Las redes sociales suelen ser un escaparate para promover la intolerancia y acosar a quienes se consideran más débiles, menos inteligentes o simplemente diferentes. Si entras a Twitter, por ejemplo, puedes encontrar publicaciones llenas de sarcasmo, que, en muchos casos, es utilizado para hacer mofa de una persona o un grupo en particular.
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[OBJECT]Pero ¿cómo identificar un texto sarcástico de uno literal? Tres investigadores del Instituto de Tecnología de Massachusetts (MIT, por sus siglas en inglés), están desarrollando un proyecto de inteligencia artificial llamado DeepMoji, que puede traducir textos en emojis.
Es un algoritmo que analiza millones de tuits e identifica distintas intenciones, entre ellas el sarcasmo.
El camino no ha sido fácil. Los investigadores Iyad Rahwan, Bjarke Felbo y Nick Obradovich utilizaron reglas concretas para lograr que la computadora aprenda a construir emociones. Conforme se va volviendo más inteligente, aumenta su capacidad de identificarlas en los textos y traducirlas en caritas sonrientes, sonrojadas, llorosas o furiosas.
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Por ejemplo:
- El mensaje original dice: "Te encanta herirme, eh?", y el bot lo tradujo con los siguientes emojis:
- Al alterar las palabras clave, la traducción de los emojis también se modifica. Basándonos en la misma oración, pero haciendo la afirmación "Me hieres, eh?" (eliminando el 'te encanta'), los emojis cambian y también el nivel de confiabilidad de la traducción.
- Pero si cambias las palabras clave, también el orden de los emoticones es distinto, por ejemplo eliminando la palabra "herir", y dejando la afirmación "tú me amas, eh?", los emojis son otros, y por supuesto el nivel de confiabilidad de la traducción disminuye.
- Si el sentido de la frase se cambia nuevamente y únicamente se refiere a "te encanta herir, eh?", los emojis son diferentes e incluso el último (que se refiere a la expresión "eh") es sugerente.
Pero las reglas base no han sido suficientes.
[OBJECT]Los investigadores iniciaron con el análisis de mil 200 millones de tuits. No le indicaron a la computadora cómo reconocer emociones, sino que le pidieron que aprendiera a identificar distintos ejemplos de intención en los textos (como en el ejemplo anterior).
El proyecto sigue en "fase de construcción" y los investigadores piden ayuda de la gente para volver a la computadora más inteligente: si entras a la página de DeepMoji puedes ayudar analizando tres de tus propios tuits.
Es sencillo, se trata de calificar un tuit con 20 emociones distintas, indicando en un rango del 1 al 5 qué sentimiento se acerca más a lo que buscabas comunicar al publicar el mensaje.
- Por ejemplo, si hubieras escrito el siguiente tuit calificarías el nivel de curiosidad, tristeza, molestia o diversión que sentías al publicarlo:
me gusta obsesionarme con personas claramente fuera de mi alcance, me gustas tú
— p. (@p487w) September 5, 2017
- En total, se califican 20 intenciones.
Y lo mejor es que no es necesario que los tuits estén escritos en inglés.
>>¿Y para qué tanto emoji?
En un inicio el proyecto se planteó como una herramienta de seguimiento de "actitudes" que pudieran ayudar a marcas y productos a identificar más fácilmente su mercado meta y hacia dónde dirigirse en la web, incluso como apoyo para determinar las tendencias en mercados financieros.
Pero conforme han avanzado en el desarrollo, los investigadores han logrado comprender el significado de ciertos tuits y comentarios para ayudar a las computadoras a distinguir mensajes bienintencionados de aquellos que promueven el odio o el abuso.
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Los creadores de DeepMoji sostienen que un entendimiento más profundo de la información que navega en Twitter puede ayudar a medir el alcance y la influencia de esos mensajes de 140 caracteres.
ALEC
