Hace unas semanas, realizamos este post explicando las razones por las cuales Buzzmonitor decidió no utilizar nubes de términos dentro de su interface para exhibir datos. La publicación generó varias discusiones entre analistas de redes sociales, y por ello, decidimos enlistar aún más razones para no utilizarlas:
1.- No organiza información
Cien términos nos dan mucha más información de la que conseguimos realmente captar. En lugar de organizar y ayudar a traer insights, la nube de términos nos información sin un foco y conclusiones incorrectas.
2-Asociaciones incorrectas
Tendemos a juntar términos física o semánticamente cercanos automáticamente y esto nos puede llevar a tener lecturas incorrectas de la información. Por ejemplo: El nombre de una actriz justo a un lado de la palabra “bonita” nos puede hacer pensar que ésta, es la opinión que los usuarios tienen acerca de ella, cuando en realidad, los usuarios pueden estar hablando acerca de la trama de la novela en la que esta participando.
3.- Demasiados términos, que en su mayoría no nos dicen nada
Artículos, preposiciones, adverbios, y una cantidad inmensa de palabras “vacías” que no nos dicen nada acerca de nuestros consumidores y usuarios acaban ocupando el espacio de palabras más importantes que son las que realmente nos dan insights de calidad dentro se una nube de términos.
4.-Base de datos restringida
Gran parte de los generadores de nubes de datos no son capaces de procesar más de 50 mil líneas de texto. Así que si tienes una marca que genera mucho buzz en redes, definitivamente utilizarlas no será una buena opción.
