El viernes por la tarde no suele ser mi momento favorito para una discusión filosófica (a menos que esté en el pub), pero estaba hablando por teléfono con mi estimado colega, el científico de datos Paul Siegel, y sabía que no había forma de que esto fuera a ser básico.
El motivo de nuestra convocatoria era debatir algunas cuestiones: ¿cuáles son las mejores preguntas que pueden responder los datos sociales? ¿Es posible obsesionarse demasiado con la formulación de las preguntas y no realizar un análisis suficiente? ¿Hay margen para la creatividad?
Se han planteado muchas preguntas sobre las preguntas. El resultado es este artículo, en el que analizamos cómo los analistas pueden sacar el máximo partido a la inteligencia social construyendo bases sólidas en la etapa de formulación de preguntas.
Hacer buenas preguntas
¿Qué hace que una pregunta sea buena para la inteligencia social? Paul dice:
“Las buenas preguntas que Blogging-Techies y nuestros clientes pueden hacer son aquellas que logran un equilibrio entre dos factores: una pregunta que aborda un problema cercano al negocio y una pregunta que tiene una respuesta real y tangible, algo que las pruebas y los experimentos pueden validar”.
En un repentino recuerdo de mi formación como periodista, recuerdo las cuatro W y la H: ¿quién?, ¿qué?, ¿cuándo?, ¿por qué? y ¿cómo? ¿Cuáles de estas son las mejores preguntas que podemos hacer sobre los datos sociales?
Los datos sociales tienen tres componentes principales, afirma Paul:
- El elemento de información: el texto y las palabras que publicamos
- El elemento humano: quiénes somos y qué hacemos
- El elemento tiempo: la naturaleza acelerada y nuestra capacidad de actualizar al mundo instantáneamente sobre lo que está sucediendo.
Cuando pensamos en los datos sociales como la interesante interrelación de todas estas cosas, el quién, el qué y el por qué parecen ser los formatos de preguntas más pertinentes con los que empezar.
Esto plantea una comparación interesante con los datos de búsqueda, en los que el qué parece ser la pregunta principal que da inicio a la pregunta. A menudo he escuchado las diferencias entre los datos de búsqueda y los datos sociales: los de búsqueda le dan al analista el qué y los de redes sociales le dan el por qué.
Pablo está de acuerdo, utilizando el ejemplo natural del queso.
“Los datos sociales pueden mostrar que hay un aumento en el número de personas que hablan sobre el queso, al igual que las búsquedas. Pero las redes sociales te dan una capa adicional de por qué cambia la conversación sobre el queso. Tal vez la conversación sobre el queso haya aumentado en un grupo demográfico en particular, tal vez se trate de un tipo particular de queso del que la gente habla en un momento determinado del día”.
Ambos pueden claramente ir de la mano cuando se plantean preguntas relevantes para nuestra industria.
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Obtener preguntas apropiadas a partir de solicitudes de personas que no son analistas
Le planteo a Paul una situación: eres un analista que está ocupado con su trabajo cuando un miembro de otro equipo te pregunta si se pueden recopilar datos sociales sobre un tema en particular. ¿Cómo puede un analista tomar las divagaciones de alguien que no trabaja con datos sociales y convertirlas en preguntas que se puedan responder?
“Parece sensato preguntar sobre temas importantes en las conversaciones sobre tu sector, pero incluso precisar de qué se trata es difícil Cuando estás empezando, la mayor parte del trabajo (60 %) consiste en encontrar la pregunta correcta. Luego, el 40 % es análisis”.
Este desglose me sorprendió. Como alguien que suele adoptar un enfoque más exploratorio de los datos sociales, observando diferentes elementos de la conversación antes de elaborar una historia en torno a esos datos, pasar el 60% de mi tiempo preguntándome qué preguntas hacer me pareció mucho.
Con el tiempo, como analista, mi prioridad sería reducir ese tiempo inicial, dijo Paul. Tiene claro que crear procesos que respondan preguntas predecibles de forma regular es una buena forma de configurar el sistema para no perder todo el tiempo pensando.
Lo que no ayuda es que no existe un enfoque único para categorizar los datos sociales de todas las formas en que queremos desglosarlos. Un ejemplo que da Paul es el análisis de sentimientos. “La realidad sobre el terreno es que los modelos de sentimientos universales no siempre son adecuados para el propósito: tienen dificultades con el lenguaje que es idiosincrásico para una marca, una audiencia, una industria o un evento”.
Paul afirma que los equipos que más aprovechan los clasificadores de sentimientos son aquellos que invierten tiempo en supervisar los tipos de palabras que utilizan las personas en su propia industria o área y se esfuerzan por mantener los clasificadores que establecen para garantizar que sean coherentes y precisos. Por ejemplo, si trabaja en una industria en la que su público suele utilizar jerga, crear reglas que clasifiquen correctamente las últimas palabras positivas y negativas ayudará a garantizar que no se pase nada por alto.
“En otras palabras, la mayor parte del trabajo consiste en formular con precisión la pregunta ‘¿qué es el sentimiento?’ de una manera que satisfaga sus necesidades comerciales”, afirma Paul.
La creación de reglas de sentimiento personalizadas con una herramienta como Blogging-Techies Analytics puede ayudar a automatizar el monitoreo del sentimiento positivo y negativo en torno a su marca que se adapte a las conversaciones únicas que ocurren a su alrededor.
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Pensar demasiado y pensar poco
Considerando la gran cantidad de tiempo que Paul sugiere para juntar las mejores preguntas de investigación, me pregunto si existe el peligro de volverse demasiado filosófico al respecto.
Él ríe.
“No tienes que decir ‘¿Qué es el lenguaje, hombre?’”
En lugar de ello, analiza el daño que pueden causar las preguntas mal pensadas al iniciar un análisis:
“Los riesgos de pensar demasiado las preguntas son mucho menores que los de pensar poco. Si te apresuras, no hay escenario en el que no pagues por ese error”.
Al mismo tiempo, precisar las preguntas no debería significar que no haya espacio para explorar los datos y obtener una idea de ellos, e incluso usarlos para informar más preguntas.
“Pasar tiempo leyendo las menciones y dejando que tu cerebro haga conexiones para formular preguntas y conocer los datos es genial. Al ingresar a las redes sociales, debería haber una parte exploratoria o de mente abierta”, dice Paul.
¿Estás haciendo las preguntas correctas?
Lo más importante que me llevé de mi charla con Paul fue la actitud muy seria que él y su equipo tienen hacia la creación de excelentes preguntas.
En reuniones anteriores que tuve con el equipo de Ciencia de Datos de Blogging-Techies, me fui con la cabeza dolorida, preguntándome cómo podría empezar a trabajar en un tema sobre el que quiero escribir, sabiendo que acabamos de desmenuzar por completo el tema y las suposiciones que se tenían en cuenta para formular las preguntas con las que había empezado originalmente. Fue casi como una clase de filosofía en la que mi profesor nos desafió a demostrar que la mesa que teníamos delante era real y luego procedió a destrozar nuestros argumentos.
Ese punto de partida puede ser frustrante, pero como dijo Paul, si estás debatiendo la naturaleza misma del lenguaje, probablemente hayas ido demasiado lejos al desmenuzar tus preguntas. Lograr el equilibrio entre pensar demasiado y pensar poco no es fácil, pero recuerda los peligros de lanzarte a un análisis extenso sin una pregunta que puedas responder de manera directa.
Con suerte, terminarás este artículo con menos preguntas que respuestas, pero, de nuevo, ¿qué es una pregunta?
