Podemos usar la IA para transformar textos de cualquier tipo en datos estructurados. Esto significa que puedes convertir entrevistas, reseñas, opiniones, correos, noticias y más en bases de datos con la información que necesitas debidamente ordenada en filas y columnas. En ese tutorial usaremos modelos de lenguaje para extraer datos estructurados a partir de noticias reales.
Taller online que impartí para el Congreso Estudiantil de Sociología Interdisciplinaria. En este taller introduje a estudiantes de sociología al lenguaje de programación R, explicando los beneficios del análisis de datos desarrollado en flujos de trabajo basados en la programación, y las posibilidades que se abren para producir estudios y obtener resultados usando código. Puse énfasis en el uso de tecnologías y datos abiertos, y en el principal beneficio de la programación (en mi opinión): el poder actualizar resultados, aplicaciones y visualizaciones automáticamente.
Una de las formas más intuitivas de visualizar datos de texto son las nubes de palabras. En las nubes de palabras seleccionamos un subconjunto de las palabras del texto que queremos analizar y las distribuimos en un gráfico, donde las palabras que aparecen más frecuentemente aparecen más grandes, y usualmente al centro. Sirven para ver rápidamente los conceptos clave de un documento o un corpus de documentos.
En este post veremos dos formas de crear nubes de palabras con R: con {wordcloud2} y con {ggplot2}. Para empezar, necesitamos una base de datos que tenga información de texto; por ejemplo, una base donde cada fila contenga una respuesta abierta de una encuesta, una reseña de un producto, un párrafo de un texto, un capítulo de un libro, o un libro completo.
Aprende a usar modelos extensos de lenguaje (LLM) para clasificar datos con un caso de uso real, donde se necesita asumir el género de las personas a partir de sus nombres para poder realizar análisis con perspectiva de género. Aplicar inteligencia artificial en R para este tipo de tareas es puede ahorrarte muchísimo tiempo, y dependiendo de como ajustes los datos y el prompt puede entregar buenos resultados.
Los modelos de lenguaje (LLM) son herramientas muy útiles para analizar texto, y usarlos en tus análisis de datos con R es sencillo. En este tutorial, te enseño a utilizar modelos de lenguaje locales, instalados en tu propio computador, para obtener resúmenes de textos.
El análisis de sentimientos es una técnica de análisis de texto donde se aplican distintos algoritmos para poder clasificar textos de distinta longitud y complejidad en un conjunto preestablecido de categorías relacionadas al sentimiento de dichos textos. Con el sentimiento de los textos nos referimos a la información subjetiva que entregan estos textos, así como los afectos que producen. Por ejemplo, “odio a mi gato” versus “mi gatita es tan tierna” son dos textos que expresan distintos niveles de negatividad/positividad, agresividad, ternura, etcétera. Las categorías del análisis del sentimiento suelen ser positivo, neutro y negativo, u otras más complejas, como agrado (agradable/desagradable), activación (activo/pasivo), entre otros.
Procesa datos con IA directamente en R! El paquete {mall} permite aplicar un modelo de lenguaje (LLM) a tus datos para realizar tareas como resumir textos, realizar análisis de sentimiento, clasificación de textos, y más.
Aplicación de análisis de texto de prensa escrita chilena. Contiene varios gráficos que cuantifican el contenido de las noticias de Chile, semana por semana. Los gráficos permiten identificar qué palabras son las más usadas a través del tiempo, lo cual a su vez revela cómo va variando el acontecer nacional. Los datos de esta aplicación son obtenidos mediante web scraping de forma diaria, pero la app se actualiza semanalmente. La base de datos comprende más de 600 mil noticias, que suman más de 100 millones de palabras, abarcando más de 21 fuentes periodísticas distintas.