Las redes sociales no son hoy día lo que eran hace diez años. Tampoco tiene nada que ver con lo que eran hace cinco, y probablemente en el momento que se escribe este artículo se estén llevando a cabo nuevos avances para seguir cimentando una de las bases sobre las que se sustenta la sociedad que viene.
Ante este constante cambio en las redes sociales, un grupo de e investigación de Enginyeria del Llenguatge i Reconeixement deFormes (ELiRF) integrado en el Instituto Valenciano de Investigación en Inteligencia Artificial (VRAIN) de la Universidad Politécnica de Valencia (UPV) ha desarrollado un software que permite un mejor análisis y monitorización de las redes sociales.
Esta nueva herramienta permite a través de diferentes tecnologías interpretar la ironía y las emociones de los textos, incluso de idiomas menos extendidos. Para ello, el equipo lleva 20 años trabajando en temas de reconocimieno de formas y procesamiento del lenguaje natural, y desde hace 10 años en las redes sociales, donde hacen seguimiento de personajes públicos, empresas o instituciones.
“Es evidente el gran interés que las diferentes organizaciones tienen en conocer la repercusión que tienen sus actividades entre el colectivo al cual van dirigidas”, explica a este medio uno de los participantes de la investigación Ferrán Pla, profesor de la Escuela Técnica Superior de Ingeniería Informática.
Reconocimiento de las emociones en redes sociales
El sistema ha sido creado para que sea capaz de detectar emociones a través de técnicas de ‘deep learning’ y procesamiento del lenguaje natural, siendo capaz de monitorizar las redes sociales para obtener información asociada a los temas de interés de los usuarios.
“Las técnicas de aprendizaje autonómico están avanzando mucho. Nuestro sistema utiliza datos de aprendizaje de colecciones de textos anotados con la información que deseemos incorporar. Además utilizamos grandes colecciones de textos no etiquetados para obtener representaciones vectoriales densas de las palabras (embeddings)”, señala el experto.
Este avance permite reconocer emociones e incluso intencionalidades tan difíciles de interpretar por texto como la ironía. El procesamiento del lenguaje de esta herramienta permite reconocer diferentes situaciones como la ironía, negación y las emociones, siendo capaz de determinar si un tuit es negativo, positivo o neutro.
Detección de casos de depresión, acoso o amenaza
Los expertos esperan poder trasladarlo al ámbito de las empresas e instituciones, pues podría suponer un apoyo importante para aquellas empresas que necesiten un constante análisis de las redes sociales.
La detección de casos de depresión, intentos de suicidio, acoso, bullying o amenaza necesita de datos que recojan este problema, pero conseguirlos sin romper la ley de protección de datos no es sencillo.
“Suponiendo que existirán estos datos se podrían aprender modelos que permitirían detectar posibles casos de acoso, amenaza, etc., pero se debe tener en cuenta que el uso de estos modelos debe respectar a la ley de protección de datos”, señala Ferrán Pla.
