El auge de las redes sociales y la comunicación online ha hecho que sea posible que ya no solo nosotros seamos capaces de detectar sarcasmo en lo que dice otro usuario en esos medios: también los algoritmos que analizan esas palabras pueden sacar conclusiones válidas sobre esas expresiones. De hecho, pueden hacerlo mejor que los seres humanos.
Eso es lo que han desmotrado un grupo de investigadores de la Universidad de California en Berkeley, que de hecho han ido refinando la precisión de este algoritmo, que detectaba el sarcasmo en mensajes con una precisión del 75%, cuando un estudio de 2005 indicó que las personas involucradas en dicho estudio tenían un acierto del 56% a la hora de detectar si había sarcasmo en cierta expresión.
Un instrumento muy útil para el análisis de lo que decimos
Estos investigadores no se detuvieron allí y quisieron mejorar el algormitmo. Para ello tuvieron en cuenta información contextual relevante como el tema sobre el que se hablaba, la audiencia a la que estaba dirigido el mensaje o el autor de esos mensajes. El análisis de esos aspectos logró elevar la precisión al 85%.
En una serie de pruebas con mensajes de la red social Twitter se analizaron mensajes en los que se utilizaron hashtags que claramente indicaban que los mensajes eran sarcásticos (#sarcasm, #sarcastic) y al eliminar esos hashtags para pasar el resto de los mensajes al algoritmo, tuvieron también en cuenta el historial de mensajes de esos autores o las temáticas de las que hablaban.
Eso logró aumentar esa precisión en la detección del sarcasmo, que es especialmente habitual en ciertos casos específicos. Por ejemplo los usuarios que son "hombres, sin identidad verificada y en zonas horarias de los Estados Unidos" apuntaban al uso del sarcasmo, pero también lo hacían en mayor medida los mensajes que hablaban de series televisivas y arte o los usuarios que tenían un historial de mensajes con sentimientos negativos.
Este tipo de algoritmos podría ser muy útil a la hora de obtener conclusiones mucho más coherentes sobre los comentarios que por ejemplo los usuarios dejan en sus Amazon al hablar de productos que han comprado. Las cosas podrían ir más allá: el análisis de esos mensajes también sería interesante en materia de seguridad nacional para diferenciar bromas ocasionales de potenciales amenazas reales.
Vía | Berkeley
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