Gustavo de Azevedo Reis; William Barbosa

DOI: 10.22167/2675-6528-202604416

Artículo derivado del Trabajo de Conclusión de Curso (TCC), con contenido basado en el trabajo original del alumno y adaptado al formato editorial de la Revista E&S con el apoyo de la herramienta ResumeAI, solución de inteligencia artificial desarrollada por el Instituto Pecege para síntesis y organización textual.

Resumen

Este estudio aplicó técnicas de Procesamiento de Lenguaje Natural para analizar el sentimiento de los consumidores brasileños en relación con el lanzamiento del Samsung Galaxy S25. El objetivo fue analizar el sentimiento de los consumidores, a partir de 1.320 comentarios en lengua portuguesa recopilados en la plataforma Reddit, en el período de enero de 2024 a diciembre de 2025. Se utilizó el modelo BERTimbau, pre-entrenado para la lengua portuguesa, ajustado mediante “fine-tuning” para clasificación ternaria de sentimiento (positivo, negativo y neutro), alcanzando una precisión de 78,26% y F1 Macro de 78,21%. El análisis temporal, estructurado en tres fases (rumores y especulaciones, lanzamiento y pos-lanzamiento), reveló que el sentimiento negativo predominó en la fase de rumores (42,7%), retrocedió durante el lanzamiento (25,9%) y se estabilizó en el pos-lanzamiento (35,7%). La inteligencia artificial embarcada (Galaxy AI) fue el tema más discutido (588 menciones) y predominantemente negativo (46,9%). La batería se configuró como el atributo con mayor insatisfacción (55,9% negativo), siendo el único cuya percepción se deterioró tras el uso real. La cámara destacó como el atributo con mejor evaluación relativa. Los resultados indicaron que la innovación incremental encuentra límites en la capacidad de generar valor percibido suficiente para sustentar el posicionamiento premium del producto en el mercado brasileño.

Palabras clave: Análisis de sentimiento; BERTimbau; Procesamiento de lenguaje natural; Reddit; Smartphones.

1. Introducción

En las últimas décadas, el mercado global de smartphones se ha consolidado como uno de los segmentos más competitivos y dinámicos de la industria tecnológica. En 2023, el sector movió aproximadamente 410 mil millones de dólares en todo el mundo, con la venta de más de 1,2 mil millones de dispositivos (IDC, 2024). En Brasil, se comercializaron cerca de 44 millones de smartphones en el mismo año, destacando el crecimiento superior al 20% del segmento premium. Este movimiento refuerza la relevancia estratégica de las líneas premium para fabricantes e inversores, en función de su mayor ticket promedio y su impacto directo en los márgenes y el posicionamiento competitivo (IDC, 2024).

En este contexto altamente competitivo, la percepción de los consumidores asume un papel central en la formulación de estrategias de fijación de precios, marketing, posicionamiento de marca y previsión de la demanda. Con la ampliación del uso de las redes sociales y de plataformas de evaluación en línea, las opiniones de los usuarios pasaron a desempeñar un papel determinante en el proceso de decisión de compra. Según BrightLocal (2023), el 76% de los consumidores afirman consultar evaluaciones en línea durante la búsqueda de productos y servicios. De forma complementaria, un estudio realizado por PowerReviews (2023) indica que más del 90% de los consumidores consideran las evaluaciones en línea un factor decisivo en el proceso de compra.

Estudios como los de Chevalier y Mayzlin (2006), Cui et al. (2012) y Floyd et al. (2014) evidencian que las evaluaciones en línea ejercen un impacto significativo en el comportamiento del consumidor, especialmente en mercados de bienes duraderos y de alto valor agregado. Estas investigaciones demuestran empíricamente que tanto el volumen como la valencia de las evaluaciones en línea influyen en la percepción de calidad de los consumidores y, consecuentemente, en las ventas. Las evaluaciones negativas tienden a recibir mayor atención, funcionando como un mecanismo de reducción de incertidumbre, mientras que las positivas actúan como un mecanismo de confirmación de la decisión de compra (Floyd et al., 2014).

