y clasificación de texto. Puede ser útil para procesar grandes volúmenes de datos textuales en investigaciones sociales.
Microsoft Azure Cognitive Services: Azure ofrece una variedad de servicios de inteligencia artificial, incluyendo reconocimiento facial, análisis de emociones y análisis de texto. Estas herramientas pueden ayudar en la investigación social para comprender las reacciones y emociones de las personas en diferentes contextos.
RapidMiner: RapidMiner es una plataforma de aprendizaje automático y análisis de datos que puede ser utilizada en investigaciones sociales. Permite realizar tareas como minería de texto, análisis de sentimientos y segmentación de usuarios.
NVivo: NVivo es un software de análisis cualitativo que utiliza técnicas de inteligencia artificial para analizar y visualizar datos cualitativos. Puede ser utilizado en investigaciones sociales para analizar entrevistas, grupos de discusión y otros datos cualitativos.
Social Studio AI: se trata de una herramienta de inteligencia artificial desarrollada por Salesforce que permite analizar y comprender las conversaciones y tendencias en las redes sociales relacionadas con temas de interés en las ciencias sociales.
Crimson Hexagon (Brandwatch): esta plataforma de análisis de redes sociales utiliza inteligencia artificial para analizar grandes volúmenes de datos de redes sociales. Permite realizar análisis de sentimientos, identificar temas relevantes y comprender las interacciones sociales en línea.
NodeXL: una herramienta de análisis de redes sociales que utiliza técnicas de inteligencia artificial para visualizar y analizar la estructura y dinámica de las redes sociales en línea.
IBM SPSS: SPSS es un software ampliamente utilizado en investigación social y estadística. Aunque no es exclusivamente una herramienta de inteligencia artificial, SPSS incluye funciones de aprendizaje automático y análisis de datos avanzados que pueden ser aplicados en investigaciones sociales.
Aylien: Aylien es una plataforma de procesamiento del lenguaje natural que proporciona diversas API y herramientas para el análisis de texto. Puede ser utilizado en investigaciones sociales para realizar tareas como análisis de sentimientos, clasificación de texto y extracción de entidades.
Como vemos, algunas de estas herramientas como Crimson Hexagon o NodeXL han nacido en los últimos años con el auge de la tecnología de inteligencia artificial, otras en cambio como NVivo y SPSS son programas con un largo recorrido pero que han ido incorporando la IA dentro de sus funcionalidades.
¿Qué funcionalidades tienen?
Estas herramientas pueden tener diversas funcionalidades, entre las cuales se incluyen:
- Procesamiento del lenguaje natural (NLP, por sus siglas en inglés): las herramientas de NLP permiten analizar y comprender el lenguaje humano en texto, como comentarios de redes sociales, encuestas o reseñas. De esta forma, se pueden realizar tareas como análisis de sentimientos, clasificación de textos, extracción de entidades y detección de temas.
- Análisis de redes sociales: a través de algoritmos de IA es posible analizar datos de redes sociales y entender las relaciones y conexiones entre usuarios/as, explorar comunidades, identificar influencers y detectar diferentes patrones de interacción social.
- Minería de datos: las herramientas de minería de datos utilizan técnicas de IA para explorar grandes conjuntos de datos y descubrir patrones, tendencias y relaciones ocultas. En el ámbito de los estudios de mercados puede ayudar a identificar oportunidades de mercado, segmentar audiencias y comprender el comportamiento del/a consumidor/a.
- Predicción y modelado: una de las funciones de la IA es trabajar con algoritmos de aprendizaje automático y modelos predictivos con el fin de predecir comportamientos y tendencias futuras: tendencias de compra, líneas de investigación punteras, flujos de datos, etc.
- Análisis de imagen y video: a través de IA es posible analizar imágenes y videos utilizando técnicas de visión por ordenador y reconocimiento de patrones. Así, pueden identificarse de forma automatizada y rápida objetos, rostros, emociones y otros elementos visuales relevantes para comprender las respuestas de usuarios/as y consumidores/as ante productos, publicidad, servicios o eventos.
- Personalización y recomendaciones: existen algoritmos de recomendación que permiten personalizar la experiencia del/a cliente/a y ofrecer recomendaciones relevantes en función del comportamiento de cada usuario/a y su historial de compra.
- Análisis de datos sociodemográficos: estas herramientas son de gran ayuda al utilizar técnicas de análisis estadístico y aprendizaje automático para comprender los datos sociodemográficos de participantes, usuarios/as o clientes/as y extraer así información relevante para los diferentes estudios de investigación social y de mercados.
Por supuesto, cada herramienta tiene unas características específicas, por lo que en caso de necesitar utilizarlas es importante evaluar cuál se adapta mejor a las necesidades y objetivos de cada estudio o investigación.
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