3.2.2 Minería textual de Ciencia y Tecnología

De acuerdo con lo publicado en el GIT [29], es la aplicación de MT con el material técnico más altamente detallado. Sus principales componentes son: Extracción, Procesamiento e Integración. El procesamiento a su vez posee tres elementos: la bibliométrica, lingüística computacional y técnicas de agrupamiento.

Las aplicaciones principales en el área son: Lectura de documentos, identificación de infraestructura, identificación de temas y sus vínculos, descubrimiento de literatura y pronósticos de tecnología.

La bibliométrica es una técnica para capturar el número de veces que aparecen ciertas publicaciones, patentes o citas para medir e interpretar el avance de la ciencia. De ahí, puede ser usada como indicadores de innovación en cierta tecnología. El mapeo del flujo de innovación es una técnica para modelar las influencias o impulsores del desarrollo tecnológico en forma gráfica. Se usa para examinar la prospección de las áreas tecnológicas. La inteligencia tecnológica competitiva es usada para conocer las capacidades tecnológicas han desarrollado los competidores en cierta tecnología.

3.2.3 Minería textual en el campo de la mercadotecnia

Según Ravindran [30], los profesionales de inteligencia de mercados han estado usando diversas tecnologías para analizar numerosos productos, invertir en negocios, identificar necesidades de clientes, posicionar productos y otros. Herramientas analíticas basadas en tecnología TM se están popularizando para encontrar pepitas de bases de datos no estructuradas y para comunicar estrategias a los ejecutivos mediante la visualización de esos hallazgos.

El conocimiento de información de mercado está disponible en la Web a través de papeles blancos, publicaciones académicas relativas a mercados, periódicos especializados, artículos de noticias de mercados y opiniones del público que conducen a requerimientos de los clientes.

La MT ayuda a definir relaciones entre diferentes palabras clave mediante algunas técnicas como: agrupación de conceptos, indexado, asociacionismo, extracción de características, visualización de información y síntesis.

Estas técnicas describen conceptos y patrones a través de varias fuentes para apoyar a los profesionales de mercadotecnia a identificar información escondida que conduzca a aprovechar oportunidades de negocio.

El procedimiento aconsejado consiste en construir en primer lugar una biblioteca digital en el área de interés. En segundo término es necesario preprocesar los archivos resultantes mediante reducción de palabras, distinguiendo sinónimos y polisemias. Por último, se hace la interpretación de los textos minados para la detección de patrones.

3.2.4 Evaluación de aplicaciones de minería textual

De acuerdo a lo publicado por Second Moment [31]. Actualmente más empresas se agregan a otras que están aplicando tecnologías de MT, desde la mejora en la calidad de servicios al cliente hasta cuestiones de interpretación legal. Como toda tecnología nueva, existen problemas en su implementación, razón por la cual se presentan las siguientes características, las cuales han de ser evaluadas cuando se intente implementar aplicaciones de MT:

• Escalabilidad al crecer los datos

• Procesamiento desde múltiples fuentes

• Compatibilidad con sistemas existentes

• Capacidad de actualización y categorización automáticas

• Síntesis de grandes cantidades de textos

• Representación visual para una mejor comprensión

• Diversas técnicas de análisis textual

• Manejo de varios idiomas

La lista anterior puede ser un punto de partida para identificar y evaluar las herramientas más efectivas de acuerdo a las necesidades de la empresa.