Skip to main content
  1. Home
  2. Computación
  3. Noticias
  4. Redes sociales
  5. News

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

Add as a preferred source on Google

¿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.

Recommended Videos

Relacionado: Twitter quiere ser una agencia de noticias

“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.

Daniel Matus
Former Digital Trends Contributor
Centros de datos consumirán cuatro veces más electricidad para 2035
Floor, Electronics, Hardware

Un nuevo reporte de BloombergNEF proyecta que los centros de datos utilizarán una quinta parte de toda la electricidad generada en Estados Unidos hacia 2035, lo que representa un incremento de cuatro veces respecto a los niveles actuales. Este aumento sin precedentes está impulsado principalmente por la explosión en la demanda de capacidad de computación para inteligencia artificial.

Según las estimaciones del informe, la capacidad de los centros de datos alcanzará casi 200 gigavatios en la próxima década, con casi la mitad de esa capacidad dedicada exclusivamente al entrenamiento y la inferencia de modelos de IA. La concentración geográfica de esta demanda seguirá siendo predominantemente estadounidense: para 2033, el país albergará el 64% de los chips de IA medidos por demanda energética.

Read more
Jensen Huang de Nvidia defendió la IA china: «son modelos excelentes»
Jensen Huang

Jensen Huang defendió el uso de modelos chinos de inteligencia artificial de código abierto en medio del revuelo por Kimi, el nuevo sistema de Moonshot. En una entrevista con Axios, el CEO de Nvidia sostuvo que estos modelos “deberían usarse” y que las empresas estadounidenses no deben temer que China desplace a los laboratorios locales.

Su argumento central es económico y estratégico: según Huang, los modelos abiertos amplían el mercado de IA porque permiten que más personas prueben estas herramientas y, con el tiempo, eso incrementa la demanda de chips, centros de datos y capacidad de cómputo. Reuters informó que Moonshot lanzó Kimi K3 como un modelo open-weight de 2,8 billones de parámetros, una de las apuestas más ambiciosas del sector chino.

Read more
Un concurso revive la era del disquete con un desafío extremo
Text, Disk

En una época dominada por juegos de cientos de gigabytes, un nuevo concurso de programación propone exactamente lo contrario: crear un juego completo que quepa en un disquete de 1,44 MB. La iniciativa fue impulsada por el sitio coreano 2P_Game_Arcade y busca reunir proyectos originales que puedan ejecutarse como aplicaciones independientes, sin conexión a internet ni dependencia de un navegador.

El reto obliga a que todo el contenido del juego —incluyendo ejecutable, motor, bibliotecas, gráficos y sonido— entre dentro de ese límite mínimo. Según las bases difundidas por distintos medios, el objetivo no es solo medir la habilidad técnica, sino también comprobar hasta dónde puede llegar la creatividad cuando los recursos son extremadamente escasos.

Read more