Poco a poco las empresas se van dando cuenta de la necesidad de gestionar su reputación en la red. El nivel de madurez es todavía muy bajo si tenemos en cuenta el potencial que existe en las actividades de búsqueda, análisis, gestión, participación, defensa…

Existen numerosas herramientas online y offline para automatizar o facilitar estas actividades, pero siempre es necesario la supervisión manual del experto, especialmente en la valoración de los matices que pueden hacer que un comentario sea etiquetado como positivo o negativo.

Los algoritmos más sencillos utilizados en la búsqueda y discriminación de comentarios que pueden tener un impacto reputacional negativo se basan en listas de palabras que normalmente se asocian a clientes insatisfechos o a trabajadores descontentos (por ejemplo), y a frases que se utilizan habitualmente con ánimo de reproche. Pero sigue produciéndose un alto nivel de falsos positivos, debido a la dificultad para relacionar la frase con el contexto, confirmar la pertenencia del autor a un grupo de interés prioritario o interpretar correctamente el matiz.

Progresivamente estos algoritmos se van perfeccionando y parece que SASI podría llegar a ser un ejemplo de ello. Se trata de un algoritmo basado en un experimento realizado sobre 66.000 comentarios de libros y otros productos ofrecidos en Amazon, por lo que su ámbito de actuación de limita principalmente al sector editorial.

Las personas que participaron en el experimento etiquetaron las frases que contenían cierto nivel de ironía verbal, como: "ideal para personas con problemas de insomnio", refiriéndose a un libro. Este algoritmo sigue dependiendo de un trabajo previo de selección y etiquetado de frases, pero es un primer paso para aplicar inteligencia en las búsquedas automatizadas.

Otra tecnología que puede ayudar a las búsquedas es el controvertido reconocimiento facial en las imágenes, que podría integrarse en una aplicación con algoritmos de análisis contextual y llevar la gestión de la reputación a cotas tan insospechadas como peligrosas. El debate sobre el uso de esta tecnología sigue en el seno de Google debido a su evidente impacto en materia de intimidad.