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Minería de Opinión y Comportamiento del Consumidor Digital: Un Análisis de Sentimientos Mediante Procesamiento de Lenguaje Natural (NLP) en el Sector Gastronómico de Ibagué, Tolima
La transformación digital ha reconfigurado la relación entre consumidores y establecimientos gastronómicos, convirtiendo las redes sociales en espacios donde los comensales expresan opiniones que influyen directamente en las decisiones de otros usuarios.
El presente working paper tiene como objetivo analizar el sentimiento de las opiniones expresadas por consumidores digitales en Instagram, Facebook y TikTok sobre restaurantes formales y establecimientos de comida rápida en Ibagué, Tolima, mediante técnicas de Procesamiento de Lenguaje Natural (NLP). La investigación adopta un enfoque exploratorio-descriptivo con diseño mixto, predominantemente cuantitativo, que integra métodos de recolección automatizada de datos textuales, preprocesamiento lingüístico y aplicación comparativa de modelos de análisis de sentimientos: enfoques basados en léxico (VADER, TextBlob), aprendizaje automático clásico (Naïve Bayes, SVM, Random Forest) y modelos transformer preentrenados para español (BETO, RoBERTuito). Complementariamente, se emplean técnicas de modelado de tópicos (LDA, BERTopic) para identificar las dimensiones temáticas recurrentes.
El estudio se sustenta en la brecha identificada en la literatura respecto a la escasa evidencia empírica sobre NLP aplicado al español colombiano coloquial en el sector gastronómico, y en la subutilización de redes sociales como fuentes de datos para investigación. Se espera que los resultados permitan generar recomendaciones estratégicas basadas en la voz del consumidor para el fortalecimiento del sector gastronómico local.
