Un algoritmo para el sarcasmo
Investigadores de EE UU desarrollan un método para discernir los chistes de las amenazas en redes sociales
Un investigador de la Universidad de Berkeley ha desarrollado un algoritmo detector de sarcasmo, al incluir información contextual sobre el tema que se discute, el público objetivo y el autor. Según el experto, podría ayudar a discernir chistes de amenazas en redes sociales, algo de creciente valor para la seguridad.
En 2005, junto a su colega de la Universidad de Washington, Noah A. Smith, David Bamman, implementó en ordenadores una primera versión del algoritmo detector del sarcasmo, con el que mostraron una tasa de precisión del 75%, notablemente mejor que los seres humanos. Ahora, se han centrado en artículos publicados en la red social Twitter, buscando tuits con las etiquetas #sarcasm o #sarcastic, es decir, donde los propios autores mostraban su intención.
Los científicos analizaron los tuits, primero el texto solo, y luego incluyendo la información adicional: detalles sobre el autor, la audiencia a la que el tuit fue dirigido, y si se trataba de una respuesta, el tuit al que estaba respondiendo. Encontraron que al incluir la información de antecedentes, la precisión aumentaba hasta el 85%.
El elemento más responsable del aumento en la precisión era la información sobre el autor. Al parecer, ser “no verificado, varón, y desde las zonas de tiempo en los Estados Unidos” da a un tuit más probabilidades de ser sarcástico. Los temas con más probabilidades de ser discutidos con sarcasmo incluyeron a programas de televisión y el 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 difícil que es, en el fondo, reconocer el sarcasmo, no sólo para los ordenadores, también para las personas”, señala Bamman.
Tienen la esperanza de que en futuros estudios puedan perfeccionar su detector para ser aún más preciso. Por ejemplo, un factor que no consideran en su experimento actual es que las personas tienen más probabilidades de ser sarcásticos en unas plataformas que en otras.
Bamman dice que el análisis de los sentimientos puede ser útil, por ejemplo, cuando se realiza un análisis de las opiniones de Amazon, para determinar si al usuario realmente le gusta un producto.
El análisis de los sentimientos puede ser valioso para la seguridad nacional, con la idea de que identificar el sarcasmo ayudaría a discernir chistes de emergencias reales. A menor escala, el detector podría aplicarse en mensajes personales.