La semana pasada el protagonismo para la audiencia en Estados Unidos de América y la mayoría de países del mundo fue el cambio en el liderazgo presidencial del país. Después de unas controversiales votaciones, Joe Biden del partido Democrático ganó y paso a ser el nuevo presidente de los Estado Unidos por un período de 4 años.
Dejando atrás la controversia electoral, en esta columna nos enfocamos a desarrollar un análisis de NLP (Natural Language procesing o procesamiento de lenguaje natural) de los discursos presidenciales. Por un lado el de salida desarrollado por Donald Trump y por otro lado el de entrada, ejecutado por Joe Biden.
Te pudiera interesar los análisis que hemos hecho para los discursos de AMLO, el presidente de México, en el 2018 y 2019.
¿Qué es el procesamiento de Lenguaje natural o NLP?
Es un campo de la inteligencia artificial que estudia las interacciones entre computadoras y el lenguaje humano. Son utilizados en el estudio de discursos escritos o hablados. En este caso, por ejemplo, de un discurso presidencial.
El discurso de salida de Donald TRUMP
El discurso de salida de la presidencia de Trump estuvo cargado de agradecimientos y mensajes que algunos consideran de «venganza» o dejando claro que «regresará» de alguna u otra manera al escenario político de Estados Unidos. Si quieres leer el discurso completo te recomendamos ver la siguiente liga.
Como primer paso, pre-procesamos el discurso y lo dividimos en distintos enunciados más pequeños para que pueda ser procesado correctamente. Usando la librería » library(SentimentAnalysis) » en R contamos la cantidad de palabras por cada uno de los enunciados.
Posteriormente, y tomando en cuenta un diccionario de palabras que asocia cada término con un puntaje que representa 3 niveles de connotación en cada palabra: negativa, neutral o positiva, se analiza el nivel de cada uno de los enunciados.
Es posible obtener el nivel generalizado de cada uno de los enunciados su nivel. En ese sentido encontramos que para el discurso de trump 20 de los 23 enunciados desarrollados fueron con una mayor carga positiva
Respecto a las palabras, podemos realizar un conteo de las más usadas y así construir una «nube de palabras» que nos ayudará a entender un poco más el tipo de lingüística preferido por el presidente en este discurso
En concreto, este discurso tiene una carga de agradecimiento como es de entender de alguien que deja su cargo. Muy enfocado a las personas y elaborando comentarios sobre los temas problemáticos con los que se despide su gobierno. Muy al estilo Trump, algunas palabras denotan extremos, pero generarán empatía con su seguidores y partido.
El discurso de entrada de JOE BIDEN
Corriendo un proceso similar, tan sencillo como replicar el código, pre-procesamos el discurso de BIDEN que puedes encontrarlo aqui.
Respecto a la carga de mensajes, 45 de los 53 mensajes tuvieron una carga positiva. En proporción, menos que los de TRUMP, y mayormente porque algunas emociones que provocaría BIDEN en su discurso serían para provocar preocupación de la situación «caótica» en la que le «entregan» al gobierno.
Cuando revisamos las palabras más frecuentes del discurso encontramos terminología clásica en discursos presidenciales. Tales como «América», «Nación», «Democracia», «Presidente» y «personas». Con estas palabras invoca mensajes a una audiencia específica, al pueblo de los Estados Unidos.
Aqui una imagen generada con esta información
¿Para qué nos puede servir el análisis de NLP?
- Analizar tickets de clientes
- Clasificar prioridad de dudas o mensajes
- Entender el contexto y campos de texto en variables
- Generar predicciones
- Entre otros…
Los mejores usos a este tipo de métodos se les da en aplicativos usando datos de redes sociales. Como es el caso de Twitter. Por ejemplo, aqui se analizan los datos de los últimos 250 tweets al corte de @JoeBiden
Hasta aqui la columna de hoy, cuéntanos en nuestras redes sociales @DatlasMX qué otro tipo de aplicaciones existen para NLP. Comparte y suscríbete a nuestras cuentas.
– Keep it weird-
Blog Datlas 