Modelo para el análisis de las evaluaciones de un producto de tecnología en una plataforma de comercio electrónico

Abstract

Según Nasdaq, 2020 en la actualidad cada vez más personas están realizando compras de productos a través de plataformas de comercio online, y a su vez cada año más empresas migran su actividad o al menos una parte de ella al e-commerce, debido a esto hay una gran cantidad de información disponible de opiniones de compradores, acerca del grado de satisfacción obtenido después de haber adquirido los productos, que en algunos casos no están siendo aprovechada (Mosley, 2020). Como resultado de lo anterior, el presente trabajo plantea una solución mediante la implementación de algoritmos estadísticos, que permiten interpretar el lenguaje humano de forma rápida, eficiente e identificar los sentimientos que subyacen detrás de cada uno de los comentarios, para que las empresas puedan actuar rápidamente frente a las necesidades de los consumidores finales. Además, se abordan diferentes enfoques para clasificar las opiniones y poder determinar el grado de polaridad de estas mismas, para lograrlo se plantean distintos escenarios con diferentes tipos de pre procesamiento y evaluando diversos tipos sentimientos. (texto tomado de la fuente)

According to Nasdaq, 2020 nowadays more people are shopping their products through an electronic commerce platform online, and every year there are more businesses doing migrations of their activities or at least one part to the e-commerce, due to that there is a big amount of available information from buyers’ opinions about the level of satisfaction that has been obtained after buying the products which in some cases has not been taken in advantage. (Mosley, 2020) As a result of the above, the present project poses a solution through the implementation of statistic algorithms that allow the interpretation of the human language in a fast & efficient way & identify the feelings that underlie behind each comment, so the businesses can act in a fast way to the final consumers’ needs. Besides, different approaches are addressed to classify the opinions and to be able to determine distinct scenarios with different kinds of pre-processing & evaluate different types of feelings