Dinámicas de la comunidad

1. El veredicto sobre la controversia

El Controversy Score revela el «Riesgo Social» de una botella. Al calcular la desviación estándar σ de todas las valoraciones, determinamos si la comunidad coincide en su veredicto o si está profundamente dividida.

2. Factores determinantes de la puntuación (sabores y carácter)

Score Drivers muestran qué descriptores aromáticos y qué rasgos de carácter se asocian con una puntuación más alta o más baja para una bebida. Responden al porqué de las valoraciones de la gente, no solo al cuánto.

Cómo interpretarlos

• La barra representa la diferencia entre la puntuación media de las reseñas que mencionan el término y la media de aquellas que mencionan cualquier descriptor aromático o de sabor (o cualquier atributo) de esta bebida (en el eje), ponderada por el número de reseñas. Las reseñas que no especifican ningún perfil organoléptico suelen ser breves o neutras y presentan puntuaciones más bajas; incluirlas haría que casi cualquier término pareciera positivo.
• La etiqueta representa el número de reseñas. Un término necesita al menos 3, y cada reseña cuenta una sola vez, sin importar cuántas veces repita la palabra.
• Ponderación: un término procedente de 3 reseñas conserva 3/8 de su efecto; uno de 45 reseñas, 9/10. Una señal respaldada por numerosos catadores prevalece sobre un valor atípico fruto del azar.
• Los efectos menores (menos de 0,3 puntos tras la ponderación) se descartan. Cuando ningún factor reduce la puntuación de forma perceptible, el gráfico así lo indica: eso también constituye un hallazgo.
• Sin solapamiento: cada descriptor aromático solo figura bajo Flavor Drivers, y el azahar no se computa además como flor.
• Sin términos de veredicto: palabras como delicioso u horrible quedan fuera. Una reseña que dice horrible obtiene una puntuación baja por definición, por lo que te indica que a la gente no le gusta una bebida, no por qué.

Ejemplo: en los gráficos anteriores, Medicinal y Áspero bajan la puntuación, mientras que Vainilla y Suave la suben. Si no le agradan las notas medicinales, déles más peso que a la puntuación media.

3. Bajo el capó

Los modelos y el software detrás de esta página, y cuándo se ejecutan.

• RoBERTa cardiffnlp/twitter-roberta-base-sentiment-latest

  Puntuación a partir del texto: Dado que las reseñas recopiladas de otros sitios no tienen una puntuación que podamos replicar, un modelo de lenguaje de la familia BERT calcula una nota a partir del texto (del 1 al 10). Las reseñas de nuestra comunidad conservan la puntuación otorgada por su autor.

  Cuándo: Solo reseñas recopiladas de otros sitios.

• spaCy en_core_web_lg

  Análisis léxico: Extrae los adjetivos y sustantivos de cada reseña, en su forma lematizada y sin palabras vacías, para vincular los términos con las opiniones.

  Cuándo: Cada reseña.

Análisis en profundidad y documentación