Sí. Siftsy calcula las puntuaciones de sentimiento junto con Siftsy Score, para que puedas ver y exportar el análisis de sentimiento y el desglose porcentual positivo / neutral / negativo. En la Versión 3 también obtienes las puntuaciones de Contenido y Tema como desgloses independientes.
Cómo entender la puntuación de Siftsy: metodología
Esta página contiene la metodología completa de puntuación de Siftsy Score y de análisis de sentimiento, versión 2.5.2 (octubre de 2026). También puedes descargar la versión en PDF o verla aquí mismo:
Cómo analiza Siftsy los comentarios
Las secciones de comentarios son reacciones al contenido, no textos independientes, por lo que cada comentario se analiza dentro de su contexto:
Datos de la publicación social: descripción, transcripción (cuando está disponible) y metadatos adicionales
Datos de la sección de comentarios: los comentarios se analizan junto con el resto de la sección al mismo tiempo
Datos de contexto adicional: datos de socios de búsqueda (como Perplexity) para obtener información relevante y actualizada
El sistema de puntuación es independiente del modelo y está diseñado para evolucionar continuamente. Funciona con cualquier modelo moderno de IA (OpenAI, Anthropic, Google, Meta y otros), les aplica los parámetros de puntuación y las actualizaciones de Siftsy, e incorpora contexto adicional cuando es necesario.
Qué mide Siftsy Score
Siftsy Score es un control de temperatura del 1 al 10 de una sección de comentarios en respuesta a un contenido. No es un recuento de Me gusta, ni una métrica de viralidad, ni simplemente «lo que la gente siente sobre la publicación».
Los comentarios se evalúan según tres señales (Sentimiento, Relevancia y Consenso) que se combinan en una sola puntuación, de modo que un hilo ruidoso, fuera de tema o conflictivo no pueda parecer saludable solo porque uno de los ejes sea alto. Cada versión combina las mismas señales con distintos pesos:
Versión 1 (promedio equitativo): las tres señales cuentan por igual, priorizando la interacción integral
Versión 2 (sesgada hacia el sentimiento): el Sentimiento cuenta el doble (2 : 1 : 1), por lo que el estado de ánimo de la sección influye más en la puntuación
Versión 3 (sentimiento dividido, recomendada): la combinación de la Versión 2, con el Sentimiento dividido equitativamente entre Contenido y Tema, además de jerarquía de respuestas, límite de negatividad y una ponderación de interacción más moderada
Siftsy busca clasificar y puntuar los comentarios con una precisión de Siftsy Score de ±1 punto respecto a cómo los clasificaría una persona usando las definiciones de escala de esta página.
Las tres señales
Sentimiento (1–10)
Cómo se sienten los comentaristas respecto a la publicación, el creador o el tema:
Puntuaciones bajas: tonos intencionadamente negativos, amargos, enfadados, crueles o insultantes
Puntuaciones moderadas: tono neutral, objetivo y descriptivo
Puntuaciones altas: tono de elogio, admiración o buen humor
En la Versión 3, el Sentimiento es una combinación ponderada de Contenido y Tema. Las Versiones 1 y 2 utilizan el promedio directo del sentimiento de los comentarios. La forma de puntuar cada comentario se explica en Cómo se puntúa el sentimiento más abajo.
Relevancia (1–10)
Hasta qué punto los comentarios se relacionan con el contenido de la publicación original:
Puntuaciones bajas: completamente fuera de tema respecto a la publicación y a la conversación sobre ella
Puntuaciones moderadas: comentarios generales que no tratan explícitamente sobre la publicación, pero son aplicables
Puntuaciones altas: responden directamente a algo de la publicación o lo parafrasean
Consenso (1–10)
Cómo interactúan los comentaristas entre sí, no si están de acuerdo con la publicación:
Puntuaciones bajas: discuten explícitamente con otros comentaristas
Puntuaciones moderadas: comparten opiniones diversas con otros comentaristas
Puntuaciones altas: están completamente de acuerdo y comparten apoyo mutuo
Un hilo puede ser uniformemente negativo hacia la publicación y aun así tener un Consenso alto.
Qué significan las puntuaciones
Lee la puntuación en dos pasos. Primero, el control de temperatura: una lectura rápida y estandarizada del ambiente general de una sección de comentarios que reacciona al contenido. Úsala para clasificar publicaciones, compararlas entre sí y detectar las que merecen una revisión más detallada usando los rangos siguientes. Después, el contenido: el número indica que está ocurriendo algo, pero no qué. Los desgloses muestran de dónde procede la temperatura, y Búsqueda e Insights te permiten leer las conversaciones que hay detrás del número antes de sacar conclusiones.
