Cómo aplicar técnicas de machine learning en la visualización de una institución o empresa?

 

Hoy, la enorme cantidad de información que circula a través de Internet ha creado una nueva necesidad: como distinguir y filtrar lo que nos interesa. O lo que es lo mismo: como dar a conocer nuestra actividad a personas o colectivos con intereses y sensibilidades afines.

 

No se trata de comunicarse con quien tiene intereses idénticos a los nuestros. Conseguir esto es más fácil y muy probablemente nuestro público potencial llegará a nosotros por propia iniciativa, a través de búsquedas o de contactos comunes. Se trata de localizar personas o colectivos no específicamente comprometidos con nuestra propia actividad, pero que tangencialmente pueden conectar, por razón de sus propios intereses o sensibilidad.

 

Esto es posible si aplicamos técnicas de análisis de texto con machine learning. Esto consiste en un rastreo automatizado del contenido del tráfico digital (en todos sus ámbitos públicos) con el objetivo de filtrar aquellos ámbitos positivamente receptivos a alguna de las facetas de nuestra actividad.

 

La ilustración muestra un esquema del funcionamiento de un algorime de machine learning. La idea consiste en introducir un test de datos y resultados ya conocidos para contrastarlas con el conjunto de datos rastreadas, por lo que el algoritmo aprende a interpretar los datos a partir del test. Esto permite formular una hipótesis que será aplicada por el algoritmo en un proceso continuo de feedback.

 

nuvool.com le ofrece el apoyo técnico para hacer este análisis y para sacar conclusiones de cara a la toma de decisiones corporativas.

 

 

Edición 2 (05/10/2017)

Redactada y aprobada por

Joaquim Iborra Posadas

joaquim.iborra.rehabi-li-tar.com

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