En este escenario, técnicas de Procesamiento del Lenguaje Natural (PLN) se han aplicado ampliamente para profundizar el análisis de estas opiniones en entornos digitales. Lucini et al. (2020), por ejemplo, investigaron la satisfacción de los clientes en el sector aéreo a partir de evaluaciones textuales en línea, utilizando análisis de sentimiento e identificación de temas. Los modelos basados en aprendizaje profundo, como los fundamentados en arquitecturas del tipo transformer, presentan un rendimiento superior en el análisis de sentimiento en textos cortos e informales, característicos de las redes sociales (Araci, 2019). El sentimiento agregado expresado en las redes sociales también ejerce una influencia relevante sobre la reputación corporativa y el desempeño financiero de las empresas (Islam et al., 2025).

En el segmento de smartphones premium, Samsung Electronics se destaca como uno de los mayores conglomerados tecnológicos del mundo, con la línea Galaxy S representando una de sus principales fuentes de ingresos y posicionándose entre las líderes del mercado global. La empresa compite directamente con Apple y Xiaomi, que adoptan estrategias distintas en términos de portafolio, precios y posicionamiento. En 2024, Samsung registró aproximadamente 223 millones de unidades enviadas, con una cuota de mercado de alrededor del 18% (Counterpoint Research, 2025).

El lanzamiento del Samsung Galaxy S25, anunciado en enero de 2025, generó un alto volumen de comentarios en la plataforma digital Reddit, especialmente en el período comprendido entre el pre-lanzamiento, el anuncio oficial y las semanas posteriores a la llegada del producto al mercado. A pesar de la abundancia de datos disponibles, se observa una brecha en la literatura en cuanto al análisis sistemático de la evolución temporal del sentimiento de los consumidores en lanzamientos de smartphones premium, particularmente en el contexto brasileño. La comprensión de esta dinámica es crucial para la formulación de estrategias eficaces en un mercado cada vez más competitivo.

Este estudio busca llenar ese vacío, justificándose por la necesidad de comprender la percepción del consumidor para respaldar las decisiones estratégicas de las empresas en el sector. El objetivo de este estudio es aplicar técnicas de Procesamiento del Lenguaje Natural, a través del modelo BERTimbau, una adaptación del BERT preentrenada para el idioma portugués, para analizar el sentimiento de los consumidores, a partir de comentarios en idioma portugués publicados en la plataforma Reddit, en relación con el lanzamiento del Samsung Galaxy S25.

2. Material y Métodos

La investigación se llevó a cabo como un estudio observacional, de naturaleza aplicada, basado en el análisis de datos secundarios y no estructurados. Se adoptó un enfoque cuantitativo y exploratorio, utilizando técnicas de Ciencia de Datos y Procesamiento del Lenguaje Natural (PLN) para investigar el sentimiento expresado en textos de redes sociales. Esta metodología permitió la comprensión de la percepción del consumidor en un contexto digital dinámico.

El objeto empírico del estudio consistió en comentarios en lengua portuguesa publicados en la plataforma digital Reddit, específicamente relacionados con el lanzamiento del smartphone Samsung Galaxy S25. La elección de Reddit se justificó por su amplio uso en la difusión de opiniones espontáneas sobre productos de tecnología, según se observó en estudios de minería de opinión (Lucini et al., 2020).

El período temporal de la recopilación de datos abarcó desde enero de 2024 hasta diciembre de 2025. Este intervalo se segmentó en tres fases distintas para permitir el análisis de la evolución del sentimiento de los consumidores: rumores y especulaciones (enero de 2024 a 21 de enero de 2025), lanzamiento (22 de enero a 28 de febrero de 2025) y poslanzamiento (marzo a diciembre de 2025), siguiendo la relevancia de la dimensión temporal en las evaluaciones en línea (Cui et al., 2012; Floyd et al., 2014).

La recopilación de datos se realizó a través del “endpoint” JSON público de la plataforma Reddit. Se utilizaron palabras clave específicas relacionadas con el producto, incluyendo ‘Galaxy S25’, ‘S25 Ultra’, ‘Samsung Galaxy S25’, ‘Samsung S25’ y ‘S25 Plus’. La búsqueda se dirigió a subreddits brasileños, como r/brasil, r/brasilivre y r/tecnologia, y subreddits globales de tecnología, como r/samsung, r/GalaxyS25 y r/Android.