Versiones 1 y 2
Rango | Etiqueta | Significado |
|---|---|---|
7.0+ | Impecable | Los comentarios son positivos y de apoyo. |
5.0 – 6.9 | Bueno | La mayor parte de la conversación se desarrolla de buena fe. |
3.0 – 4.9 | Por debajo de lo esperado | Algo aquí no está funcionando. |
< 3 | Desviado | La negatividad y los enfrentamientos dominan los comentarios. |
Versión 3
Rango | Etiqueta | Significado |
|---|---|---|
7.0+ | Impecable | Los comentarios son positivos y de apoyo. |
4.5 – 6.9 | Mixto | Los comentarios están divididos y las actitudes son diversas. |
< 4.5 | Desviado | Los comentarios son considerablemente negativos y críticos. |
Leer la puntuación en contexto
El mismo número puede significar cosas distintas según el objetivo:
Rendimiento de la campaña: sigue las puntuaciones en publicaciones, creadores y oleadas para ver qué activaciones funcionaron. Una tendencia ascendente en una campaña dice más que el número de una sola publicación
Revisiones creativas: una puntuación de Contenido alta con una puntuación de Tema baja, o al revés, separa la reacción a la ejecución de la reacción al asunto y te indica si debes revisar la creatividad o el mensaje
Investigación del consumidor: las puntuaciones intermedias suelen ser las más informativas. Una Relevancia alta con un Sentimiento mixto suele señalar una sección llena de opiniones sin filtrar sobre el propio producto
Reputación de marca: observa la tendencia, no el nivel. Una cuenta que normalmente mantiene una puntuación estable y cae dos puntos emite una señal más clara que una publicación con puntuación baja
Prensa y comunicaciones: una puntuación baja con Consenso alto significa que la audiencia ha adoptado una narrativa común; una puntuación baja con Consenso bajo significa que la conversación sigue siendo controvertida. Cada situación requiere una respuesta distinta
Puntuación de Contenido y puntuación de Tema
El análisis de sentimiento tradicional reduce «odio este vídeo» y «odio este tema» a una sola escala. Al diferenciar el sentimiento de Contenido y de Tema, Siftsy mide exactamente hacia qué reacciona la audiencia. Las puntuaciones de Contenido y de Tema solo se generan cuando se selecciona la Versión 3.
Puntuación de Contenido (1–10)
Cómo se sienten los comentaristas respecto a esta publicación y su creador.
Rango | Etiqueta | Significado |
|---|---|---|
7+ | De apoyo | Muy positivo hacia la publicación o el creador |
5.6 – 6.9 | Favorable | Reacciona de buena fe hacia la publicación o el creador |
4.5 – 5.5 | Neutral | No reacciona directamente a la publicación o al creador |
4.5 – 5.5 | Dividido | Las reacciones hacia la publicación o el creador están polarizadas. Al menos el 25 % de las lecturas de Contenido son positivas y el 25 % son negativas. |
3.0 – 4.4 | Crítico | Plantea críticas a la publicación o al creador |
< 3 | Hostil | Se opone agresivamente a la publicación o al creador |
Puntuación de Tema (1–10)
Cómo se sienten los comentaristas respecto a los temas que se están tratando.
Rango | Etiqueta | Significado |
|---|---|---|
7+ | Positivo | Muy positivo hacia los temas |
5.6 – 6.9 | Tendencia positiva | Mayormente positivo hacia los temas |
4.5 – 5.5 | Neutral | No reacciona directamente a los temas |
4.5 – 5.5 | Dividido | Las reacciones hacia los temas están polarizadas. Al menos el 25 % de las lecturas de Tema son positivas y el 25 % son negativas. |
3.0 – 4.4 | Tendencia negativa | Mayormente negativo hacia los temas |
< 3 | Negativo | Se opone agresivamente a los temas de la publicación |
Puntuación general de Sentimiento
Cómo se sienten los comentaristas respecto a la publicación y sus temas.
