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Las redes sociales no son tan frías como las pintan. El grupo de investigación ITAKA (Intelligent Technologies for Advance Knowledge Acquisition) de la Universitat Rovira i Virgili ha desarrollado un sistema para determinar si los mensajes publicados en Twitter expresan disgusto, miedo, alegría o tristeza y cuál es la intensidad de las emociones.
Este método, desarrollado por el doctorando Mohammed Jabre, bajo la supervisión de Antonio Moreno, funciona a partir de tres unidades o fases. La primera procesa previamente los tuits porque «el lenguaje en Twitter es informal, los tuits contienen metainformación diferente, como enlaces o menciones, y también es frecuente utilizar abreviaciones y jerga», explica Jabreel. La segunda convierte el tuit, ya limpio, en un vector que lo representa. Y la tecera contiene dos modelos: redes convolucionales para analizar secuencias de palabras y regresores XCBoost, que permiten hacer regresiones y clasificaciones. Como resultado, dan unas predicciones que los investigadores agrupan para obtener la predicción final.
El sistema, denominado Emotion Intensity (EiTAKA), es aplicable en otros contextos, como el comercio, la salud público o el bienestar social, para evaluar la opinión de los usuarios. Por ejemplo, apuntan sus autores, puede dar información valiosa sobre cómo se sienten los usuarios sobre un determinado producto o servicio, o, en el sistema sanitario, se puede utilizar para transformar las opiniones de los pacientes en acciones políticas y modificaciones para resolver problemas específicos.
EiTAKa ha sido creado para la edición de 2018 de la principal competición internacional sobre sistemas computacionales de análisis semántica de textos, SemEval. La competición consiste en la resolución de una serie de tareas en las que los sistemas propuestos por los concursantes deben determinar la intensidad de las emociones y de los sentimientos expresados en Twitter.
Como Mohammed Jabreel, la mayoría de participantes en la competición SemEval, la más prestigiosa del ámbito, son investigadores -también hay trabajadores de empresas-. Y todos tienen en común su interés por el análisis de las emociones y sentimientos en el contenido de las redes sociales. El doctorando de la URV quedó en la primera y segunda posición en cuatro de las cinco tareas propuestas en árabe, y entre la quinta y la onceava en cuatro de las cinco propuestas en inglés. Actualmente, está trabajando en una nueva versión del sistema que permita resolver la quinta tarea.