Después de la recolección inicial, se aplicaron procedimientos de filtrado para asegurar que solo textos en lengua portuguesa fueran incluidos en el corpus. Adicionalmente, se excluyeron mensajes duplicados, contenidos automatizados, publicaciones promocionales y textos sin relación directa con el producto, en conformidad con metodologías empleadas en investigaciones similares (Cui et al., 2012; Floyd et al., 2014).

El preprocesamiento de los textos tuvo como objetivo reducir el ruido y estandarizar el corpus para la aplicación de modelos de PLN. Las etapas incluyeron la conversión de todos los textos a minúsculas, la eliminación de URLs, menciones de usuarios (u/) y referencias a subreddits (r/), el formato Markdown de Reddit, emojis, puntuación y caracteres especiales.

Complementariamente, se realizó la eliminación de “stopwords” del idioma portugués y la aplicación de lematización para reducir las palabras a sus formas canónicas. Estos procedimientos son prácticas consolidadas en la literatura de minería de opinión y análisis de sentimiento, esenciales para mejorar el rendimiento de modelos de clasificación textual (Hu y Liu, 2004; Araci, 2019; Lucini et al., 2020).

El análisis de sentimiento se realizó utilizando el modelo BERTimbau, una adaptación del modelo BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) preentrenado para la lengua portuguesa (Souza, Nogueira y Lotufo, 2020). La elección del BERTimbau se justificó por la composición del corpus en portugués y por el rendimiento superior de arquitecturas basadas en “transformers” en tareas de análisis de sentimiento (Araci, 2019).

El modelo BERTimbau se basa en la arquitectura “transformer” (Vaswani et al., 2017), que emplea mecanismos de autoatención para procesar secuencias textuales de forma paralela y capturar dependencias de largo alcance. El BERT, a su vez, utiliza exclusivamente bloques “encoder” del “transformer” para la modelización bidireccional del contexto textual (Devlin et al., 2019).

El modelo BERTimbau fue ajustado mediante “fine-tuning” para la tarea de clasificación de polaridad de los comentarios en tres categorías: positiva, negativa y neutra. Las capas finales del modelo se adaptaron de forma supervisada, permitiendo que las representaciones contextuales aprendidas en el preentrenamiento se ajustaran al dominio específico de comentarios sobre smartphones.

Después de la clasificación de los comentarios, los datos se agregaron temporalmente para analizar la evolución del sentimiento de los consumidores a lo largo del período estudiado. Esta agregación permitió comparar el sentimiento entre las fases de rumores y especulaciones, lanzamiento y poslanzamiento del producto, según la importancia de los análisis dinámicos (Cui et al., 2012).

Adicionalmente, se realizaron análisis exploratorios de los comentarios clasificados como positivos y negativos. El objetivo fue identificar temas recurrentes y atributos del producto más frecuentemente asociados a las evaluaciones de los consumidores. Se examinó la frecuencia y la ocurrencia de términos relacionados con aspectos como rendimiento, precio, diseño, batería y funcionalidades (Hu y Liu, 2004; Floyd et al., 2014).

En relación con los cuidados éticos, la investigación utilizó exclusivamente datos secundarios de acceso público, sin ninguna interacción directa con los autores de las publicaciones analizadas. No se recopilaron informaciones personales ni datos sensibles, asegurando el anonimato de los usuarios. El estudio estuvo en conformidad con las directrices éticas aplicables a investigaciones basadas en datos públicos (Cui et al., 2012; Lucini et al., 2020).

3. Resultados y Discusión

El análisis del sentimiento de los consumidores brasileños en relación con el lanzamiento del Samsung Galaxy S25 se basó en un corpus de 1.320 textos en lengua portuguesa, recopilados en la plataforma Reddit entre enero de 2024 y diciembre de 2025. De este total, 1.279 textos, que representan el 96,9% del corpus, consistían en comentarios, mientras que 41 (3,1%) eran publicaciones que iniciaban discusiones. La longitud media de los textos fue de 211,5 caracteres, con una mediana de 110 caracteres, lo que refleja la naturaleza concisa e informal de las interacciones en las redes sociales. Esta predominancia de comentarios sobre publicaciones es un reflejo de la dinámica de Reddit, donde las discusiones se desarrollan a partir de un número limitado de temas iniciales.

