El text mining permite extraer y clasificar información de valor partiendo de una cantidad masiva de texto. Las empresas aplican estas técnicas para obtener información sobre el funcionamiento del negocio o sobre sus clientes con el fin de mejorar la capacidad de respuesta a sus clientes.
La prueba en la que se basaba la competición de la que Neo Metrics ha resultado ganadora consistía en reconocer y clasificar los mensajes de correo electrónico recibidos por una empresa y clasificarlos en 2 grupos según el tema del que tratasen, por un lado religión y política y por otro el resto de temas.
Para lograr el premio, Neo Metrics se ha basado en la técnica Boosting Mix desarrollada por su equipo de analistas bajo la dirección de Jorge Sueiras, socio-director de la empresa y responsable del área de Inteligencia y Análisis de Datos.
NOVA es una de las cinco pruebas que componen la competición analítica Agnostic Learning vs Prior Knowledge (Aprendizaje sin conocimiento del negocio frente a Aprendizaje con conocimiento del negocio), organizada por universidades europeas como la Graz University of Technology de Austria, la de Southampton en Inglaterra o la de Hamburgo en Alemania, junto con la norteamericana UC Berkeley y cuyo objetivo es dar respuesta a un problema real en el mundo empresarial.
Además de la prueba de clasificación automática de texto en la que Neo Metrics se ha situado en primera posición, en el concurso se organizan cuatro más que consisten en resolver problemas especialmente complejos en los campos del marketing, reconocimiento de escritura, desarrollo de medicamentos y ecología, con el objetivo de obtener la máxima capacidad de predicción.
Neo Metrics también ha obtenido excelentes resultados en las otras dos pruebas de la competición en las que ha participado: tercera posición en marketing y cuarta en la prueba de de ecología.