Rango | Etiqueta | Significado |
|---|---|---|
7+ | Positivo | Muy positivo respecto a la publicación en general |
5.6 – 6.9 | Tendencia positiva | Mayormente positivo respecto a la publicación en general |
4.5 – 5.5 | Neutral | Las reacciones son generalmente neutrales. Las puntuaciones medias de Contenido y Tema están dentro de una diferencia de 2 puntos entre sí. |
4.5 – 5.5 | Dividido | Las puntuaciones de Contenido y Tema difieren en 2 puntos o más, o al menos el 25 % de los comentarios son positivos y el 25 % son negativos. El Sentimiento queda en el centro debido a una respuesta polarizada. |
3.0 – 4.4 | Tendencia negativa | Mayormente negativo respecto a la publicación en general |
< 3 | Negativo | Muy negativo respecto a la publicación en general |
Cómo se decide entre Neutral y Dividido. Las pruebas solo se aplican cuando una puntuación se encuentra en el rango medio (4.5–5.5). El Sentimiento general es Dividido si se cumple cualquiera de las pruebas; de lo contrario, la etiqueta sigue siendo Neutral. Contenido y Tema utilizan por separado la prueba de división:
Divergencia entre Contenido y Tema (solo para el Sentimiento general): |Contenido − Tema| ≥ 2. Con un promedio en el rango medio, una diferencia de 2 puntos sitúa una dimensión en 5.5 o más y la otra en 4.5 o menos: una lectura positiva en una y negativa en la otra
Distribución dividida: el lado menor contiene al menos el 25 % de las lecturas. El lado positivo incluye lecturas de 7+ y de 5.6–6.9; el lado negativo incluye lecturas inferiores a 3 y de 3.0–4.4. Ambos grupos deben contener al menos una cuarta parte de las lecturas, por lo que el grupo neutral ocupa como máximo el 50 %
El Sentimiento general agrupa Contenido y Tema, contando cada comentario una vez por dimensión. En la Versión 3, el Sentimiento principal es el promedio de Contenido y Tema: Sentimiento = (Contenido + Tema) / 2.
Cómo se puntúa el sentimiento
El Sentimiento es la señal de estado de ánimo dentro de Siftsy Score y también se informa por separado: una puntuación del 1 al 10 por comentario, agregada en un promedio de sección y en un desglose positivo / neutral / negativo. Cada comentario se puntúa mediante IA consciente del contexto que aplica los parámetros de puntuación de Siftsy, no mediante listas de palabras clave y nunca basándose solo en el texto del comentario. Esta sección describe el comportamiento de esa puntuación; los parámetros completos son propietarios y se perfeccionan continuamente.
Cómo se puntúa un comentario
La publicación se analiza primero. Antes de leer cualquier comentario, el modelo crea una imagen de la publicación a partir del texto, la transcripción, el título, la biografía de la cuenta y el contexto externo recuperado: quién es el creador, qué postura editorial adopta, qué mensajes quiere que la audiencia recuerde y ante qué temas probablemente reaccionarán los comentaristas.
Los comentarios se puntúan juntos respecto a esa imagen. Se evalúan en el contexto del análisis de la publicación y junto con el resto de la sección, de modo que las respuestas, los chistes recurrentes y los ataques colectivos se interpretan como lo haría un moderador humano: teniendo presente el hilo, no un comentario cada vez.
Cada comentario recibe dos lecturas de sentimiento. El modelo puntúa la actitud del comentario hacia la publicación y el creador y, por separado, hacia los temas tratados. Cada lectura utiliza la escala del 1 al 10 y se acompaña de un nivel de confianza. La Versión 3 las muestra como Puntuación de Contenido y Puntuación de Tema; las Versiones 1 y 2 las combinan en una única puntuación de Sentimiento.
