Crean algoritmo que identifica el sarcasmo mejor que los humanos

Robótica e Inteligencia Artificial

Por Victor Roman
16 de Diciembre de 2015 a las 14:06
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Crean algoritmo que identifica el sarcasmo mejor que los humanos

Producir y entender sarcasmo es mucho más complejo de lo que parece. Estudios demuestran que la mayoría de nosotros creemos ser mucho mejor comunicándonos de lo que realmente somos, sobre todo en las interacciones en internet.

 

Por ejemplo, un estudio del 2005 encontró que sólo en el 56% de las ocasiones, los destinatarios identificaron correctamente el sarcasmo en unos correos electrónicos. Además, los participantes se mostraron totalmente seguros de que estaban siendo entendidos incluso cuando su capacidad real para transmitir sarcasmo varió significativamente entre el uso del correo electrónico y la comunicación verbal.

 

Durante la última década, los científicos de datos han estado tratando de desarrollar algoritmos que puedan detectar automáticamente el sarcasmo. La mayoría de estos programas se centraban únicamente en la categorización del texto del mensaje para determinar la emoción detrás de él y en al menos un estudio, realizado por David Bamman de la Universidad de Berkeley y Noah A. Smith de la Universidad de Washington, las computadoras mostraron una tasa de precisión del 75%, mucho mejor que los seres humanos en el estudio de 2005.

 

Sin embargo los investigadores descubrieron que podían hacer algoritmos aún más precisos al incluir información contextual importante sobre el tema que se discute, el público objetivo, y lo más importante, el autor.

 

Bamman y Smith se centraron en la plataforma de la red social Twitter, buscando tweets con los hashtags #sarcasmo o #sarcástico, es decir que los propios autores mostraban su intención. Los científicos analizaron primero el texto solo, y luego la información adicional, incluyendo detalles sobre el autor, la audiencia a la que el tweet fue dirigido; y si se trataba de una respuesta, el tweet al que se estaba respondiendo. Encontraron que al incluir dicha información de antecedentes, su tasa de precisión aumentó hasta el 85%.

 

El elemento más importante en el aumento de la precisión fue la información sobre el autor. Al parecer, ser "un hombre no verificado, y de las zonas horarias que abarca Estados Unidos" (en contraste con las zonas horarias europeas) hace que un tweet tenga más probabilidades de ser sarcástico. Los temas con más probabilidades de ser discutidos con sarcasmo incluyen programas de televisión y arte; y "usuarios con sentimientos históricamente negativos" eran más propensos a ser sarcásticos.

 

Aunque tal información contextual no produjo un gran aumento de la precisión, Bamman y Smith dicen que su estudio señala la importancia de considerar esa información. "Esto nos lleva a lo que hace, en el fondo, tan difícil reconocer el sarcasmo, no sólo para las computadoras, sino también para los seres humanos", señala Bamman. "Requiere de mucha información de fondo para que la gente pueda entenderse."

 

Ambos científicos tienen la esperanza de que en futuros estudios puedan perfeccionar su detector para serlo aún más preciso.

 

 

FUENTE: PHYS.ORG


#humano #algoritmo #sarcasmo
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