Es fácil cuantificar los datos de la encuesta cuando se trata de opciones múltiples: utiliza una tabla dinámica para calcular el porcentaje de cada respuesta. Pero, ¿qué pasa con las respuestas de texto de forma libre? Estos son difíciles de procesar si tiene cientos o miles de ellos.
El análisis de sentimientos es un método basado en una máquina para predecir si una respuesta es positiva o negativa. Microsoft ofrece una herramienta que realiza análisis de sentimientos en Excel. Se llama Azure Machine Learning.
El análisis de sentimiento tradicional requiere que un humano analice y categorice el 5% de las declaraciones. Excel utiliza el Léxico de subjetividad MPQA. Este diccionario genérico incluye 5.097 palabras negativas y 2.533 positivas. A cada palabra se le asigna una polaridad fuerte o débil. Esto funciona muy bien para oraciones cortas, como tweets o publicaciones de Facebook.
Busque en el grupo Complementos de la pestaña Insertar. El primer icono solía llamarse Tienda y ahora se llama Mis aplicaciones. Haga clic en ese icono y busque Azure Machine Learning.
Especifique un rango de entrada y dos columnas en blanco para el rango de salida.
El encabezado del rango de entrada debe coincidir con el esquema tweet_text.
Los resultados muestran una puntuación positiva, negativa o neutral y porcentual. Es muy probable que los elementos cercanos al 99% sean positivos. Es muy probable que los elementos cercanos al 0% sean negativos.
