Cómo sabe Internet si eres feliz o triste

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Piensa en lo que compartiste con tus amigos en Facebook hoy. ¿Fue por sentimientos de "estrés" o "fracaso", o tal vez "alegría", "amor" o "emoción"? Cada vez que publicamos en las redes sociales, dejamos rastros de nuestro estado de ánimo. La conversación

Nuestras emociones son productos valiosos, y muchas compañías están desarrollando herramientas automatizadas para reconocerlas en un proceso conocido como análisis de sentimiento.

Recientemente, un informe filtrado revelado que Facebook puede identificar cuando los jóvenes se sienten vulnerables, aunque la compañía tiene insistió en que no usó el análisis para orientar a los usuarios con publicidad. Facebook también se disculpó en 2014 por un experimento sobre el "contagio emocional" en el que las publicaciones con sentimiento "positivo" o "negativo" se filtraron de los feeds de los usuarios.

Claramente, la capacidad de detectar emociones del texto es de gran interés para las compañías de medios sociales, así como para los anunciantes. ¿Pero cómo funciona el análisis del sentimiento, por qué es útil y cuáles son los peligros?

¿Cómo funciona el análisis de sentimientos?

Si bien los detalles del algoritmo propio de Facebook no se conocen públicamente, la mayoría de las técnicas de análisis de sentimientos se dividen en dos categorías: supervisadas o no supervisadas.

Los métodos supervisados ​​se basan en datos etiquetados. En otras palabras, estas son publicaciones que se han clasificado manualmente como que contienen un sentimiento positivo o negativo.

Los métodos estadísticos se utilizan luego para capacitar a los modelos para que clasifiquen las nuevas publicaciones automáticamente en función de la presencia de palabras o frases preidentificadas, por ejemplo, "estresado" o "relajado".

Los métodos no supervisados, por otro lado, a menudo se basan en construir un diccionario de puntajes para diferentes palabras. Un tal diccionario desarrollado por mis colaboradores les pidió a las personas que le otorgaran una puntuación de felicidad de 1 a 9 a diferentes palabras, y luego promediaron los resultados: "arco iris", por ejemplo, anotó 8.06, mientras que "inútil" obtiene 2.52.

El sentimiento general de una frase se puede calificar mirando todas las palabras en la publicación. Por ejemplo, el puntaje promedio para el post "Mi mamá siempre dijo 'la vida es como una caja de chocolates'" es un 6.02 por encima de la media según este diccionario, lo que sugiere que expresa una sensación positiva.

¿Para qué se usa el análisis de sentimiento?

Los profesionales del marketing utilizan cada vez más el análisis del sentimiento para estudiar las tendencias y hacer recomendaciones de productos.

Imagine que se lanza un nuevo teléfono móvil; un análisis del sentimiento de las publicaciones en las redes sociales sobre el teléfono puede brindarle a la empresa una valiosa información en tiempo real sobre su rendimiento.

Hay aplicaciones más amplias de análisis de sentimiento. Los investigadores han recientemente rastreó el sentimiento de Twitter de Donald Trump durante los primeros 100 días de su presidencia y bots construidos para colocar comercios de mercado cuando twittea positivamente o negativamente sobre compañías específicas.

Los científicos también pueden rastrear tendencias emocionales en otros textos. Por ejemplo, usamos análisis de sentimiento para estudiar los arcos emocionales de más películas 1,000 a través de sus guiones. El arco de la película 2013 Disney Frozen se muestra a continuación.

privacidad Arco emocional para la película Frozen.

Muchas películas muestran patrones similares: picos regulares y valles de tensión y liberación, seguidos por un canal 80% de camino a través de la película (¡toda esperanza está perdida!), Antes de la resolución final y el final feliz. Aplicando un análisis similar a las novelas, demostramos que la mayoría de las historias siguen uno de los seis arcos de historia básicos.

Todavía no somos tan buenos en el análisis del sentimiento

Dado que el análisis de sentimientos a menudo se basa en minar publicaciones en redes sociales, plantea importantes preocupaciones éticas, y este debate solo está comenzando. Sin embargo, la naturaleza compleja del lenguaje y el significado lo hacen propenso al error.

Tome la frase, "Que la fuerza esté contigo", que puntúa 5.35 utilizando el análisis de nuestro diccionario. Para cualquier fan de Star Wars, es por supuesto una frase muy positiva, pero obtuvo una puntuación modesta en nuestra prueba porque la palabra "fuerza" tiene un 4.0 por debajo de la media.

Esto es comprensible al calificar esta palabra de forma aislada, pero en contexto tiene menos sentido.

Por lo tanto, se justifica cierto escepticismo sobre la validez de las capacidades de análisis de sentimiento de Facebook. Es completamente concebible que describir algo como "totalmente enfermo" en Facebook, una frase de aprobación coloquial, podría llevar a clasificar mal el estado emocional de un individuo.

Para comprender cuándo el análisis de sentimientos funciona y no funciona, es importante examinar las palabras que generan resultados particulares.

Para hacer esto, usamos "cambio de palabras"Diagramas, como el de abajo para Frozen. Esto muestra qué palabras hicieron que el clímax del guión fuera más triste que su final feliz: más referencias a "tristeza" y "miedo", pero extrañamente, más "bello".

privacidad Trama comparando el clímax de Frozen con su final feliz. Las barras azules hacia la parte superior del gráfico muestran las palabras principales que contribuyen a la diferencia en la puntuación.

Promesa y una advertencia

El análisis del sentimiento es una herramienta poderosa, pero es solo una ciencia joven y debe usarse con precaución.

Los científicos deben desarrollar herramientas que nos permitan mirar "por debajo" y entender por qué ciertos algoritmos producen los resultados que obtienen. Esta es la única forma de diagnosticar problemas con diferentes métodos y, lo que es más importante, de educar al público acerca de las posibilidades y limitaciones del campo.

La investigación de análisis de sentimiento se ha basado en gran medida en grandes conjuntos de datos públicos, particularmente de las redes sociales. Es importante que aquellos de nosotros, sin darse cuenta, proporcionamos los datos, comprendemos para qué y para qué no se puede usar.

Sobre el Autor

Lewis Mitchell, profesor de Matemáticas Aplicadas de la Universidad de Adelaida. Michelle Edwards contribuyó a este artículo.

Este artículo se publicó originalmente el La conversación. Leer el articulo original.

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