Topic Modeling (Modelado de Temas)

También conocido como: Modelado de Temas, LDA, BERTopic, Análisis Temático Automático

Técnica de ML no supervisada que descubre automáticamente temas o clusters temáticos en grandes colecciones de texto.

El Topic Modeling (Modelado de Temas) es una técnica de aprendizaje automático no supervisado que analiza grandes colecciones de texto para descubrir automáticamente los temas o clusters temáticos que emergen de los datos, sin que el investigador tenga que definirlos a priori.

Los algoritmos más comunes incluyen LDA (Latent Dirichlet Allocation), NMF (Non-negative Matrix Factorization) y más recientemente modelos basados en transformers como BERTopic o Top2Vec.

En research, el topic modeling es extremadamente valioso para: analizar miles de respuestas abiertas de encuestas, identificar temas emergentes en conversaciones de redes sociales, descubrir drivers de satisfacción o insatisfacción en feedback de clientes, y encontrar patrones no esperados en datos cualitativos masivos.

Atlantia usa topic modeling como complemento a la codificación con IA para asegurar que no se pierdan insights emergentes en los verbatims.