{"id":788,"date":"2018-01-15T05:41:11","date_gmt":"2018-01-15T04:41:11","guid":{"rendered":"https:\/\/preblogs.deusto.es\/bigdata\/?p=788"},"modified":"2018-01-15T06:38:41","modified_gmt":"2018-01-15T05:38:41","slug":"lenguaje-r-herramienta-potente-y-gratuita-para-la-inteligencia-de-negocio-ejemplo-de-analisis-de-texto","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/blogs.deusto.es\/bigdata\/lenguaje-r-herramienta-potente-y-gratuita-para-la-inteligencia-de-negocio-ejemplo-de-analisis-de-texto\/","title":{"rendered":"Lenguaje R: herramienta potente y gratuita para la inteligencia de negocio &#8211; Ejemplo de an\u00e1lisis de texto"},"content":{"rendered":"<p style=\"text-align: justify;\">(Art\u00edculo escrito por nuestra alumna\u00a0<a href=\"http:\/\/www.olarrieta.com\/\" target=\"_blank\">Olatz Arrieta<\/a>, de la 3\u00aa promoci\u00f3n del\u00a0<a href=\"http:\/\/www.bigdata.deusto.es\/\" target=\"_blank\">Programa de Big Data y Business Intelligence<\/a>\u00a0en Bilbao)<\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\">Despu\u00e9s de un a\u00f1o de duro trabajo, termino el <a href=\"http:\/\/www.bigdata.deusto.es\" target=\"_blank\">Programa de Big Data y Business Intelligence<\/a> impartido por la facultad de ingenier\u00eda de la <a href=\"http:\/\/www.deusto.es\" target=\"_blank\">Universidad de Deusto<\/a>. A lo largo de este tiempo, hemos aprendido much\u00edsimo de las m\u00faltiples facetas de este concepto tan amplio que es el \u201cBig Data\u201d, pero, sin duda, uno de los mejores y m\u00e1s pr\u00e1cticos decubrimientos ha sido el entorno<a href=\"https:\/\/www.r-project.org\" target=\"_blank\">&#8211;<\/a><strong><a href=\"https:\/\/www.r-project.org\" target=\"_blank\">lenguaje \u201cR\u201d<\/a>. <\/strong><\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\">R es un lenguaje superversatil, gratuito y con un soporte \u201copen\u201d impresionante en internet (por supuesto en ingl\u00e9s), que te permite encontrar siempre soluci\u00f3n, una paquete desarrollado y scripts de ejemplo, para cualquier necesidad que te encuentres en un proyecto. Yo, en este tiempo en el que me he podido empezar a asomar a este universo de posibilidades, lo he utilizado en pr\u00e1cticas de casos reales para distintos usos:<\/p>\n<ul style=\"text-align: justify;\">\n<li>Hacer calidad y manipulaci\u00f3n de datos, <strong>eliminando las limitaciones de volumen\u00a0<\/strong>que tenemos con herramientas habituales como Excel, y utilizando funciones que, en un solo paso, realizan operaciones que de otra manera supondr\u00edan numerosas pasos y tablas intermedias.<\/li>\n<li>Aplicar modelos de predicci\u00f3n (regresi\u00f3n, clasificaci\u00f3n) y descripci\u00f3n (clustering, asociaci\u00f3n, correlaci\u00f3n,..) a importantes vol\u00famenes de datos para extraer conclusiones relevantes y no inmediatas.<\/li>\n<li>Pasar informaci\u00f3n de un soporte-formato a otro de manera sencilla para poder importar o exportar desde o hacia distintas fuentes.<\/li>\n<li>Hacer tratamientos de texto: palabras key, nubes de palabras o an\u00e1lisis de sentimiento de cualquier texto, incluso de p\u00e1ginas web o RRSS (facebook, twitter,..)