Qué se tiene en cuenta
Entrada | Cómo se utiliza |
|---|---|
La publicación | Texto, transcripción, título, quién la publicó y la postura del creador: qué defiende, celebra o anuncia. El mismo comentario puede obtener una puntuación diferente en otra publicación. |
La conversación | Los comentarios se puntúan juntos, no uno por uno de forma aislada. Una respuesta se interpreta mediante el comentario principal al que responde, por lo que «exacto» y «ni hablar» adquieren el significado del intercambio en el que aparecen. |
El lenguaje tal como lo usa la gente | La jerga, los emojis, el sarcasmo y las expresiones idiomáticas se puntúan según su significado en uso. Los comentarios en otros idiomas se leen en su propio idioma y registro cultural, no mediante una traducción literal. |
Contexto externo cuando es necesario | Acontecimientos recientes, controversias y antecedentes recuperados de socios de búsqueda. Este contexto hace comprensible una reacción cuando la publicación por sí sola no la explica. |
Leer la escala del 1 al 10
La escala se basa en la intención, no en la elección de palabras. Las puntuaciones por comentario son continuas (un comentario puede obtener 7.2), y los mismos rangos se aplican a ambas lecturas de sentimiento:
Rango | Lectura | Qué entra aquí |
|---|---|---|
7+ | Positivo | Elogios, entusiasmo, intención de compra, admiración, deleite |
5.6 – 6.9 | Tendencia positiva | Interés, preguntas genuinas, humor amistoso, interacción de buena fe |
4.5 – 5.5 | Neutral | Objetivo, informativo o sin abordar esto en absoluto |
3.0 – 4.4 | Tendencia negativa | Escepticismo, crítica, decepción, comparaciones desfavorables |
< 3 | Negativo | Hostilidad, insultos, burlas, protesta |
Neutral significa «sin lectura», no «sentimientos encontrados». Un comentario que nunca aborda al creador ni el tema se sitúa en 5, sin mover el promedio en ninguna dirección. Los comentarios realmente mixtos («me encanta el concepto, pero no la ejecución») se ponderan hacia su postura dominante en lugar de situarse por defecto en el centro. A nivel de sección, un promedio de 4.5–5.5 todavía puede ser Dividido cuando las lecturas están polarizadas. Estos son los mismos rangos que sustentan las etiquetas de las puntuaciones de Contenido y Tema y los porcentajes del desglose positivo / neutral / negativo.
Cómo se interpreta la intención
Alineación con la postura de la publicación, no polaridad de las palabras. En una publicación que critica algo, «es terrible, lo odio» coincide con el creador, por lo que cuenta como interacción positiva hacia él aunque las palabras sean negativas. Discrepar de un elogio funciona igual a la inversa
El significado pretendido prevalece sobre las palabras literales. El sarcasmo, los elogios irónicos y las preguntas retóricas se puntúan según lo que quiso decir el comentarista. Las bromas amistosas y las risas compartidas se distinguen de la burla y las risas a costa de alguien
Las respuestas heredan el contexto del hilo. Una respuesta breve que coincide con un comentario crítico transmite esa crítica; una respuesta que la rebate invierte la postura. Las disputas entre comentaristas reducen el Consenso de la sección en lugar de distorsionar el sentimiento
La participación cuenta como interacción. Responder a una llamada a la acción, etiquetar a amigos o publicar una reacción entusiasta se considera interacción positiva real, no contenido vacío que deba descartarse
Los elogios desviados se interpretan como una evasión. Celebrar a un competidor, predecesor o alternativa en una publicación sobre otra cosa no constituye apoyo a esa publicación, por positivas que suenen las palabras
La historia y el mundo real se puntúan por separado. Odiar a un villano ficticio es interactuar con la obra; criticar a un actor, una marca o una decisión de producción reales se puntúa literalmente como crítica
Imágenes y GIF
El sistema solo lee texto; nunca ve la imagen o el GIF en sí. El contenido multimedia de un comentario se convierte en texto en tres pasos y luego se puntúa igual que un comentario escrito, junto con las propias palabras del comentario y su hilo:
Se identifica la imagen o el GIF adjunto al comentario
Se describe tal como aparece, sin contexto de la publicación, del comentario ni del hilo
Perplexity busca en la descripción un meme, personaje u origen conocido
La descripción y cualquier contexto del meme se puntúan con el hilo, como un comentario escrito
La descripción se realiza primero sin contexto, de modo que un GIF de reacción se describe por lo que muestra, por ejemplo, «un hombre aplaudiendo lentamente». Solo después de buscar el meme el sistema determina a partir del hilo si esos aplausos son sinceros o sarcásticos, igual que con un comentario de texto normal.
En un ejemplo práctico, una publicación de Instagram sobre un gato casi perfectamente redondo recibió muchas respuestas con GIF. Un comentario compuesto solo por un GIF, descrito como «un hombre sorprendido reacciona ante un plato roto», se identificó mediante la búsqueda de memes como un conocido meme de reacción y obtuvo 7.0 (lectura Positiva) en un hilo entusiasmado. Un segundo comentario compuesto solo por un GIF, descrito como «una nube esponjosa flotando sobre un fondo gris apagado», no coincidió con ningún meme conocido y obtuvo 7.5 (Positiva), interpretado como un cumplido junto a un gato redondo con aspecto de nube.
