El Reddit Bank Sentiment Scraper es un pipeline de datos construido durante una pasantía de Data Science en Santander para extraer y analizar conversaciones en español de Reddit sobre bancos mexicanos — principalmente BBVA y Nu. Expone quejas recurrentes de clientes, menciones de productos y patrones de sentimiento a partir de discusiones reales de usuarios.
Qué hace
El pipeline procesa publicaciones y comentarios de Reddit en varias etapas:
Carga de datos
load_data() lee archivos CSV exportados (Spanish Posts.csv, Spanish Comments.csv) en DataFrames separados de Pandas para posts y comentarios.
Filtrado de contenido
filter_santander_content() aísla posts y comentarios que mencionan bancos objetivo (Santander, BBVA, Nu), manteniendo hilos de comentarios vinculados a posts relevantes para análisis con contexto.
Preprocesamiento de texto
preprocess_text() limpia texto crudo para NLP:
- Elimina URLs
- Preserva caracteres en español (á, é, í, ó, ú, ñ)
- Normaliza a minúsculas
Detección de menciones de productos
detect_products() y analyze_product_mentions() escanean el texto contra un diccionario de palabras clave SANTANDER_PRODUCTS, contando cuántas veces aparece cada categoría de producto en posts y comentarios.
Detección de problemas
detect_issues() mapea texto a categorías de palabras clave COMMON_ISSUES — marcando temas recurrentes de queja como servicio en sucursal, bugs de app, comisiones o problemas con tarjetas.
Análisis de redes
NodosCalculador.txt construye análisis de grafos/nodos sobre redes de comentarios para ver cómo se propagan las quejas entre hilos y qué temas se agrupan.
Notebook consolidado
V5 Notebook.txt integra scraping, filtrado, detección de productos y análisis de problemas en un flujo end-to-end con visualizaciones.
Scrapers separados
El repositorio incluye scripts de scraper específicos por banco:
BBVAScrapper.txt— Apunta a subreddits y búsquedas por palabra clave relacionadas con BBVANuScrapper.txt— Apunta a discusiones sobre el banco NuRedditScrapper.txt— Lógica central de scraping compartida entre objetivos
Caso de uso
Este trabajo respaldó los esfuerzos de inteligencia competitiva de Santander — entender de qué se quejan públicamente los clientes de bancos rivales (BBVA, Nu) para informar mejoras de servicio y estrategia de experiencia en sucursal. Los hallazgos alimentaron el mismo periodo de pasantía que los modelos de calidad de ATM/sucursal descritos en la página de Experience.
Stack tecnológico
| Capa | Elección |
|---|---|
| Lenguaje | Python |
| Datos | Pandas |
| Fuente | Reddit API → exportación CSV |
| NLP | Coincidencia por palabras clave, preprocesamiento de texto |
| Análisis | Análisis de redes/grafos (NodosCalculador) |
| Salida | DataFrames anotados, resúmenes en notebook |
Proceso de desarrollo
Subida inicial del scraper
El pipeline de scraper de Reddit se commiteó como parte del codebase de la pasantía en Santander — scripts de scraper para BBVA y Nu, la lógica principal de RedditScrapper, calculador de redes, notebook consolidado V5 y datasets CSV exportados de posts/comentarios en español.
Se desarrolló en paralelo con el analizador de códigos de actividad y el mapeo de sucursales bancarias durante la pasantía de Data Science en Santander (2024–2025), antes de que cada flujo se extrajera a su propio repositorio enfocado.
Construyendo Smartclic Demo