Interpretación de la nube de palabras clave

La tecnología de procesamiento de lenguaje natural (NLP) de Viva Glint extrae palabras clave y frases que son pertinentes, comunes y únicas para una población filtrada. La nube de palabras clave es una sección disponible en el informe Comentarios.

• La relevancia se define por la frecuencia con la que aparece una palabra clave que la aparición esperada naturalmente en las encuestas de la organización.
• El tamaño de la palabra en la nube de palabras clave se basa en la relevancia del término.
• Color representa la opinión (positiva, negativa o neutra).

Generación de la nube de palabras clave

Se requiere un número mínimo de comentarios para que un informe genere la nube de palabras clave. También debe haber un número mínimo de repeticiones para que aparezca la palabra clave y la palabra debe estar en el diccionario propietario de Glint. La palabra clave cloud siempre está en inglés, pero NLP traduce los comentarios de otros idiomas.

Descripción de la metodología de nube de palabras clave

la metodología de palabras clave de Glint requiere que las palabras clave sean:

• Inherentemente significativo en el contexto de la participación de los empleados
• Relevante en el contexto de los resultados de una encuesta
• Único en comparación con la encuesta de otras empresas

En estos pasos se explica cómo y por qué se tienen en cuenta las palabras clave para su inclusión en una nube de palabras clave:

Aislar palabras clave

El primer paso para crear una nube de palabras clave es identificar si una palabra realmente califica como palabra clave. Para ello, la tecnología de procesamiento de lenguaje natural (NLP) de Viva Glint define palabras clave, excluye palabras irrelevantes y analiza la secuencia de palabras.

Definición de palabras clave

Glint tiene un diccionario propietario con más de 16 000 palabras clave, que suelen asociarse con la participación de los empleados. Si no está asociada a la interacción, es posible que algunas de las palabras más usadas de una encuesta no se incluyan en una nube de palabras clave.
el diccionario de Glint se actualiza continuamente a través de una combinación de aprendizaje automático y toque humano. Los comentarios de la encuesta se comparan con el diccionario para aislar las palabras clave que se deben tener en cuenta para la inclusión en la nube de palabras clave.

Excluir palabras irrelevantes

Por su propia definición, una palabra clave debe ser significativa. Por ejemplo, palabras como "el" o "to" tienen poco significado y se consideran "palabras irrelevantes". Estas palabras se excluyen del diccionario de Glint. A su vez, el análisis de comentarios solo cuenta con palabras significativas como "satisfecho" o "liderazgo".

Análisis de Word secuencia

Técnicamente, una palabra clave puede ser una sola palabra (por ejemplo, "prioridades") o una cadena de palabra, como "desarrollo profesional". Para aislar una palabra clave única o de varias palabras, cada comentario de encuesta se divide en varias secuencias. Por ejemplo, echemos un vistazo a este comentario: "Estoy feliz y tengo equilibrio de vida laboral".

• Secuencia de una sola palabra: Yo, soy, feliz, y, tienen, trabajo, vida, equilibrio, ...
• Secuencia de dos palabras: Yo soy, soy feliz, feliz y, y tengo, ...
• Secuencia de tres palabras: ... y tener trabajo, tener vida laboral, equilibrio de vida laboral. A continuación, cada secuencia se compara con el diccionario de palabras clave de Glint. En este ejemplo, las palabras clave "happy" y "work life balance" se definen como palabras clave.

Palabras clave de puntuación

Una vez que se aísla una palabra clave, Glint le asigna una puntuación en función de su relevancia y salience (es decir, su utilidad).

• Para calcular la relevancia, el algoritmo de puntuación determina la frecuencia de una palabra clave dentro de un segmento. Un segmento es un corte de datos, como los resultados de una encuesta en toda la empresa o los resultados de un grupo filtrado dentro de una encuesta. Una mayor frecuencia de la palabra clave dentro de un segmento indica una mayor relevancia, lo que aumenta su puntuación.
• Para identificar la salience, una palabra clave solo se presenta cuando es única en comparación con otros segmentos o encuestas. El algoritmo de puntuación determina la frecuencia de una palabra clave dentro de todos los comentarios de Glint, en todas las empresas. Aquí, una mayor frecuencia de la palabra clave indica una menor salience, lo que reduce su puntuación. Las palabras clave con las puntuaciones más altas pasan por un proceso de ordenación final para determinar cuáles se muestran en última instancia en la nube de palabras clave.

Ordenar palabras clave

Para representar correctamente los resultados de una encuesta, la nube de palabras clave debe representar tantos comentarios de una encuesta como sea posible. También debe existir un equilibrio entre representar palabras clave de todos los comentarios y palabras clave que siguen siendo las más significativas.

Por ejemplo, ciertas palabras clave (administración, comunicación, comentarios, etc.) suelen tener una alta frecuencia entre los comentarios en cada segmento y en todas las empresas. Las nubes de palabras clave podrían tener el mismo aspecto fácilmente en casi cualquier escenario, lo que no resulta útil.

Para ordenar las palabras clave de forma eficaz, Glint usa un intervalo óptimo de veces que una palabra clave se representa en los comentarios de un segmento, con el fin de incluirse en la nube de palabras clave. Este intervalo se conoce como cobertura de segmentos. El intervalo de cobertura de segmento óptimo no incluye palabras clave con la frecuencia más alta. El propósito es incluir palabras clave de puntuación alta que suelen producirse y no aquellas que no son tan frecuentes que pierden su valor único.

Glint coloca las palabras clave de un segmento a través de un proceso de ordenación final donde:

1. La palabra clave de puntuación más alta se extrae para su consideración. Si se encuentra dentro del intervalo de cobertura de segmentos más óptimo, se agrega a la nube de palabras clave.
2. A continuación, el comentario con la siguiente palabra clave de puntuación más alta se compara con el intervalo de cobertura de segmento óptimo. Y así sucesivamente...
3. Dado que no todas las palabras clave coinciden con el primer intervalo de cobertura de segmento óptimo, Glint coincide con las palabras clave de los comentarios restantes con el siguiente intervalo de cobertura de segmentos óptimo.

Este proceso de ordenación se repite hasta que se alcanza un número de palabras clave de destino para su inclusión. A través de este proceso de aislamiento, puntuación y ordenación, las nubes de palabras clave de Glint contienen palabras clave significativas, comunes y únicas.