Confianza y coherencia
Cada puntuación incluye un nivel de confianza del 1 al 10. Los comentarios ambiguos (ironía sutil, dialectos poco comunes, texto ilegible) reducen la confianza en lugar de forzar una interpretación determinada, y el spam se excluye por completo. Después, las puntuaciones individuales se promedian en la puntuación de Sentimiento de la sección, contando cada comentario una vez en el desglose positivo / neutral / negativo.
Por qué usar Siftsy Score
El análisis de sentimiento indica si los comentarios tienen un tono e intención positivos, neutrales o negativos. Siftsy Score explica por qué, cómo se relaciona y qué significa para tu contenido, y la Versión 3 añade aquello a lo que reacciona la gente: la publicación y el creador (Contenido) frente a los asuntos tratados (Tema). Siftsy ofrece análisis exclusivamente de sentimiento para compatibilidad con los flujos de trabajo existentes, pero Siftsy Score revela patrones invisibles para ese análisis, sigue más rápido las tendencias de recepción de la audiencia, estandariza la comparación entre publicaciones y permite a los equipos cambiar de versión de puntuación al instante sin perder el historial.
En la práctica, esa diferencia aparece en situaciones reales: los equipos de marketing ven no solo si a la gente le gustó un anuncio, sino exactamente cómo lo recibió; los lanzamientos de productos distinguen los elogios artificiales de los comentarios reales y las preocupaciones genuinas; la estrategia de contenidos identifica qué publicaciones resonaron realmente en lugar de cuáles simplemente evitaron reacciones negativas; los equipos de comunidad reconocen la interacción auténtica frente a las reacciones superficiales; y la gestión de crisis muestra si la gente odia el vídeo o el tema, y si los comentaristas están alineados o enfrentados.
Qué no incluye la puntuación
El número de Me gusta, de visualizaciones o de seguidores como entrada directa. Los Me gusta y las respuestas solo importan si la ponderación de interacción está activada, e incluso entonces solo ajustan el peso de los comentarios
«Está de acuerdo con la publicación» como Consenso
Comentarios ocultos del análisis
Reglas de sentimiento personalizadas como fórmula principal independiente. Cambian las puntuaciones de cada comentario antes de aplicar estas operaciones
Comparación entre versiones de Siftsy Score
La Versión 3 es una evolución, no un reemplazo. Utiliza la misma escala, señales y pesos que V2, y añade una división entre Contenido y Tema y mecanismos de protección para que las acumulaciones de respuestas, las minorías hostiles y los valores atípicos virales no controlen el titular.
Cambiar de versión implica recalcular, no volver a ejecutar el análisis. Selecciona V3 como versión de puntuación del equipo y todas las puntuaciones se actualizarán al instante, incluidas las de publicaciones ya analizadas. Puedes volver a V2 o V1 en cualquier momento. No se pierde nada, porque todas las versiones se basan en las mismas puntuaciones de IA por comentario.
Versión 1 | Versión 2 | Versión 3 | |
|---|---|---|---|
Etiqueta de versión | Promedio equitativo | Sesgado hacia el sentimiento | Sentimiento dividido y sesgado |
Prioriza | Reacciones integrales | Sentimiento de la reacción | Sentimiento de reacción específico |
Escala | 1–10 | 1–10 | 1–10 |
Señales | Sentimiento, Relevancia, Consenso | Igual que V1 | Igual que V1 |
Pesos de las señales | 33.3% / 33.3% / 33.3% | 66% / 16.5% / 16.5% | Igual que V2 (66 / 16.5 / 16.5) |
Sentimiento | Una lectura del 1 al 10 por comentario | Igual que V1 | Contenido + Tema, promediados al 50/50 en Sentimiento |
Puntuaciones por comentario | IA consciente del contexto; las versiones solo agregan resultados | Igual que V1 | Igual que V1 |
Rangos de puntuación | Impecable 7.0+, Bueno 5.0–6.9, Por debajo de lo esperado 3.0–4.9, Desviado < 3 | Igual que V1 | Impecable 7.0+, Mixto 4.5–6.9, Desviado < 4.5 |
Comentario principal frente a respuesta | Cada comentario cuenta como 1 | Igual que V1 | Principal = 1. Respuestas combinadas = 1 |
Límite de negatividad | Ninguno | Ninguno | Sí |
Ponderación de interacción | Opcional | Opcional | Predeterminada |
Qué añade V3 a V2
Adición | Qué añade |
|---|---|
Contenido frente a Tema | Una lectura dividida: reacción a la publicación y al creador frente a los asuntos tratados |
Rango mixto | Una etiqueta de primera clase para puntuaciones intermedias como reacciones mixtas, no como fallos leves |
Límite de negatividad | Un techo que hace visible a una minoría hostil incluso cuando el promedio es alto |
Ponderación de interacción | Ahora es la opción predeterminada, con un suelo de 1× para que los comentarios menos activos sigan contando y los Me gusta solo eleven el Sentimiento |
Comentario principal frente a respuesta | Peso completo para los comentarios principales; las respuestas comparten un grupo limitado para que la puntuación refleje la amplitud |
Validación en el mundo real
Estos casos muestran Siftsy Score en secciones de comentarios reales. Las puntuaciones de estos casos se produjeron con la Versión 1 (promedio equitativo) con fines ilustrativos.
