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Estudio de las emociones en contexto de interacción informática

Publicado : 08 septiembre 2021


Artículo científico toma los casos de corrupción en el país para explorar el uso combinado de técnicas lingüísticas y de Inteligencia Artificial (IA) que permitan identificar emociones en redes sociales.



Existen diferentes herramientas basadas en IA para analizar el contenido -y especialmente las emociones- en las redes sociales. Las principales son SentiStregth, sentiment analyser y social mention. «Todas se utilizan para determinar el tono emocional positivo, neutro o negativo, existente en los comentarios. Las marcas utilizan mucho este análisis para conocer las opiniones de los consumidores respecto a sus productos» analiza Stefanie Niklander, académica investigadora de la Facultad de Ciencias Sociales y Humanidades de la Universidad Autónoma de Chile.

Sin embargo, el reconocimiento efectivo sigue siendo una tarea difícil debido a la presencia de ironías, sarcasmo y lenguajes híbridos. «Estas herramientas todavía no son capaces de analizar textos de la manera que lo hace un ser humano» complementa la periodista.

Además, la presencia de dichos componentes puede ser mayor cuando el tema es controversial, como la vacuna actual contra el coronavirus o los escándalos de corrupción, como es el caso que estudia la investigadora de la Universidad Autónoma. «Razón por la cual nosotros utilizamos Sentistregth y complementamos el estudio con análisis de discurso», agrega.

Ambas fueron aplicadas en un reciente estudio que analizó noticias enmarcadas en un contexto de catástrofe entre octubre de 2018 hasta fines de diciembre de 2019. «Dentro de este periodo seleccionamos todas las noticias que hicieran mención a corrupción y posteriormente se realizó el análisis de cada una de ellas con la técnica de Análisis de Discurso y de sentimiento» relata Stefanie Niklander.

Una temática que investiga hace años, pero «nos faltaba estudiar la visibilización de este fenómeno dentro de un contexto tan particular como el que nos encontramos hoy. Para eso elegimos LUN (Las Últimas Noticias), uno de los tres sitios de noticias más visitados en el país, y verificamos que sus publicaciones acerca de la corrupción, la cuestiona y critica».

Y agrega: «los titulares publicados muestran una preocupación del diario por combatir este flagelo. Sin embargo, con el análisis de sentimiento pudimos comprobar que los mensajes que se publicaron sobre el tema no eran tan negativos como pensábamos».

Los rangos de sentimiento en las noticias sobre corrupción en LUN fluctuaron entre -3 y +1, dentro de una escala donde -5 es muy negativo y +5 muy positivo. El 70% de las publicaciones fueron catalogadas como -1. «Actualmente estamos recopilando información sobre nuevos casos de corrupción y la idea que tenemos es realizar un estudio comparativo sobre la visibilización e invisibilización en redes sociales» finaliza la investigadora.

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