La distribución temporal del corpus reveló dos períodos de intensa actividad de discusión. El primero ocurrió en el primer semestre de 2024, con picos notables en febrero, registrando 154 textos, y en abril, con 172 textos. Estos picos coincidieron con fases de filtraciones y especulaciones sobre las características del Galaxy S25. Tras un período de menor volumen entre julio y noviembre de 2024, el último trimestre de 2025 presentó un aumento significativo en las discusiones, con 125 textos en octubre, 106 en noviembre y 188 en diciembre. Este patrón temporal sugiere una maduración de la experiencia de uso del producto y un posible aumento de discusiones impulsadas por promociones de fin de año o comparaciones con modelos competidores lanzados a lo largo del año.

La evaluación del modelo BERTimbau, tras el proceso de fine-tuning para la clasificación ternaria de sentimiento, demostró un rendimiento robusto. El modelo alcanzó una precisión del 78,26% y un F1 Macro del 78,21% en el conjunto de prueba. La clase negativa obtuvo el mejor rendimiento individual, con una Precisión del 82,51%, un Recall del 78,65% y un F1-Score del 80,53%. La clase positiva presentó el mayor Recall, del 82,41%, lo que indica que la mayoría de los textos positivos fueron correctamente identificados, aunque con una Precisión del 74,17%, lo que sugiere algunas clasificaciones erróneas de textos neutros como positivos. La clase neutra, por su parte, registró un rendimiento equilibrado, con una Precisión del 76,67%, un Recall del 75,41% y un F1-Score del 76,03%.

El análisis de la matriz de confusión reveló que la principal fuente de error del modelo se concentró en la frontera entre las clases negativa y neutra. De las 192 muestras negativas en el conjunto de prueba, 151 fueron clasificadas correctamente, con 29 confundidas con la clase neutra y 12 con la positiva. De las 183 muestras neutras, 138 fueron clasificadas correctamente, 26 atribuidas a la clase negativa y 19 a la positiva. De las 108 muestras positivas, 89 fueron clasificadas correctamente, 13 confundidas con la clase neutra y solo 6 con la negativa. Este comportamiento es esperado en textos informales de redes sociales, donde el tono crítico y analítico frecuentemente transita entre estas categorías, dificultando la distinción clara.

La confianza media del modelo en las predicciones fue del 96,1%, con la distribución de las probabilidades asignadas a cada clase mostrando un comportamiento bimodal. Esto indica que el modelo tiende a clasificar los textos con un alto grado de certeza, sin una concentración significativa de casos en la zona de ambigüedad. El análisis de la distribución de confianza por clase predicha confirmó esta robustez, con las tres categorías presentando medianas superiores a 0,97, y una proporción reducida de valores atípicos de baja confianza, lo que refuerza la fiabilidad de las clasificaciones realizadas por el modelo BERTimbau.

Tras la aplicación del modelo al corpus completo, la distribución general de los sentimientos reveló un predominio de comentarios neutros, que representaron el 39,8% (526 textos), seguidos de cerca por los negativos, con el 38,3% (505 textos), y los positivos, con el 21,9% (289 textos). Este patrón es coherente con la literatura de análisis de sentimiento en redes sociales, que frecuentemente observa una mayor frecuencia y detalle en las manifestaciones de insatisfacción de los consumidores. Esta tendencia puede interpretarse como un mecanismo de reducción de la incertidumbre en el proceso de toma de decisiones, donde las evaluaciones negativas reciben mayor atención (Floyd et al., 2014).

Un análisis complementario por tipo de contenido evidenció una diferencia expresiva entre publicaciones y comentarios. Las publicaciones que inician discusiones presentaron un sentimiento negativo en el 48,8% de los casos y positivo en solo el 4,9%. En contraste, los comentarios exhibieron una distribución más equilibrada, con un 37,9% de sentimiento negativo y un 22,4% de positivo. Este hallazgo sugiere que la motivación para iniciar una nueva discusión en Reddit está fuertemente asociada a la insatisfacción, mientras que las opiniones positivas tienden a emerger de forma reactiva, como contribuciones en conversaciones ya en curso. Esta asimetría tiene implicaciones metodológicas, indicando que métricas basadas exclusivamente en el volumen de publicaciones pueden sobreestimar el sentimiento negativo.