Publicación | Plataforma | Comentarios | Siftsy Score | Recepción |
|---|---|---|---|---|
Vídeo musical cómico de la comediante @veronika_iscool protagonizado por Vitamin Water y el calor del verano en Nueva York | TikTok | 758 | 8.6 | Elogios muy altos de casi todos los comentaristas por el humor, la melodía pegadiza y la encantadora integración del producto |
El creador tecnológico Ben Kaluza muestra la aplicación Shade, una aplicación de archivos de vídeo para creadores | TikTok | 128 | 6.4 | Interacción e interés generalmente positivos, con preguntas y escepticismo sobre la privacidad de los datos y la funcionalidad de IA local que reducen el sentimiento |
La emprendedora Sara Blakely presenta Sneex, una zapatilla de tacón alto de lujo | TikTok | 613 | 4.4 | Entusiasmo por el concepto, pero muchas preocupaciones sobre el diseño y el precio |
Una marca de televisores se promociona con una publicación sobre un evento deportivo internacional | 4 | 1.7 | Insatisfacción considerable con los productos de la marca; no se hace referencia al evento deportivo |
Preguntas frecuentes
¿Siftsy informa sobre el sentimiento?
¿Cuál es la diferencia entre la puntuación de Contenido y la puntuación de Tema?
Contenido indica cómo se sienten los comentaristas respecto a esta publicación y su creador. Tema indica cómo se sienten respecto a los asuntos tratados. Ambos solo se generan en la Versión 3, donde el Sentimiento principal es el promedio de los dos.
¿«Consenso alto» significa que la gente está de acuerdo con mi publicación?
No. El Consenso mide cómo reaccionan los comentaristas ante otros comentaristas. Un hilo uniformemente negativo hacia la publicación aún puede tener un Consenso alto. Un Consenso bajo significa que hay discusiones, enfrentamientos o burlas hacia otras personas de la sección.
¿Cómo afectan los Me gusta y las respuestas a la puntuación?
Solo si la configuración del equipo es Ponderada. El modo Equitativo asigna el mismo peso a cada comentario, además de la jerarquía de respuestas de la Versión 3. El modo Ponderado utiliza las fórmulas del Apéndice C. Las barras de distribución nunca usan los Me gusta; siempre cuentan cada comentario como 1.
¿Siftsy entiende el sarcasmo?
Sí, tanto en connotaciones positivas como negativas. Por ejemplo, «Siguiendo por el vídeo de ES BROMA que seguramente vendrá después» en el vídeo de lanzamiento de Sneex se identificó como sarcasmo complejo y obtuvo 3.8 (Tendencia negativa).
¿Puedo usar Siftsy solo para reacciones positivas/negativas?
Sí. La búsqueda y los filtros de Siftsy te permiten ver e interpretar comentarios según el sentimiento que estés investigando.
¿Siftsy entiende el tono de los emojis?
Sí, tanto si son comentarios compuestos solo por emojis como si se añaden a un texto para enfatizarlo. Por ejemplo, «madre mía, esto es una bendición. la búsqueda de apple es una basura...» en la demostración de la aplicación Shade obtuvo 7.2 (Muy positivo), porque sus emojis de frustración se interpretaron en el contexto de un mensaje general positivo.
¿Siftsy entiende la jerga moderna de Internet?
En la mayoría de los casos, sí, y las referencias recientes que la IA aún no ha visto son un área de mejora continua. Por ejemplo, «Vale, pero ¿por qué esto DEVORA?» en el vídeo de Vitamin Water se entendió como un cumplido y obtuvo 9.1 (Muy positivo).
