Ocurre un evento y queremos saber de qué va, ponernos rápidamente al día. Tenemos Internet, luego la cosa parece fácil. ¿Pero lo es? ¿A cuánta información vamos a poder acceder y en cuánto tiempo? ¿A qué fuentes vamos a acceder? ¿A las mejor posicionadas?
Si el tema nos pilla lejano, puede que no necesitemos más. Pero ¿qué ocurre si se ve involucrada nuestra marca? ¿O si se trata de un evento que puede afectar a las operaciones de nuestra empresa? Necesitamos entender bien el evento, sus consecuencias, qué medios han informado y cómo lo han hecho. Y, por supuesto, necesitamos poder evaluar el riesgo para actuar en consecuencia.
Hoy podemos acceder a todo lo publicado sin vernos limitados por la posición de las noticias en los buscadores. Podemos obtener grandes cantidades de datos automáticamente, analizarlos, compararlos y clasificarlos. Y, por supuesto, hacer lo que más nos gusta: el análisis cualitativo de todo el monto de información obtenido.
A continuación, mostramos un ejemplo de lo que una combinación de Machine Learning con Análisis Cualitativo netamente humano puede ofrecer en cuanto a comprensión de un evento que tiene un fuerte impacto mediático en un periodo muy corto de tiempo. El evento es la muerte de Qasem Soleimani, el 3 de enero de 2020, por un ataque de la Fuerza Aérea estadounidense.
El informe, disponible aquí o haciendo clic en las imágenes, incluye:
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- Una descripción completa del evento: antecedentes, muerte, entierro, eventos posteriores, etc.
- Datos extraídos automáticamente y enriquecidos mediante reconocimiento de entidades denominadas (NER): personas, localizaciones y organizaciones mencionadas.
- Y claves sobre el tratamiento mediático del evento: tono, evolución del lenguaje, imágenes ilustrativas, temas según el medio, etc.
Toda la información proviene de las 135 fuentes analizadas de lo que ha sido transmitido por los medios y ha llegado al público, tanto en formato escrito como vídeo.