Tesis doctorales de Economía


TRATAMIENTO AUTOMÁTICO DE NOTICIAS EMPRESARIALES EN LA WEB, MEDIANTE MINERÍA TEXTUAL. CASO DE ESTUDIO: UNIVERSIDADES PRIVADAS DE MÉXICO

Ismael Esquivel Gámez



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3.2 Algunas aplicaciones típicas de MT

La empresa Statsoft [27] habla de que los textos no estructurados son muy comunes, de hecho representan la mayor información disponible en proyectos particulares de investigación. A continuación se describen brevemente algunas aplicaciones de la MT.

Análisis de encuestas con preguntas abiertas. Con ello, se pueden descubrir un cierto grupo de palabras que son comúnmente usadas por los encuestados, para describir pros y contras de cierto producto o servicio, para sugerir malinterpretaciones que son comunes y para encontrar elementos que en las preguntas estructuradas no se puede hacer.

Procesamiento automático de mensajes, correos electrónicos, etc. Con estas aplicaciones es posible filtrar automáticamente correo basura, basado en ciertos patrones que indican una fuente no reconocida. También es posible construir sistemas automáticos para clasificación de mensajes electrónicos y enrutamiento de los mismos a los departamentos o áreas mas apropiadas, mas aun es posible detectar palabras ofensivas o altisonantes, de modo que se puede responder al emisario un extrañamiento y solicitud de que se reenvíe sin ofensas.

Análisis de garantías, pólizas de seguro, entrevistas de diagnóstico, etc. Cuando alguien lleva su auto al servicio de mantenimiento, generalmente el que atiende escribe un reporte de los problemas detectados, este reporte puede convertirse a texto electrónico y conformarse como entrada a un sistema de MT que permita identificar grupo de problemas y quejas comunes a ciertos vehículos.

Investigación de los competidores mediante la revisión de sus sitios Web. El procesar automáticamente el contenido de un sitio o pagina web en un dominio particular se esta convirtiendo en una aplicación gran popularidad. Por este medio, es posible derivar una lista de términos y documentos disponibles en el sitio y por ende determinar las características más importantes contenidas en el sitio que permitan descubrir las actividades de los competidores.

3.2.1 Grupo de trabajo 3. Aplicaciones de minería textual y manejo de conocimientos.

Según lo moderado por Bolasco del Grupo de Trabajo 3 de NEMIS (Network of Excellence in Text Mining and its applications in Statistics) [28], la habilidad para destilar información desde diferentes fuentes provee sustanciales ventajas competitivas para una compañía que desea tener éxito en las áreas de Administración de Conocimientos e Inteligencia de Negocios. La MT puede aplicarse en:

Análisis de mercados, en el cual un mercadólogo recoge estadísticas sobre la ocurrencia de palabras, frase o temas que serán útiles para estimar mercados, curvas de demanda y demográficas, revisión de detalles de productos desde catálogos en línea.

Manejo de relaciones con el cliente (CRM), mediante la minería de correos de entrada de las quejas y retroalimentación de clientes, aunque también se puede realizar en llamadas telefónicas, foros, listas de correo, cartas, encuestas de opinión.

Administración de recursos humanos, en la cual con la minería de reportes de la compañía y sus correspondientes actividades, condiciones y problemas, se pueden detectar a tiempo las variables que pueden indicar el estado del clima organizacional.

Análisis de bases de datos de patentes para detectar los mayores participantes, tendencias y oportunidades.

Vigía tecnológica para extraer eventos de negocios desde sitios web y crear una base de datos investigables para lo último de información de ciertos negocios.

Diseminación de información para organizar y resumir noticias y reportes de servicios de información personalizada.


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