El análisis de participación, medido por el número de “upvotes”, reveló que no hubo una correlación estadísticamente significativa entre el sentimiento de los comentarios y la participación recibida (Spearman p = 0,031; p = 0,259). Aunque los textos positivos presentaron una media de puntuación ligeramente superior (9,69) en comparación con los negativos (7,55) y neutros (3,63), las medianas fueron iguales a 1,0 para las tres categorías. Este resultado indica que la visibilidad de los comentarios en Reddit no se ve significativamente influenciada por la polaridad del sentimiento, lo que confiere representatividad equilibrada al corpus analizado y reduce el riesgo de sesgo de exposición en los resultados.

El análisis temporal del sentimiento, estructurado en tres fases del ciclo de vida del producto, reveló dinámicas distintas. En la fase de rumores y especulaciones, que abarcó 585 textos (44,3% del corpus), se observó la mayor proporción de sentimiento negativo, con 42,7%, acompañada por 34,5% de sentimiento neutro y 22,7% de positivo, resultando en un sentimiento medio de 0,80. Este patrón sugiere que las filtraciones y especulaciones sobre cambios incrementales en relación con el modelo anterior alimentaron expectativas negativas, un hallazgo consistente con estudios que destacan el papel de las evaluaciones anticipadas en la formación de percepciones previas al lanzamiento (Cui et al., 2012).

En la fase de lanzamiento, correspondiente al evento Galaxy Unpacked y a la llegada del producto al mercado brasileño, se analizaron 58 textos. El sentimiento negativo retrocedió al 25,9%, el neutro ascendió al 50,0% y el positivo alcanzó el 24,1%, elevando el sentimiento medio a 0,98, el más alto entre las tres fases. Esta reconfiguración indica que el contacto directo con las especificaciones oficiales y las primeras “reviews” equilibraron la percepción de los consumidores, corrigiendo parcialmente el sesgo negativo formado en la fase anterior. Este comportamiento está en consonancia con la literatura que señala el papel de las evaluaciones positivas como mecanismo de confirmación de la decisión de compra (Chevalier y Mayzlin, 2006; Elwalda y Lü, 2016). Sin embargo, el volumen reducido de textos en esta fase impone cautela en la generalización, aunque la tendencia sea consistente.

En la fase de poslanzamiento, la más voluminosa con 673 textos (51,0% del corpus), el sentimiento se estabilizó en un nivel de mayor equilibrio, con 43,2% neutro, 35,7% negativo y 21,1% positivo, y un sentimiento medio de 0,85. La reducción del sentimiento negativo en relación con la fase de rumores (de 42,7% a 35,7%) indica que, aunque las críticas persistieron, la experiencia efectiva de uso contribuyó a una percepción menos polarizada. La serie temporal con media móvil de siete días permitió observar la evolución diaria del sentimiento, oscilando predominantemente entre 0,6 y 1,0 en la fase de rumores, reflejando escepticismo. Se observó un pico acentuado de sentimiento positivo a principios de febrero de 2025, coincidiendo con las primeras impresiones y análisis de uso del producto.

Tras el lanzamiento, las fluctuaciones se volvieron más frecuentes, con picos positivos puntuales, como en diciembre de 2025, y valles negativos recurrentes. Esto indica que la percepción de los consumidores está continuamente influenciada por factores contextuales, como actualizaciones de software, variaciones de precio y lanzamientos de competidores. El análisis de sentimiento por atributo del producto permitió identificar las dimensiones específicas que guían la percepción de los consumidores, revelando la complejidad de las opiniones expresadas por los usuarios.

La inteligencia artificial integrada, denominada Galaxy AI, se destacó como el atributo más discutido, con 588 menciones. A pesar del alto volumen de menciones, el sentimiento asociado fue predominantemente negativo, con 46,9%, resultando en un “sentiment score” de 0,73, y 32,7% neutro y 20,4% positivo. El elevado volumen de menciones confirma el éxito de la estrategia de Samsung en posicionar la IA en el centro de las discusiones. Sin embargo, la predominancia de sentimiento negativo indica que los consumidores brasileños no percibieron valor tangible suficiente en las funcionalidades ofrecidas para justificar el posicionamiento premium del dispositivo.