<\/li>\n<\/ul>\n<p style=\"text-align: justify;\">Esta \u00faltima aplicaci\u00f3n de an\u00e1lisis de texto, \u00a0ha sido el objeto de mi \u00faltimo proyecto de trabajo en el m\u00e1ster, cuyo objetivo era practicar con algunas de las herramientas que R tiene para estos cometidos.<\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\">Decid\u00ed analizar los textos de los discursos de navidad del Lehendakari y del Rey de Espa\u00f1a en diciembre 2007 y diciembre 2017. Qu\u00e9r\u00eda observar qu\u00e9 diferencias y evoluci\u00f3n ha habido entre los dos perfiles en estos 10 a\u00f1os. Tras la correspondiente limpieza y adecuaci\u00f3n de los textos, por ejemplo sustituyendo \u00f1 por gn, eliminando tildes, poniendo en min\u00fasculas todo, igualando conceptos similares como democracia \u2013 democr\u00e1tico\/a para poder observar mejor su peso, etc. muestro un ejemplo de algunos de los resultados obtenidos<\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\">Las palabras que no faltan en ninguno de los discursos, estando presentes en todos, m\u00e1s de 2 veces, son las siguientes:<\/p>\n<figure id=\"attachment_790\" aria-describedby=\"caption-attachment-790\" style=\"width: 482px\" class=\"wp-caption aligncenter\"><a href=\"https:\/\/blogs.deusto.es\/bigdata\/wp-content\/uploads\/sites\/8\/2018\/01\/palabrasDiscursoR.jpg\"><img fetchpriority=\"high\" decoding=\"async\" class=\"size-full wp-image-790\" src=\"https:\/\/blogs.deusto.es\/bigdata\/wp-content\/uploads\/sites\/8\/2018\/01\/palabrasDiscursoR.jpg\" alt=\"Palabras discurso lehendakari y rey (Fuente: elaboraci\u00f3n propia)\" width=\"482\" height=\"484\" srcset=\"https:\/\/blogs.deusto.es\/wp-content\/uploads\/sites\/8\/2018\/01\/palabrasDiscursoR.jpg 482w, https:\/\/blogs.deusto.es\/wp-content\/uploads\/sites\/8\/2018\/01\/palabrasDiscursoR-150x150.jpg 150w, https:\/\/blogs.deusto.es\/wp-content\/uploads\/sites\/8\/2018\/01\/palabrasDiscursoR-300x301.jpg 300w\" sizes=\"(max-width: 482px) 100vw, 482px\" \/><\/a><figcaption id=\"caption-attachment-790\" class=\"wp-caption-text\">Palabras discurso lehendakari y rey (Fuente: elaboraci\u00f3n propia)<\/figcaption><\/figure>\n<p style=\"text-align: justify;\">Las 20 palabras m\u00e1s repetidas en cada discurso, y su frecuencia de aparici\u00f3n a lo largo del mismo, son las siguientes:<\/p>\n<figure id=\"attachment_791\" aria-describedby=\"caption-attachment-791\" style=\"width: 1260px\" class=\"wp-caption aligncenter\"><a href=\"https:\/\/blogs.deusto.es\/bigdata\/wp-content\/uploads\/sites\/8\/2018\/01\/palabrasRepetidasR.jpg\"><img decoding=\"async\" class=\"size-full wp-image-791\" src=\"https:\/\/blogs.deusto.es\/bigdata\/wp-content\/uploads\/sites\/8\/2018\/01\/palabrasRepetidasR.jpg\" alt=\"Las palabras m\u00e1s repetidas en cada discurso (Fuente: elaboraci\u00f3n propia)\" width=\"1260\" height=\"756\" srcset=\"https:\/\/blogs.deusto.es\/wp-content\/uploads\/sites\/8\/2018\/01\/palabrasRepetidasR.jpg 1260w, https:\/\/blogs.deusto.es\/wp-content\/uploads\/sites\/8\/2018\/01\/palabrasRepetidasR-300x180.jpg 300w, https:\/\/blogs.deusto.es\/wp-content\/uploads\/sites\/8\/2018\/01\/palabrasRepetidasR-1024x614.jpg 1024w\" sizes=\"(max-width: 1260px) 100vw, 1260px\" \/><\/a><figcaption id=\"caption-attachment-791\" class=\"wp-caption-text\">Las palabras m\u00e1s repetidas en cada discurso (Fuente: elaboraci\u00f3n