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¡Cuida tus palabras! Algoritmo podría ahora detectar el sarcasmo en Redes Sociales

¿Sabes que es lo mejor de los lunes? Pues llegar al trabajo un poco tarde y con resaca, con mucha faena que hacer por delante, y encontrarme con que ni el computador ni la impresora funcionan bien, no funciona tampoco Internet, y que más encima mi jefe me diga —con una sonrisa de oreja a oreja— que debo trabajar en mi hora de comida, y quedarme hasta más tarde después, incluso, hasta acabar todo lo que tenga que acabar. ¿Qué mejor lunes puede haber? ¡Maravilloso!

Cualquier lector humano por ahí podrá identificar el sarcasmo de la frase anterior, ya que de “mejor lunes posible” y de “!Maravilloso!” no tienen absolutamente nada. Ahora bien: una computadora, sin embargo, toma las cosas literalmente. Y esa es exactamente la cuestión.

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“El objetivo de mi trabajo actual es la detección de sarcasmo”, explica Silvio Amir, de la Universidad de Lisboa, Portugal, a Digital Trends (Inglés). “Teniendo en cuenta un puesto de medios de comunicación social, el objetivo es averiguar si un determinado tweet es sarcástico o no. Esto es importante, porque hemos estado usando análisis de redes sociales para estudiar un montón de cosas, tales como la participación política, o la forma en que la gente reacciona ante ciertos temas. Hay una gran cantidad de desinformación sobre estas cosas en Internet. Si utiliza modelos de aprendizaje automático para analizar estas cosas con un valor nominal, o en un sentido literal, obtendrás una imagen distorsionada o engañosa cuando las personas expresan ciertos puntos de vista con ironía o sarcasmo. Y esto es porque el sarcasmo significa exactamente lo contrario del significado literal de la frase”.

El trabajo llevado a cabo por Amir y otros investigadores —tanto de la Universidad de Lisboa como de la Universidad de Texas, en Austin— tiene como objetivo corregir este mal mediante la creación de un modelo de aprendizaje más profundo, el cual analiza los tweets anteriores de los usuarios para averiguar si hay o no algún determinado mensaje ‘fuera de lo habitual’.

“Por ejemplo, si una persona envía un tweet en el que habla positivamente sobre Donald Trump, en circunstancias de que en sus mensajes anteriores a menudo echaba pestes sobre él, podría ser una pista o señal de que la persona está siendo sarcástica”, continuó Amir.

Por supuesto, todavía hay retos considerables. La gente, en efecto, puede cambiar su opinión con el tiempo. O también, puede que los tweets anteriores hayan sido los sarcásticos, y no los actuales. Sin embargo, el proyecto ha demostrado ser más eficaz que otros enfoques rivales cuando se trata de resolver el dilema del sarcasmo, con una efectividad de reconocimiento del… ¡87 por ciento!

No podríamos estar más impresionados. Y sí: esto último lo decimos de verdad.

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Daniel Matus
Ex escritor de Digital Trends en Español
Daniel es un editor-anterior en DTES
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Señal65
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Señal65
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