Construir un Analizador de Sentimientos de Instagram con Inteligencia Artificial usando Node.js

Si gestionas una cuenta de marca en Instagram sabes el problema: publicas un Reel, se vuelve viral y de repente aparecen miles de comentarios. Leerlos uno por uno es imposible. En este artículo explicamos cómo automatizar el análisis de sentimiento en minutos usando Node.js, la API de SociaVault para extraer comentarios y la API de OpenAI para analizarlos.

Qué vamos a construir: un pequeño motor que raspa comentarios de cualquier publicación o Reel de Instagram, los envía a un modelo de OpenAI como gpt-4o-mini y devuelve un desglose de sentimiento en formato porcentual y un resumen breve del tono general.

Stack: Node.js como runtime, SociaVault API para scraping sin necesidad de login, y OpenAI API para el análisis de texto. Ideal para equipos de marketing, agencias y desarrolladores que quieran integrar soluciones de inteligencia artificial en procesos de monitorización social.

Paso 1 Configuración: crea un proyecto Node.js con los comandos habituales como mkdir insta-sentiment y cd insta-sentiment. Inicializa con npm init -y e instala las dependencias con npm install axios openai dotenv. Crea un archivo .env con las claves SOCIAVAULT_API_KEY igual a tu_clave_sociavault y OPENAI_API_KEY igual a tu_clave_openai para mantener las credenciales fuera del código.

Paso 2 Obtener comentarios: utiliza el endpoint v1/scrape/instagram/comments de SociaVault. Tu función de obtención hará una petición GET a https://api.sociavault.com/v1/scrape/instagram/comments pasando la url del post como parámetro y el header Authorization con Bearer seguido de la clave de SociaVault. La API devuelve una lista de objetos comentario; extrae el campo text de cada objeto para crear un array de textos listos para analizar.

Paso 3 Analizar con IA: crea una función analyzeSentiment que reciba la lista de comentarios y haga batching para optimizar tokens y contexto. Por ejemplo toma las primeras 50 entradas y construye un prompt que solicite un objeto JSON con porcentajes de Positive, Neutral y Negative y una frase resumen del tono general. Envía ese prompt al modelo gpt-4o-mini de OpenAI y parsea la respuesta JSON para obtener los porcentajes y el resumen.

Paso 4 Integración: implementa una función main que reciba la URL del Reel o post, llame a getComments, valide que haya comentarios, llame a analyzeSentiment y muestre por consola o guarde en base de datos el informe de sentimiento. Al ejecutar node index.js obtendrás un reporte rápido que puede decir por ejemplo Positive 75% Neutral 15% Negative 10% y un resumen tipo Usuarios están encantados con la nueva función pero algunos muestran dudas sobre el precio.

Ampliaciones prácticas: automatizar la ejecución cada hora, enviar alertas a Slack si el porcentaje negativo supera un umbral, o construir un panel de control que visualice tendencias en el tiempo. Estas mejoras facilitan la integración con soluciones empresariales y procesos de inteligencia de negocio.

Por qué esto importa: para un desarrollador es un proyecto divertido de fin de semana; para una agencia de marketing es el núcleo de un producto que puede monetizarse. En Q2BSTUDIO como empresa de desarrollo de software y aplicaciones a medida ofrecemos experiencia en inteligencia artificial, ciberseguridad y servicios cloud para llevar esta idea a producción. Si quieres una solución personalizada podemos desarrollar desde la captura y procesamiento de datos hasta la integración con dashboards y procesos automatizados. Consulta nuestros servicios de desarrollo de aplicaciones y software a medida en desarrollo de aplicaciones y software a medida y descubre nuestras capacidades en inteligencia artificial y soluciones IA para empresas en servicios de inteligencia artificial.

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Próximos pasos: consigue tu SociaVault API Key y tu OpenAI API Key, prototipa el flujo en Node.js y si necesitas apoyo técnico Q2BSTUDIO puede ayudarte a implementar la solución completa, incluyendo integración con Power BI para informes y con arquitecturas seguras en cloud AWS o Azure. Con una base de código sencilla habrás creado el motor central de una herramienta que aporta valor inmediato a equipos de marketing y soporte.

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