propia)<\/figcaption><\/figure>\n<figure id=\"attachment_792\" aria-describedby=\"caption-attachment-792\" style=\"width: 1265px\" class=\"wp-caption aligncenter\"><a href=\"https:\/\/blogs.deusto.es\/bigdata\/wp-content\/uploads\/sites\/8\/2018\/01\/palabrasRepetidasR2.jpg\"><img decoding=\"async\" class=\"size-full wp-image-792\" src=\"https:\/\/blogs.deusto.es\/bigdata\/wp-content\/uploads\/sites\/8\/2018\/01\/palabrasRepetidasR2.jpg\" alt=\"Las palabras m\u00e1s repetidas II (Fuente: elaboraci\u00f3n propia)\" width=\"1265\" height=\"760\" srcset=\"https:\/\/blogs.deusto.es\/wp-content\/uploads\/sites\/8\/2018\/01\/palabrasRepetidasR2.jpg 1265w, https:\/\/blogs.deusto.es\/wp-content\/uploads\/sites\/8\/2018\/01\/palabrasRepetidasR2-300x180.jpg 300w, https:\/\/blogs.deusto.es\/wp-content\/uploads\/sites\/8\/2018\/01\/palabrasRepetidasR2-1024x615.jpg 1024w\" sizes=\"(max-width: 1265px) 100vw, 1265px\" \/><\/a><figcaption id=\"caption-attachment-792\" class=\"wp-caption-text\">Las palabras m\u00e1s repetidas II (Fuente: elaboraci\u00f3n propia)<\/figcaption><\/figure>\n<p style=\"text-align: justify;\">Sin \u00e1nimo de ser exhaustiva ni realizar valoraciones, destaco algunas observaciones sencillas que se pueden extraer como ejemplo:<\/p>\n<ul style=\"text-align: justify;\">\n<li>El Lehendakari Ibarretxe en 2007 ha sido sin duda el m\u00e1s reiterativo en los conceptos clave de su discurso ya que presenta claramente una frecuencia m\u00e1s alta en mayor n\u00famero de palabras que los dem\u00e1s.<\/li>\n<li>En 2007 el Lehendakari repet\u00eda la palabra ETA mientras que el Rey usaba \u201cterrorismo\u201d y la tem\u00e1tica \u201cterrorismo\u201d ha perdido peso en 2017<\/li>\n<li>En 2017 ambos dirigentes presentan en sus primeros puestos de reiteraci\u00f3n, sus \u00e1mbitos territoriales (Euskadi, Espa\u00f1a) y aspectos ligados a la convivencia, sociedad o personas.<\/li>\n<li>En 2017 \u201cCatalu\u00f1a\u201d no es mencionada de manera relevante por el Lehendakari y s\u00ed por el Rey que destaca tambi\u00e9n otras palabras ligadas a este asunto.<\/li>\n<li>La palabra \u201cconstituci\u00f3n\u201d, principal argumento del discurso del Rey en 2007, desaparece de los discursos en 2017, siendo sustituida por conceptos m\u00e1s \u201csoft\u201dcomo democracia, derecho, principios,&#8230;<\/li>\n<li>La \u201cpol\u00edtica\u201d es claramente una preocupaci\u00f3n de los 2 Lehendakaris, mientras que no es destacada por los Reyes de Espa\u00f1a.<\/li>\n<li>La palabra \u201cpaz\u201d la repiten ambos Lehendakaris y no los reyes, y la palabra \u201cvida\u201d a la inversa, est\u00e1 muy presente en los discursos de los reyes pero no de los Lehendakaris.<\/li>\n<\/ul>\n<p style=\"text-align: justify;\">Est\u00e9 hincapi\u00e9 en determinados conceptos se muestra m\u00e1s graficamente si elaboramos las <strong>NUBES DE PALABRAS,<\/strong> resultantes de seleccionar los t\u00e9rminos que cada gobernante ha utilizado en <strong>m\u00e1s de 6 ocasiones<\/strong> a lo largo de sus discursos. Los tama\u00f1os y colores de letra representan pesos de frecuencias relativas dentro de cada discurso:<\/p>\n<figure id=\"attachment_793\" aria-describedby=\"caption-attachment-793\" style=\"width: 667px\" class=\"wp-caption aligncenter\"><a