Un algoritmo entrenado en emoji sabe cuándo estás siendo sarcástico en Twitter

graham roumieu

Desplácese por Twitter y encontrará muchos comentarios sarcásticos, sin mencionar muchos casos en los que el sarcasmo aparentemente pasó directamente por encima de la cabeza de alguien.

Afortunadamente, un algoritmo desarrollado por investigadores del MIT para analizar tuits ahora puede detectar el sarcasmo y el subtexto emocional en general, mejor que la mayoría de las personas.

Detectar el sentimiento de las publicaciones en las redes sociales ya es útil para rastrear las actitudes hacia marcas y productos, y para identificar señales que podrían indicar tendencias en los mercados financieros. Pero discernir con mayor precisión el significado de los tuits y los comentarios podría ayudar a las computadoras a detectar y anular automáticamente el abuso y el discurso de odio en línea. Una comprensión más profunda de Twitter también debería ayudar a los académicos a comprender cómo fluye la información y la influencia a través de la red. Además, a medida que las máquinas se vuelven más inteligentes, la capacidad de sentir emociones podría convertirse en una característica importante de la comunicación entre humanos y máquinas.

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Los investigadores originalmente tenían como objetivo desarrollar un sistema capaz de detectar publicaciones racistas en Twitter. Pero pronto se dieron cuenta de que el significado de muchos mensajes no podía entenderse correctamente sin cierta comprensión del sarcasmo.

El algoritmo utiliza el aprendizaje profundo, una técnica popular de aprendizaje automático que se basa en el entrenamiento de una red neuronal simulada muy grande para reconocer patrones sutiles utilizando una gran cantidad de datos. El secreto para entrenar este algoritmo fue que muchos tweets ya usan algo así como un sistema de etiquetado para contenido emocional: emoji. Una vez que aprovecharon esto para ayudar al sistema a leer los tweets en busca de emociones en general, los investigadores tuvieron una ventaja al enseñarle a reconocer el sarcasmo.

Debido a que no podemos usar la entonación en nuestra voz o lenguaje corporal para contextualizar lo que decimos, los emoji son la forma en que lo hacemos en línea, dice Iyad Rahwan , un profesor asociado del MIT Media lab que desarrolló el algoritmo con uno de sus estudiantes, Bjarke Felbo . La red neuronal aprendió la conexión entre cierto tipo de lenguaje y un emoji.

Para entrenar el algoritmo, denominado DeepMoji, los investigadores recolectaron 55 mil millones de tweets y luego seleccionaron 1.2 mil millones que contenían alguna combinación de 64 emoji populares. Primero, entrenaron el sistema para predecir qué emoji se usaría con un mensaje en particular, dependiendo de si era feliz, triste, humorístico, etc. Después de eso, se le enseñó al sistema a identificar el sarcasmo usando un conjunto de datos existente de ejemplos etiquetados. El algoritmo que había sido entrenado previamente usando emoji fue mucho mejor para detectar el sarcasmo que uno que no lo había hecho. Lanzarán el algoritmo para que cualquiera lo use.

Para ver qué tan bueno es DeepMoji, los investigadores lo probaron en varios puntos de referencia para detectar sentimientos y emociones en el texto. Descubrieron que funcionaba mucho mejor que los mejores algoritmos existentes en cada caso.

También lo probaron contra humanos, utilizando voluntarios reclutados a través del sitio de crowdsourcing Mechanical Turk. Descubrieron que era mejor que los humanos para detectar sarcasmo y otras emociones en Twitter. Tuvo una precisión del 82 por ciento en la identificación correcta del sarcasmo, en comparación con un puntaje promedio del 76 por ciento para los voluntarios humanos.

El sitio web de DeepMoji puede generar automáticamente emoji para un tweet.

Puede ser que esté aprendiendo toda la jerga diferente, dice Felbo. La gente tiene usos del lenguaje muy interesantes [en Twitter], digámoslo de esa manera.

Los investigadores han construido un Sitio web DeepMoji para demostrar la parte emoji del sistema. Agregará automáticamente el emoji adecuado a un fragmento de texto. Parece funcionar bastante bien, aunque cuando traté de ingresar el ahora infame de Donald Trump tuit de covfefe estaba tan confundido como todos los demás.

El sitio también permite a los usuarios contribuir a la investigación al anotar sus propios tweets con emociones. Este es un elemento importante del trabajo, dice Rahwan. Por lo general, los investigadores hacen que los voluntarios etiqueten los tuits o publicaciones de otras personas con emociones percibidas, lo que proporciona una medida menos directa. Estos puntos de referencia no capturan lo que los psicólogos considerarían un sentimiento verdadero, dice.

gary rey , director del Instituto de Ciencias Sociales Cuantitativas de la Universidad de Harvard y experto en extraer significado de las redes sociales, dice que usar emoji como medio de entrenamiento es una idea inteligente. Pero cuestiona cuán valioso es identificar el sarcasmo si la mayoría de las personas no lo perciben. Si el sarcasmo tiene tantos matices que un lector humano probablemente lo perdería, entonces realmente no importa, dice.

No obstante, el trabajo refleja el hecho de que las computadoras están mejorando gradualmente en la detección de las emociones humanas. El análisis de sentimiento del texto ya es una técnica ampliamente utilizada. Por ejemplo, puede ayudar a las empresas a determinar a partir del contenido de un correo electrónico o mensaje de chat si un cliente está particularmente furioso.

Puede volverse cada vez más común que las computadoras intenten descifrar nuestras emociones. Imagine, tal vez, un compañero de trabajo robot que entiende cuando sus colegas humanos se sienten frustrados, o cuando le hacen un cumplido sarcástico.

Si las máquinas van a cooperar con nosotros, entonces tendrán que entendernos, y la emoción es realmente difícil, dice Rahwan.

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