La batería se configuró como el atributo con la mayor proporción de sentimiento negativo, alcanzando el 55,9% (102 menciones), y la menor “puntuación de sentimiento”, de 0,66. Este resultado evidencia que el mantenimiento de la misma capacidad de 5.000 mAh del modelo anterior generó una insatisfacción expresiva. El software, específicamente la interfaz One UI 7, presentó un 53,6% de sentimiento negativo (207 menciones), lo que sugiere que aspectos relacionados con la experiencia de uso del sistema, como la estabilidad y los cambios en la interfaz, constituyen fuentes relevantes de insatisfacción para los usuarios.

El diseño del dispositivo registró un 53,5% de negatividad (114 menciones), lo que indica que los consumidores consideraron insuficiente la percepción de innovación visual entre generaciones. En contraste, la cámara resultó ser el atributo con la mejor evaluación relativa, con un 25,9% de sentimiento positivo y un 41,4% de negatividad, y una “puntuación de sentimiento” de 0,85, la más alta entre los atributos con un volumen significativo de menciones. Este resultado es coherente con la importante actualización realizada por Samsung en el sensor ultrawide, que pasó de 12 a 50 megapíxeles, lo que representa una mejora perceptible y valorada por los consumidores. La literatura sobre minería de opiniones sostiene que los atributos funcionales de alta relevancia ejercen una influencia desproporcionada en la percepción general del producto, especialmente cuando las expectativas de los consumidores se cumplen o superan (Hu y Liu, 2004).

Las comparaciones con competidores presentaron patrones distintos. Las menciones que involucraban a Apple registraron un 52,5% de sentimiento negativo (198 menciones), reflejando la rivalidad entre las marcas y la tendencia de los consumidores a utilizar la comparación como instrumento de crítica. Las comparaciones con Xiaomi, aunque en menor volumen (62 menciones), registraron el menor índice de negatividad entre los comparativos (40,3%) y el mayor porcentaje de sentimiento neutro (37,1%), con un “sentiment score” de 0,82. Esto sugiere que los consumidores perciben la marca china como una alternativa que ofrece mejor relación costo-beneficio. La comparación con el modelo anterior, el Galaxy S24, registró un 46,4% de sentimiento negativo (112 menciones), evidenciando que una parte significativa de los consumidores no percibió una evolución suficiente entre las generaciones para justificar la actualización. El precio, el segundo atributo más discutido (225 menciones), presentó un 42,7% de sentimiento negativo y un “sentiment score” de 0,81, reflejando la percepción recurrente de que el posicionamiento de precio premium de Samsung en el mercado brasileño enfrenta una resistencia significativa.

El cruce entre atributos y fases temporales reveló dinámicas particularmente relevantes para la comprensión de la evolución de la percepción de los consumidores a lo largo del ciclo de vida del producto. La batería, por ejemplo, presentó una trayectoria de deterioro continuo, con el sentimiento negativo pasando del 51,5% en los rumores al 64,7% en el poslanzamiento, y el “sentiment score” retrocediendo de 0,71 a 0,56. Este fue el único atributo cuya percepción empeoró significativamente tras el uso real y prolongado del dispositivo, lo que sugiere que las expectativas de autonomía no fueron satisfechas por la experiencia cotidiana de uso y que la estancación de la capacidad de la batería constituye una vulnerabilidad competitiva creciente a lo largo del ciclo de vida del producto.