href=\"https:\/\/blogs.deusto.es\/bigdata\/wp-content\/uploads\/sites\/8\/2018\/01\/nubesPalabras.jpg\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" class=\"size-full wp-image-793\" src=\"https:\/\/blogs.deusto.es\/bigdata\/wp-content\/uploads\/sites\/8\/2018\/01\/nubesPalabras.jpg\" alt=\"Nubes de Palabras Rey y Lehendakari (Fuente: elaboraci\u00f3n propia)\" width=\"667\" height=\"727\" srcset=\"https:\/\/blogs.deusto.es\/wp-content\/uploads\/sites\/8\/2018\/01\/nubesPalabras.jpg 667w, https:\/\/blogs.deusto.es\/wp-content\/uploads\/sites\/8\/2018\/01\/nubesPalabras-275x300.jpg 275w, https:\/\/blogs.deusto.es\/wp-content\/uploads\/sites\/8\/2018\/01\/nubesPalabras-300x327.jpg 300w\" sizes=\"(max-width: 667px) 100vw, 667px\" \/><\/a><figcaption id=\"caption-attachment-793\" class=\"wp-caption-text\">Nubes de Palabras Rey y Lehendakari (Fuente: elaboraci\u00f3n propia)<\/figcaption><\/figure>\n<p style=\"text-align: justify;\">Se observa un distinto estilo de comunicaci\u00f3n entre los dirigentes espa\u00f1oles y vascos. Los lehendakaris presentan un estilo en el que abundan los t\u00e9rminos muy reiterados, mientras que en el caso de los reyes, \u00e9stos concentran la insistencia en menos t\u00e9rminos.<\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\">Por \u00faltimo, he querido hacer una peque\u00f1a prueba del funcionamiento de las herramientas de <strong>an\u00e1lisis de sentimiento<\/strong>. R dispone de diversos paquetes para ello, yo he usado Tidyverse y Tidytext, que presentan 3 lexicons que realizan una valoraci\u00f3n \u201cemocional\u201d de los sentimientos que <em>te\u00f3ricamente<\/em> generan las palabras utilizadas. Los lexicones son en ingl\u00e9s, por lo que he traducido directamente con google (R dispone tambi\u00e9n de paquetes espec\u00edficos de traducci\u00f3n que utilizar APIs por ejemplo de microsoft, pero no he tenido tiempo de probarlos) \u00a0los discursos del 2017 y, sin realizar ninguna revisi\u00f3n de la calidad de la traducci\u00f3n (seguramente habr\u00eda que refinar muchas expresiones y t\u00e9rminos), le he pasado los diccionarios lexicon de BING y NRC a cada discurso, para observar qu\u00e9 tipo de emociones provoca cada uno.<\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\">He aqu\u00ed el resultado resumido del peso de cada sentimiento en los discursos de 2017:<\/p>\n<figure id=\"attachment_795\" aria-describedby=\"caption-attachment-795\" style=\"width: 1171px\" class=\"wp-caption aligncenter\"><a href=\"https:\/\/blogs.deusto.es\/bigdata\/wp-content\/uploads\/sites\/8\/2018\/01\/analisisSentimiento.jpg\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" class=\"size-full wp-image-795\" src=\"https:\/\/blogs.deusto.es\/bigdata\/wp-content\/uploads\/sites\/8\/2018\/01\/analisisSentimiento.jpg\" alt=\"An\u00e1lisis del sentimiento discursos Rey y Lehendakari (Fuente: elaboraci\u00f3n propia)\" width=\"1171\" height=\"607\" srcset=\"https:\/\/blogs.deusto.es\/wp-content\/uploads\/sites\/8\/2018\/01\/analisisSentimiento.jpg 1171w, https:\/\/blogs.deusto.es\/wp-content\/uploads\/sites\/8\/2018\/01\/analisisSentimiento-300x156.jpg 300w, https:\/\/blogs.deusto.es\/wp-content\/uploads\/sites\/8\/2018\/01\/analisisSentimiento-1024x531.jpg 1024w\" sizes=\"(max-width: 1171px) 100vw, 