Expertos en tecnología del lenguaje humano de la Universidad de Jaén desarrollan un sistema basado en inteligencia artificial para reconocer las emociones de los usuarios en Twitter. Esta tecnología, aplicada por primera vez al idioma castellano, percibe el estado anímico de las personas que escriben mensajes en la red social, los analiza y clasifica. El objetivo es orientar la información obtenida a diversas áreas como la detección de la depresión, de anorexia y bulimia o el lenguaje abusivo y violento, entre otros ámbitos.
Se trata del equipo de investigación Sistemas Inteligentes de Acceso a la Información, que está especializado en el estudio de sistemas computacionales que son capaces de comprender y generar lenguaje. De esta manera, los expertos aplican esta tecnología a un conjunto de datos compuestos por tuits previamente recopilados y analizados por humanos con el fin de detectar emociones en el texto. Además, enseñan a la máquina cómo interpretar nuevos términos en castellano incorporando diccionarios y lexicones al sistema. “Esta tecnología puede aplicarse a ámbitos diversos con la finalidad de detectar problemas de salud mental o violencia verbal”, subraya Flor Miriam, una de las autoras de este estudio.
Esta investigación ha sido publicado en la revista Future Generation Computer Systems. A través de este trabajo los expertos entrenan el sistema de un ordenador con una serie de tuits ya recopilados e interpretados con anterioridad en el idioma español. De este modo, genera un modelo de lenguaje que le permite reconocer emociones tales como el enfado, el miedo, la alegría y la tristeza. “Es un trabajo complejo porque no se trata de una clasificación binaria de emociones negativas y positivas, hay muchos matices para detectar la alegría, la tristeza o la sorpresa, por ejemplo”, comenta María Teresa Martín, miembro del equipo de la UJA.
Una vez integrada esta información básica en el sistema, los investigadores incluyeron palabras nuevas de diccionarios y palabras nuevas para ampliar la cantidad de matices que ésta pudiera percibir e incrementar su precisión. Esta enseñanza paulatina de lenguaje, independiente de la base de datos previamente desarrollada, tenía la finalidad de mejorar la efectividad del sistema. Tras detectar el tuit, el sistema lo analiza y le asigna una emoción en base al modelo de lenguaje generado, en este caso, el castellano. Los expertos observaron en este estudio que la emoción más representada en los tuits era la alegría, porque era más fácil de detectar para el sistema que el enfado, el miedo o la tristeza, que poseen mayores matices. El investigador de la UJA Luis Alfonso Ureña explica que «no es un proceso perfecto, porque esta tecnología no percibe con claridad figuras del lenguaje como la ironía, el sarcasmo o las frases hechas y, además, se generan nuevas expresiones continuamente». Y añade que «para perfeccionar este sistema, hay que ‘enseñar’ a la máquina continuamente en un idioma concreto, como el castellano de España o el inglés británico».