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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
Este proyecto se extrajo del codebase más amplio de la pasantía en Santander después de validar los flujos de scraping y análisis con datos reales de Reddit. El historial de commits refleja una subida consolidada del pipeline funcional en lugar de muchos commits públicos incrementales.
Pipeline de recolección de datos
- Scripts de scraper para hilos de BBVA y Nu, más el módulo compartido
RedditScrapperque maneja paginación y exportación. - Uso de la API de Reddit para extraer posts y comentarios en español hacia archivos CSV estructurados.
- Aplicación de keyword matching y preprocesamiento de texto para que solo contenido relevante a bancos entrara al set de análisis.
- Salidas: datasets fechados de posts/comentarios listos para exploración en notebook.
Análisis de sentimiento y redes
- Carga de exportaciones en DataFrames de pandas para limpieza, etiquetado y estadísticas resumen.
- Ejecución del módulo de grafos
NodosCalculadorpara mapear relaciones entre autores, hilos e instituciones mencionadas. - Consolidación de hallazgos en el notebook V5 — tablas anotadas, resúmenes de sentimiento y gráficas para revisión de stakeholders.
- Contexto: desarrollado 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).
Separación de repositorio
- Traslado del scraper, calculador de redes, notebook y CSVs de muestra a este repositorio enfocado una vez validados los entregables de la pasantía.
- Estructura de carpetas alineada con el flujo real del equipo: scrape → export → notebook → reporte.
- Conservación de datasets en español para reproducir resultados sin volver a scrapear hilos en vivo.
Construyendo Galena AI