ANÁLISIS TEXTUAL : EN LA ERA DE LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL :
¡ Tastelweb® hace posible procesar la expresión totalmente libre !
Percepción, cualidades y defectos :
¿ Por qué analizar comentarios textuales ?
Los comentarios libres perrmiten que se expresen las percepciones de los panelistas y consumidores en lenguaje natural, sin restricciones y sin filtro, y cuya expresión contiene una información extremadamente rica, precisa, cualitativa y cuantitativa !
- Evaluaciones de productos por expertos : ¿ Quién no ha sentido nunca cierta frustración al evaluar un producto al tener que limitarse a unos pocos índices de intensidad en una tabla de descriptores estandarizados ?
- Evaluaciones por consumidores : las respuestas a preguntas abiertas pueden proporcionar una gran cantidad de información clave para una marca o un producto.
Sin embargo, siempre hemos sabido expresar nuestras percepciones con palabras : este lenguaje libre que devuelve toda la complejidad de las sensaciones sentidas cuando una molécula del producto, su textura o cualquier otra característica se encuentra con nuestras células sensoriales.
Por tanto, la principal dificultad reside en poder procesar de forma automática y sencilla
esta libre expresión sin tener que gastar un tiempo prohibitivo, para poder agrupar las originalidades de cada individuo y no reducir demasiado la riqueza de los términos recopilados.
¡ Tastelweb® hace posible procesar la expresión totalmente libre !
1. Análisis sintáctico (enfoque cuantitativo)
Un texto sensorial sigue siendo específico por una descripción guiada por la evolución de la percepción y por la naturaleza de las palabras utilizadas, si nos referimos a un texto clásico.
Tastelweb® tiene en cuenta esta especificidad en el procesamiento de textos procedentes de tests de consumo (preguntas abiertas) o tests descriptivos (perfil clásico / QDA, Napping, Pivot© Profile...).
Cada frase se analiza sintácticamente con el fin de especificar el tipo, género, número, sustantivo, etc. de cada término.
Sólo se conservará “expresiones calificativas” (excluyendo formas verbales, adverbios, puntuación, etc.), con distinción entre formas positivas y negativas.
Los términos precedidos, por ejemplo, por 'sin', 'ninguno', 'ausencia de', 'exento de'... están automáticamente precedidos por 'no ______' para especificar su forma negativa.
También se tienen en cuenta los modalizadores : son palabras que pueden cambiar el significado de otra palabra, por ejemplo, burbuja fina, ausencia de burbuja, etc.
Las frecuencias de las expresiones calificativas más importantes se pueden extraer y calcular por producto, casi automáticamente.
Estos resultados permiten describir y comparar los productos entre sí de forma completamente abierta sin que estos términos hayan sido sugeridos previamente a los panelistas.
2. Análisis sintético mediante ChatGPT (enfoque cualitativo)
Los comentarios de texto de las evaluaciones ahora pueden ser sintetizado usando ChatGPT versión 4.0, una versión específicamente personalizada por nuestro equipo informático, para el mundo de la descripción organoléptica.
En el contexto de los tests de consumidores, esta herramienta integra el contexto preciso de la pregunta para producir un resumen relevante y adaptado. Gracias a un mensaje personalizado, el panel líder sólo tiene que definir el número de palabras deseado para obtener un resumen claro y eficaz de los comentarios recogidos.
Desarrollos futuros, concretos,
gracias a la Inteligencia Artificial (IA)
1. Análisis sintáctico (enfoque cuantitativo)
Actualmente se están desarrollando varias vías de mejora :
- sinónimos, antónimos : Tastelweb® ya permite tener en cuenta sinónimos y antónimos, pero de forma manual. La IA podrá realizar este trabajo de agrupación o disociación de forma automática, aprendiendo productos y familias de productos.
- diccionario de palabras : este trabajo de agrupación se ve facilitado hoy en día por los diccionarios de palabras. Estos últimos, específicos para cada categoría de producto, podrían generarse y personalizarse de forma automatizada.
2. Análisis sintético mediante ChatGPT (enfoque cualitativo)
Otras vías de mejora que se están desarrollando actualmente en este segundo enfoque :
- expertos/consumidores : mejorar la presentación de los resúmenes según el tipo de encuestados.
- familia de productos : adaptar los resultados según las categorías de productos evaluados.
- categorización de comentarios :
ser capaz de distinguir comentarios según la temática abordada por los panelistas, por ejemplo comentarios sobre la presentación, sabor, textura, etc...de los productos.
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