Idiomas compatibles
Nivel | Idiomas | Qué esperar |
|---|---|---|
Mejor compatibilidad | Inglés, español, francés, alemán | Alta precisión en el análisis de sentimiento y la comprensión del contexto, buen manejo de matices, sarcasmo y expresiones idiomáticas, y buena compatibilidad con menciones y reacciones a marcas, productos o servicios |
Buena compatibilidad | Chino (simplificado), neerlandés, italiano, ruso, portugués, japonés | Análisis de sentimiento generalmente fiable que puede pasar por alto matices muy sutiles, buen manejo del lenguaje informal y compatibilidad adecuada con menciones de marcas, productos o servicios |
Compatibilidad media | Coreano, noruego, árabe, danés, turco, tailandés, hindi, búlgaro, vietnamita, ucraniano, sueco, serbio, checo, croata, finés, eslovaco, húngaro, lituano, rumano, letón | Rendimiento moderado con posibles interpretaciones erróneas del tono, posibles dificultades con la jerga y los dialectos regionales, pero buena compatibilidad con menciones de marcas, productos o servicios |
Baja compatibilidad | Suajili, malayalam, hmong, hebreo, tamil, amhárico, persa (farsi), telugu, mongol, indonesio, canarés, kazajo, malayo, bengalí, uzbeko, filipino (tagalo), panyabí, tártaro, esloveno, urdu, azerí, islandés, cingalés, somalí, euskera, pastún, quechua, catalán, kurdo, guaraní, macedonio, armenio, maorí, estonio, georgiano, gallego, tigriña | Alta probabilidad de errores al comprender el sentimiento y el contexto, con frecuentes interpretaciones erróneas del lenguaje informal o de referencias culturales |
Apéndice A · Cómo se calcula la puntuación
Cada comentario puntuado ya tiene Sentimiento, Relevancia y Consenso en una escala del 1 al 10 (y en V3 también Contenido y Tema). Los comentarios ocultos del análisis se omiten. Los comentarios restantes se promedian y después se combinan:
Siftsy Score = (Sentiment × wS) + (Relevance × wR) + (Consensus × wC)Versión | Sentimiento | Relevancia | Consenso | Etiqueta |
|---|---|---|---|---|
1.0 Promedio equitativo | 33.3% | 33.3% | 33.3% | 1 : 1 : 1 |
2.0 Sesgado hacia el sentimiento | 66% | 16.5% | 16.5% | 2 : 1 : 1 |
3.0 Sentimiento dividido | 66% (33% Contenido + 33% Tema) | 16.5% | 16.5% | 2 : 1 : 1 |
Los valores mostrados se redondean hacia abajo a un decimal (5.94 se convierte en 5.9). La Versión 3 puede limitar después el resultado al máximo del límite de negatividad para esa proporción de contenido muy negativo (Apéndice D).
Ejemplo práctico
Sentimiento 6.0, Relevancia 7.0, Consenso 5.0. En la Versión 3, el Sentimiento se divide en Contenido 8.0 y Tema 4.0, que vuelven a promediarse en 6.0.
Versión | Combinación | Límite | Mostrado |
|---|---|---|---|
1.0 | (6 + 7 + 5) / 3 = 6.00 | ninguno | 6.0 |
2.0 | 0.66×6 + 0.165×7 + 0.165×5 = 5.94 | ninguno | 5.9 |
3.0 | el mismo 5.94 | 8.5 con un 12 % de contenido muy negativo | 5.9 |
El límite solo se aplica cuando la combinación supera el máximo. 5.94 ya está por debajo de 8.5, por lo que se muestra como 5.9. Una combinación de 9.2 con la misma proporción del 12 % de contenido muy negativo se mostraría como 8.5.
Apéndice B · Cómo se agregan los comentarios
Puntuaciones por comentario: Sentimiento, Relevancia, Consenso y (en V3) Contenido + Tema
Reglas de ocultación: los comentarios ocultos del análisis se omiten
Peso estructural (h): en V1 y V2 cada comentario = 1; en V3, comentario principal = 1 y las respuestas comparten un grupo (Apéndice D)
Interacción (opcional): si está Ponderada, los Me gusta y las respuestas ajustan el promedio
Promedios por eje: promedio ponderado por señal
Combinación principal: aplica los pesos de la versión. En V3, el Sentimiento es primero Contenido + Tema al 50/50
Límite de la Versión 3: limita la puntuación al máximo correspondiente a la proporción de contenido muy negativo (Apéndice D)
Visualización: redondeo hacia abajo a un decimal
Los porcentajes del desglose nunca se ponderan por interacción. Cada comentario cuenta como 1 en las barras de distribución.
