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Esta máquina ha aprendido a distinguir el sarcasmo a base de entrenar con emoticonos

¿Quién no ha utilizado alguna vez una carita mirando a la derecha para expresar sarcasmo? A un equipo de investigadores del MIT no le ha pasado desapercibido el hecho de que los emoticonos se hayan convertido en parte de nuestro lenguaje, sobre todo en las redes sociales. Por eso, ha desarrollado un algoritmo de inteligencia artificial que analiza tuits y detecta la ironía incluso mejor que los humanos. ¿El secreto? Haberle enseñado a diferenciar las emociones expresadas por 64 emoticonos diferentes.

Si existe un reino para la alusión o el escarnio este es Twitter. La red social es una mina inagotable de comentarios jocosos, muchos de ellos tan finos e ingeniosos que su comprensión no está al alcance de todos. Por suerte, un algoritmo desarrollado por el MIT ha conseguido detectar dicho sarcasmo en los tuits analizando el contexto emocional de cada comentario. Y lo más asombroso, los reconoce mejor que la mayoría de la gente.

El invento, bautizado como DeepMoji, fue puesto a prueba contra humanos. Un grupo de voluntarios por un lado, y el algoritmo por otro, hicieron una lectura de tuits para detectar qué tipo de emociones, entre ellas la ironía, se podían dilucidar de cada frase. DeepMoji obtuvo un 82 % de precisión en la identificación, frente a la puntuación media del 76 % que obtuvieron los rivales humanos.

¿Cómo puede un algoritmo saber más de emociones que un ser humano? El sistema de este robot se basa en una técnica de aprendizaje mecánico mediante un entrenamiento basado en el reconocimiento de patrones a través de una gran base de datos y simulando una red neuronal.

El secreto, por lo tanto, está en entrenar al algoritmo analizando muchos tuits y etiquetándolos según su contenido emocional; y qué mejor pauta para ello que los ‘emojis’. Los emoticonos dan un sentido más concreto a los mensajes, añaden un significado emotivo al texto, y los investigadores se aprovechan de ello para enseñar al algoritmo a reconocer este tipo de comportamientos.

Máquinas que perciben las emociones humanas

El objetivo de este proyecto es ayudar a discernir de forma más precisa el significado de los tuits y los comentarios en redes, sin la necesidad de intervención humana.  Además, la capacidad de entender y sentir emociones humanas conlleva un significativo avance en la comunicación hombre-máquina.

Pero este descubrimiento tiene más aplicaciones de las que en principio aparenta. Detectar sentimientos en las redes sociales puede ser una habilidad bastante útil para comprender la actitud de las masas hacia una marca o un producto. Ayuda a entender mejor la información y su influencia a través de las redes y supone también un avance muy interesante tanto desde una perspectiva empresarial, para identificar señales que indiquen las tendencias en los mercados financieros, como desde un punto de vista sociológico.

El proyecto nació originariamente con el objetivo de desarrollar un sistema capaz de detectar mensajes racistas en Twitter. Se crearía así un sistema con el que los ordenadores podrán detectar de forma automática posibles abusos y mensajes de odio en la red. Sin embargo, pronto se dieron cuenta de que no podían captar el significado de ciertos mensajes de forma correcta si no hacían también un análisis retórico, porque muchos de los insultos y mensajes racistas iban aderezados con un tono sarcástico.

El profesor del MIT Iyad Rahwan y su alumno Bjarke Felbo son los creadores de esta red neuronal artificial capaz de interrelacionar el lenguaje con los emoticonos para encontrar sentidos retóricos a las frases. Según Rahwan, los emoticonos son clave en el lenguaje de internet, puesto que no podemos utilizar la entonación de nuestra voz o el lenguaje corporal para dar un contexto a lo que estamos diciendo.

Para que el entrenamiento de DeepMoji haya dado su fruto, los investigadores han tenido que analizar más de 55.000 millones de tuits y luego hacer una selección de 1200 millones con 64 emoticonos combinados de distinta formas. De estas combinaciones surgían patrones semánticos, es decir, significados concretos relacionados con emociones humanas.

El primer ensayo del algoritmo fue intentar predecir qué tipo de emoticono utilizaría el usuario en un mensaje dependiendo de si el texto era feliz, triste, humorístico, etc. El siguiente paso fue enseñar al sistema a identificar el sarcasmo con un conjunto de datos que se había recopilado con ejemplos y etiquetas de otros tuits. Incluir los ‘emojis’ en el análisis del algoritmo supuso el salto definitivo para reconocer este tipo de comentarios de la red. “La gente tiene unos usos del lenguaje en Twitter muy interesantes, se está desarrollando toda una nueva jerga”, explicaba Felbo en relación con su invento.

De hecho puedes poner tu mismo a prueba el sistema DeepMoji en su web. Solo tienes que escribir un texto, y el algoritmo agregará automáticamente los emoticonos más a cuento con tu frase. El sistema funciona con bastante precisión. Además, el sitio web invita al usuario a contribuir con la investigación aportando sus propios tuits y etiquetando las emociones que se desprenden de ellos.

El lenguaje humano está lleno de matices, e internet también tiene los suyos propios. Las palabras que componen un mensaje van acompañadas también de un sentido semántico, una intencionalidad y un significado a veces tan sutil que no alcanza a ser perceptible para la mayoría. Un proceso mecánico como el de este algoritmo ha sido capaz de superar al ser humano en la comprensión de sus propios códigos y emociones. ¿Estamos más cerca de una inteligencia artificial capaz de igualar o superar a la nuestra?


Con información de MIT y Bussines Insider. Imagen principal de StarMamaTheus Falcao y Uncalno Teckno

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