A mythology of machine learning content analysis to define the key labels in the title of the online customer’s review with the rating evaluation

Abstract

Online reputation is of great strategic importance to companies today. Customers share their emotions and experiences about t he service received or the product acquired, which made customers' online opinions through quantitative variables or text comment s. While quantitative variables can be statistically analyzed using different contrasting statistical methods, the comments' content analysis finds its main limitation in statistical analysis as texts are qualitative. This study proposes and applies a meth odology to develop a machine learning aimed to identify the key labels that are related to the quantitative variable of the general rating of the service received in an airline. The results obtain ed are satisfactory and, the significant labels determined, as well as their sign and coefficient with the general ratings. In this way, the proposed methodology results in a quantitative value for the labels that determine a sense and intensity of the customers' opinions.

La reputación online es de gran importancia estratégica para las empresas de hoy. Los clientes comparten sus emociones y expe riencias sobre el servicio recibido o el producto adquirido, lo que genera las opiniones de los clientes en línea a través de variables cuantitativas o comentarios de texto. Si bien las variables cuantitativas se pueden analizar estadísticamente utilizando diferentes métodos estadísticos con trastantes, el análisis de contenido de los comentarios encuentra su principal limitación en el análisis estadístico ya que los textos son cualitativ os. Este estudio propone y aplica una metodología para desarrollar un aprendizaje automático orientado a identificar las etiquetas claves que se relacionan con la variable cuantitativa de la calificación general del servicio recibido en una aerolínea. Los resultados obtenidos son satisfactorios y , las etiquetas significativas determinadas, así como su signo y coeficiente con las calificaciones generales. De esta manera, la metodología propuesta da como resultado un valor cuantitativo para las etiquetas que determina un sentido e intensidad de las opiniones de los clientes.