Apéndice C · Ponderación de la interacción
Si el modo Ponderado está activado, los comentarios con más Me gusta y respuestas cuentan más. La Versión 3 utiliza un incremento lineal-logarítmico moderado para que los comentarios menos activos conserven peso y los más activos reciban un aumento, sin convertirse en el único factor. Las Versiones 1 y 2 utilizaban una curva de potencia pronunciada en la que el multiplicador del comentario principal era 1× y el de los demás era una fracción de ese valor.
La intensidad w es una configuración del equipo limitada a 0–1. Con e = max(Me gusta + respuestas, 1) y eMax como el valor e más alto del conjunto de comentarios, la proporción logarítmica normalizada es:
normalized = ln(1 + e) / ln(1 + eMax)Version 3 multiplier = 1 + 4w × normalized (range 1× to (1 + 4w)×)
Version 1/2 multiplier = normalized^10wEl rango va de 1× a (1 + 4w)×. Con w = 1, el comentario principal obtiene 5×; con w = 0.5, obtiene 3×. Si w = 0, se omite el multiplicador y peso = h. Un comentario con cero Me gusta y cero respuestas sigue teniendo e = 1.
Qué ejes reciben el multiplicador
Eje | Versión 1 / 2 | Versión 3 |
|---|---|---|
Sentimiento / Contenido / Tema | Sí, cuando w > 0 | Sí, cuando w > 0 |
Relevancia | Sí, cuando w > 0 | No, solo peso estructural |
Consenso | Sí, cuando w > 0 | No, solo peso estructural |
Barras de porcentaje por grupo | Nunca | Nunca |
Multiplicadores cuando eMax = 1,000 y w = 1
e | V1 / V2 | V1 / V2 frente al máximo | V3 | V3 frente al máximo |
|---|---|---|---|---|
1 (suelo) | ~10⁻¹⁰× | ~0% | 1.40× | 28% |
10 | 0.00002× | ~0% | 2.39× | 48% |
50 | 0.004× | 0.4% | 3.28× | 66% |
100 | 0.018× | 1.8% | 3.67× | 73% |
250 | 0.11× | 11% | 4.19× | 84% |
500 | 0.35× | 35% | 4.60× | 92% |
1,000 (máx.) | 1.00× | 100% | 5.00× | 100% |
Apéndice D · Extras de la Versión 3
La Versión 3 añade una jerarquía de respuestas y un límite de negatividad para que la puntuación refleje la temperatura general de las secciones de comentarios tanto en los casos habituales como en los extremos. La jerarquía de respuestas evita que una cadena larga de respuestas pese más que el hilo principal. El límite de negatividad ajusta la puntuación máxima de la escala cuando un porcentaje considerable del sentimiento de los comentarios es negativo.
Jerarquía de respuestas
Peso del comentario principal = 1.0
Las respuestas directas comparten un grupo: 0.5 en total si hay 1–3 respuestas, 1.0 en total si hay 4 o más
Cada respuesta obtiene grupo / número de respuestas
Si la ponderación de interacción también está activada: peso = h × multiplicador
Límite de negatividad
Si suficientes comentarios obtienen menos de 3, se reduce el máximo que puede alcanzar la puntuación y la puntuación mostrada no puede superarlo:
Siftsy Score = min(raw, max)Proporción muy negativa | Máximo |
|---|---|
< 2% | 10.0 (sin límite) |
2%+ | 9.5 |
5%+ | 9.0 |
10%+ | 8.5 |
20%+ | 8.0 |
La puntuación general utiliza la proporción conjunta muy negativa de las lecturas de Sentimiento, contando cada comentario una vez para Contenido y una vez para Tema (lecturas inferiores a 3). Contenido utiliza oposición (Contenido inferior a 3) y Tema utiliza hostilidad (Tema inferior a 3). La combinación mantiene el límite general coherente con los límites por dimensión: 6 % de oposición y 0 % de hostilidad se interpretan como un 3 % de contenido muy negativo general.
Documentos relacionados
¿Te fue útil?
¿Te fue útil?