1171px\" \/><\/a><figcaption id=\"caption-attachment-795\" class=\"wp-caption-text\">An\u00e1lisis del sentimiento discursos Rey y Lehendakari (Fuente: elaboraci\u00f3n propia)<\/figcaption><\/figure>\n<p style=\"text-align: justify;\">Por \u00faltimo, utilizando el lexicon de AFINN que valora num\u00e9ricamente las palabras entre -5 y +5 seg\u00fan la negatividad o positividad de sentimientos generados, el resultado final es el siguiente, expresado en los correspondientes histogramas de frecuencia de presencia de cada tipo de valor emocional:<\/p>\n<figure id=\"attachment_796\" aria-describedby=\"caption-attachment-796\" style=\"width: 1300px\" class=\"wp-caption aligncenter\"><a href=\"https:\/\/blogs.deusto.es\/bigdata\/wp-content\/uploads\/sites\/8\/2018\/01\/analisisPositivoNegativo.jpg\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" class=\"size-full wp-image-796\" src=\"https:\/\/blogs.deusto.es\/bigdata\/wp-content\/uploads\/sites\/8\/2018\/01\/analisisPositivoNegativo.jpg\" alt=\"Nota: el n\u00famero de palabras totales\/\u00fanicas que se ha podido valorar (que despu\u00e9s de ser traducido el discurso, estaban presentes en el lexicon) en cada caso ha sido de 85\/53 para el Lehendakari y de 106\/87.\" width=\"1300\" height=\"641\" srcset=\"https:\/\/blogs.deusto.es\/wp-content\/uploads\/sites\/8\/2018\/01\/analisisPositivoNegativo.jpg 1300w, https:\/\/blogs.deusto.es\/wp-content\/uploads\/sites\/8\/2018\/01\/analisisPositivoNegativo-300x148.jpg 300w, https:\/\/blogs.deusto.es\/wp-content\/uploads\/sites\/8\/2018\/01\/analisisPositivoNegativo-1024x505.jpg 1024w\" sizes=\"(max-width: 1300px) 100vw, 1300px\" \/><\/a><figcaption id=\"caption-attachment-796\" class=\"wp-caption-text\">Nota: el n\u00famero de palabras totales\/\u00fanicas que se ha podido valorar (que despu\u00e9s de ser traducido el discurso, estaban presentes en el lexicon) en cada caso ha sido de 85\/53 para el Lehendakari y de 106\/87.<\/figcaption><\/figure>\n<p style=\"text-align: justify;\">Se observa que el discurso del lehendakari se encuentra sesgado hacia la positividad mientras que el del Rey de Espa\u00f1a presenta m\u00e1s valores extremos, lo que resulta en un valor \u201cemocional\u201d medio de +1,06 sobre 5 en el caso del lehendakari y de un 0,49 sobre 5 en el caso de el Rey, resultados que corroboran el obtenido en la clasificaci\u00f3n de t\u00e9rminos anterior.<\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\">En resumen,<strong> que R es una herramienta que, una vez realizado el esfuerzo inicial imprescindible para adquirir la competencia m\u00ednima, presenta un enorme potencial de aplicaci\u00f3n a casi cualquier necesidad o problema de an\u00e1lisis de datos que a una empresa se le pueda presentar, siendo un aliado muy interesante y recomendable para el desarrollo del business intelligence.<\/strong><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>(Art\u00edculo escrito por nuestra alumna\u00a0Olatz Arrieta, de la 3\u00aa promoci\u00f3n del\u00a0Programa de Big Data y Business Intelligence\u00a0en Bilbao) Despu\u00e9s de un a\u00f1o de duro trabajo, termino el Programa de Big Data y Business Intelligence impartido por la facultad de ingenier\u00eda de la Universidad de Deusto. 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