En sentido opuesto, la cámara y el precio presentaron una mejora expresiva en la fase de lanzamiento, con sentimiento positivo alcanzando 50,0% y 42,9% respectivamente. Esto indica que las primeras impresiones de uso validaron las expectativas en cuanto a la calidad fotográfica y que eventuales ofertas de lanzamiento atenuaron la resistencia al precio. La inteligencia artificial, por su parte, mantuvo un comportamiento relativamente estable, con sentimiento negativo oscilando entre 47,5% en los rumores y 43,7% en el poslanzamiento, indicando que ni la experiencia real de uso alteró sustancialmente la percepción escéptica de los consumidores en cuanto al valor de las funcionalidades de IA. El rendimiento presentó los mayores índices de negatividad en todas las fases, con 60,2% en los rumores y 59,8% en el poslanzamiento, sugiriendo que, a pesar del procesador Snapdragon 8 Elite, las expectativas de los consumidores en relación al desempeño permanecieron elevadas y parcialmente insatisfechas. El diseño, por su parte, presentó una mejora relevante entre las fases de rumores (59,3% negativo) y poslanzamiento (44,7% negativo), indicando que la experiencia táctil y visual del producto atenuó las críticas iniciales formuladas con base en imágenes y filtraciones.

En resumen, los resultados demuestran que la percepción de los consumidores no es estática, sino que evoluciona de forma diferenciada según el atributo analizado y la fase del ciclo de vida del producto. Mientras que la cámara, el precio y el diseño presentaron una mejora expresiva tras el contacto directo con el producto, la batería se configuró como una excepción notable, con una trayectoria de deterioro continuo. La inteligencia artificial y el rendimiento mantuvieron patrones de negatividad relativamente estables, sugiriendo que la experiencia de uso no fue suficiente para alterar las percepciones formadas durante la fase de especulaciones. Estos hallazgos refuerzan la importancia de análisis multidimensionales que integren la dimensión temporal y los atributos del producto para una comprensión profunda de la dinámica del sentimiento de los consumidores en lanzamientos de smartphones premium, evidenciando que la innovación incremental encuentra límites en la capacidad de generar valor percibido suficiente para sostener el posicionamiento premium del producto en el mercado brasileño.

4. Conclusión

Este estudio se propuso analizar el sentimiento de los consumidores brasileños en relación con el lanzamiento del Samsung Galaxy S25, utilizando técnicas de Procesamiento del Lenguaje Natural sobre comentarios en lengua portuguesa recopilados en la plataforma Reddit. Se verificó la aplicación exitosa del modelo BERTimbau, ajustado para clasificación ternaria de sentimiento, que alcanzó una precisión del 78,26% y un F1 Macro del 78,21%. El análisis temporal reveló que el sentimiento negativo predominó en la fase de rumores y especulaciones, retrocedió durante el lanzamiento y se estabilizó en el poslanzamiento. Se identificó la inteligencia artificial embarcada (Galaxy AI) como el tema más discutido, pero con un sentimiento predominantemente negativo, mientras que la batería se configuró como el atributo con mayor insatisfacción, siendo el único cuya percepción se deterioró después del uso real del dispositivo. En contraste, la cámara se destacó con la mejor evaluación relativa. Los hallazgos indicaron que la innovación incremental encuentra límites en la capacidad de generar valor percibido suficiente para sustentar el posicionamiento premium del producto en el mercado brasileño.

La principal contribución de este estudio reside en la demostración de la viabilidad y relevancia de la aplicación de técnicas de PLN para un análisis multidimensional de la percepción de los consumidores en lanzamientos de smartphones premium en el mercado brasileño. Los resultados ofrecen reflexiones prácticas para estrategias empresariales, evidenciando que la comunicación sobre la inteligencia artificial, aunque eficaz en generar visibilidad, no se tradujo en una percepción positiva de valor, sugiriendo la necesidad de enfocarse en casos de uso prácticos. El deterioro de la percepción sobre la batería, el único atributo que empeoró tras el uso real, apunta a una vulnerabilidad competitiva y la necesidad de inversiones en su capacidad. Se observó que el volumen reducido de textos en la fase de lanzamiento impone cautela en la generalización de algunos resultados. Para el futuro, las empresas pueden considerar estrategias de gestión de expectativas durante el período de rumores para atenuar el sesgo negativo inicial, y análisis que complementen el volumen de publicaciones con la distribución de sentimiento para evitar sobreestimar la negatividad.

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Vaswani et al., 2017 [Referencia completa no encontrada en el documento original]

Artículo originado del Trabajo de Conclusión de Curso de la Especialización en Data Science y Analytics del MBA USP/Esalq

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