Especialistas del Data Science analizaron el impacto de la Analítica de Texto en la eficiencia académica y empresarial

El conversatorio organizado por la Facultad de Ingeniería y Ciencias de la Universidad Adolfo Ibáñez, reunió a Marcelo Robles, académico de la Facultad de Ciencias de la Construcción de la Universidad Tecnológica Metropolitana; Karim Touma, director regional de Data Insight en Falabella; y Ahmad Armoush, especialista en Data Science.

En el marco del conversatorio y lanzamiento del libro "Text Analytic: An Introduction To The Science And Applications Of Unstructured Information Analysis", en español "Análisis de texto: una introducción a la ciencia y las aplicaciones del análisis de información no estructurada"; de John Atkinson, académico de la Facultad de Ingeniería y Ciencias UAI  y director académico del Magíster en Inteligencia Artificial UAI; especialistas del retail, la academia y el data science profundizaron en el impacto de nuevas herramientas tecnológicas de Data Análisis Textual en la eficiencia del mundo académico y empresarial.

El conversatorio reunió a Marcelo Robles, académico de la Facultad de Ciencias de la Construcción de la Universidad Tecnológica Metropolitana; Karim Touma, director regional de Data Insight en Falabella; y Ahmad Armoush, especialista en Data Science.

¿Cuál es la potencia del análisis textual?, ¿los análisis de palabras están fuera de contexto?, ¿son una información relevante para la toma de decisiones?, son algunas de las interrogantes que se abordaron en el conversatorio. La discusión contrapuso experiencias y miradas acerca de los desafíos que existen respecto del análisis textual en el mundo académico y empresarial, respectivamente.

En ese sentido, John Atkinson explicó que las herramientas son transversales y existen varios textos de información, y ejemplificó lo anterior con uno de los temas contingentes en el país: la nueva Constitución: “Hay un (texto de información) del que todos estamos preocupados, que es la nueva Constitución. La complicación actual es cómo las personas interpretan y  lo ideal sería que una máquina libre de sesgo fuera capaz de realizarlo”.

Desde una perspectiva académica, el profesor Robles explicó que “todo pasa por el lenguaje” y que es necesario sistematizar esa información. “En la universidad las quejas no son sistematizadas y no llegan a ninguna parte, aun cuando son una gran fuente de información”.

Con una mirada empresarial, Touma comentó cómo esta herramienta se posicionó en distintas empresas y que “algunas organizaciones están a la vanguardia en el tema”. Además, agregó que la analítica de texto tiene que ver con “escalar en la eficiencia de una empresa, por eso es relevante”.

Por otro lado, en la presentación del libro en sí, el especialista en Data Science, Ahmad Armoush aseguró que este resume la aplicación del análisis textual a datos que no están estructurados, y enfatizó la importancia de recuperar esa información, para luego procesar el lenguaje.