El análisis textual es una aplicación del aprendizaje automático (Machine Learning) que permite convertir un texto o un grupo de textos en datos estructurados que se puedan analizar con facilidad. Dentro de la información que se puede extraer de los textos procesados están la frecuencia y la correlación de los términos, los cuales se pueden plasmar en nubes de palabras según su ocurrencia, que permite detectar las emociones expresadas y clasificar los textos en positivo, negativo o neutro, entre otros. Esta herramienta tiene aplicaciones en diversos ámbitos, un caso particular, es el análisis de la comunicación del Banco de la República, expresada a través de las minutas de las reuniones de la Junta Directiva. De esta manera, del ejercicio de análisis textual se desprende la siguiente nube de palabras, en la cual, el tamaño de la letra está directamente relacionado con la frecuencia del término.
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En adición a esto, se puede realizar un análisis de correlación, el cual permite conocer el grado de asociación y de co-ocurrencia de los distintos términos expresados en la comunicación. El resultado de este ejercicio se muestra a continuación.
Por último, por medio del análisis textual de las minutas del Banco de la República, se puede concluir que durante el segundo semestre de 2019, el emisor concentró su comunicación en las proyecciones de crecimiento del país y en la tasa de interés.
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