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Buena práctica Importada

El clasificador de sentimiento por IA de Expresso — Goiás automatiza el análisis de los comentarios ciudadanos en su red estatal de servicios

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La Secretaría de Estado de Administración (SEAD) de Goiás construyó un clasificador Multinomial Naïve Bayes para ordenar automáticamente los comentarios ciudadanos sobre su red de servicios Expresso en un panel de sentimiento en tiempo real, sustituyendo la revisión manual — aunque no se han publicado cifras de precisión ni de volumen.

El clasificador de sentimiento por IA de Expresso — Goiás automatiza el análisis de los comentarios ciudadanos en su red estatal de servicios

Detalles

Madurez
Piloto
Promotor
Secretaria de Estado da Administração (SEAD), Government of the State of Goiás
Período
2024-2025
Palabras clave
public administration, service delivery, citizen feedback, sentiment analysis, machine learning

Contexto

EXPRESSO es el modelo de prestación de servicios ciudadanos de Goiás, que abarca siete canales (tiendas físicas, atención presencial, web, app, bot, quioscos y correo). Los comentarios de los ciudadanos que usan estos canales eran revisados manualmente por el personal de la SEAD, un proceso que el propio equipo de la agencia describió como "lento y propenso a incoherencias".

Actividades

El equipo de la SEAD (Rafaela M. Rosa, Jessé D. de Souza y Camila do N. Freitas) diseñó y probó un pipeline de clasificación de sentimiento: preprocesamiento de texto (eliminación de ruido, tokenización, lematización, ajuste de palabras vacías) alimentando varios algoritmos candidatos, con el Naive Bayes Multinomial elegido por su desempeño comparativamente mejor al señalar comentarios negativos. El modelo validado se integró en el Data Warehouse central del estado para alimentar un panel en tiempo real con nubes de palabras que visualizan comentarios positivos y negativos, permitiendo a los gestores de la SEAD monitorear el sentimiento bajo demanda en lugar de esperar informes manuales.

Conclusiones

El informe publicado, presentado en la Conferencia de 2025 sobre Investigación en Gobierno Digital, no revela cifras de precisión, el volumen de comentarios procesados, ni una comparación antes/después frente al proceso manual que sustituyó, y no se indica la fecha exacta en que la herramienta entró en producción (a diferencia de haber sido validada con gestores). Los autores describen el enfoque como "un marco escalable y replicable" que esperan extender a otros centros de servicio público, pero esa extensión aún no se ha documentado.

Implementación

Coste indicativo
Bajo (< 50 000 €) — Internal state data-team development; no separate budget disclosed.
Tiempo hasta resultados
Corto (< 1 año) — Presented at the 2025 Conference on Digital Government Research; production launch date not stated.
Personal y competencias
SEAD (Goias state secretariat) data team: Rafaela M. Rosa, Jesse D. de Souza, Camila do N. Freitas

Condiciones para el éxito

  • Integration into the state's existing central Data Warehouse rather than a standalone tool
  • Real-time dashboard letting managers monitor sentiment on demand

Modos de fallo comunes

  • No accuracy figures, feedback volume, or before/after comparison disclosed
  • Production go-live date not stated

Dónde encaja

Tipo de gobernanza
state government citizen-service agency
Escala
state (Goias, Brazil)
Nivel de ingresos
upper-middle-income

Habitualmente financiado por

National / regional programmes

Vías de financiación indicativas para prácticas de este tipo: compruebe siempre las convocatorias vigentes y las reglas de elegibilidad de cada programa.

¿Usted implementa esta práctica? Reivindíquela — los implementadores verificados obtienen un contacto público en la página y pueden proponer correcciones.

Fuentes de datos

De dónde se obtuvo la información de esta práctica, y cuándo.

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