: Análisis de Sentimiento de Marca: Gestión Automatizada de Comentarios con LLM Local

Abstract

Este proyecto tiene como finalidad desarrollar una herramienta integral para capturar, analizar, clasificar y aprovechar comentarios de usuarios en redes sociales, enfocándose en la percepción pública de publicaciones de marcas u organizaciones. El eje principal es una extensión de Google Chrome que permite identificar y recoger comentarios de forma automática, eliminando la necesidad de intervención manual. Esta extensión también posibilita el análisis de sentimiento directamente desde el navegador, sin enviar datos a servidores externos, gracias a la integración con Gemini, un modelo de lenguaje que opera localmente. Esta característica mejora la privacidad, reduce tiempos de procesamiento y ofrece funcionalidades clave, como la clasificación de comentarios (positivos, neutros o negativos) y la generación automática de respuestas sugeridas, facilitando la labor de equipos de comunicación o atención al cliente.

Una vez procesados, los comentarios se almacenan en BigQuery, dentro de la infraestructura de Google Cloud Platform (GCP), lo que permite gestionar grandes volúmenes de datos de manera escalable y eficiente. Esta etapa transforma la información no estructurada en una base organizada, útil para aplicar análisis avanzados y detectar patrones relevantes. Finalmente, los resultados se visualizan mediante Looker Studio, a través de dashboards dinámicos que muestran la evolución y distribución del sentimiento en torno a publicaciones específicas. Estas visualizaciones brindan una herramienta estratégica valiosa para mejorar la toma de decisiones y evaluar el impacto de las campañas comunicativas.

This project aims to develop a comprehensive tool to capture, analyze, classify, and leverage user comments on social media, with a specific focus on monitoring public perception of brand or organization posts. The core of the project is a Google Chrome extension that identifies and collects comments automatically, eliminating the need for manual intervention. This extension also enables sentiment analysis directly within the browser, without sending data to external servers, thanks to the integration of Gemini, a language model that runs locally. This feature enhances privacy, reduces processing time, and offers key functionalities such as comment classification (positive, neutral, or negative) and automatic generation of suggested responses, helping communication or customer service teams manage and prioritize comments more efficiently.

Once processed, the comments are stored in BigQuery, part of the Google Cloud Platform (GCP) infrastructure, which allows the management of large volumes of data in a scalable and efficient way. This stage transforms unstructured and scattered data into an organized and accessible database, suitable for applying advanced analyses and detecting relevant patterns. Finally, the results are visualized using Looker Studio through dynamic and interactive dashboards that show the evolution and distribution of sentiment around specific posts. These visualizations provide a valuable strategic tool for improving internal decision-making and assessing the communicative impact of campaigns.