Como resultado del desarrollo de métodos computacionales novedosos, investigadores mexicanos están detectando en redes sociales mensajes irónicos y de odio, así como usuarios que padecen depresión, anorexia y otros trastornos mentales.
Ello, como parte del trabajo que se desarrolla en el Laboratorio de Tecnologías del Lenguaje del Instituto Nacional de Astrofísica, Óptica y Electrónica (INAOE) y como resultado del proyecto “Fuerza de tracción textual: hacia un nuevo paradigma de clasificación de documentos”, liderado por el Dr. Manuel Montes y Gómez, científico de este centro público de investigación.
El proyecto fue financiado por el Consejo Nacional de Ciencia y Tecnología (Conacyt) en la convocatoria 2017 de Fronteras de la Ciencia y estará concluido en octubre próximo.
En entrevista, el Dr. Manuel Montes explica que el Laboratorio de Tecnologías del Lenguaje del INAOE se creó en 2002 con el objetivo de analizar lenguaje natural escrito y oral. Sin embargo, en los últimos años, debido al boom de las redes sociales y a la facilidad de obtener datos de éstas, los esfuerzos se han centrado en el análisis de contenidos de redes sociales, desde buscar información hasta caracterizar usuarios. “Justo ahora estamos aplicando los métodos desarrollados en el proyecto de Fronteras de la Ciencia a distintas problemáticas”, dice.
El citado proyecto está orientado a desarrollar métodos de clasificación de información textual en lo general: “Proponemos cambiar el paradigma de únicamente ver a los documentos como puntos en un espacio métrico y medir distancias entre ellos, a verlos como si fueran objetos físicos con masa, y entonces llevamos conceptos de la teoría gravitacional al modelado de documentos. Se trata de verlos como objetos que se atraen unos con otros, se atraen los que se parecen, se repelen los que no y eso aplicarlo para la recuperación y clasificación de documentos”, indica.
Uno de los temas en donde se han aplicado estos métodos es en la detección de ironía: “Dado un texto, tratamos de detectar el contenido que no es explícito. En redes sociales vemos que muchas veces las burlas o críticas no se hacen de manera directa sino con ironía. El gran problema de la ironía es que los humanos somos buenos detectándola cuando estamos en una conversación porque hay elementos extralingüísticos, como los movimientos de la persona, la sonrisa y el tono que emplea, que nos ayudan a decir que alguien está siendo irónico y que no debemos interpretarlo literalmente. Pero en un documento escrito donde no hay esos elementos extralingüísticos es más difícil su detección”.
En el trabajo de detección de ironía el equipo del Laboratorio de Tecnologías del Lenguaje ha estado probando y recolectando datos de comentarios irónicos de México, Cuba y España junto con investigadores de la Universidad de Oriente de Cuba y de la Politécnica de Valencia, de España: “Lanzamos una tarea en la cual hubo alrededor de 15 grupos participantes que evaluaron métodos en los datos que nosotros recolectamos. Nuestro grupo en particular recolectó noticias políticas de México, sobre la película Roma, cosas de Venezuela, de Trump, del muro”.
Otra problemática en la cual han aplicado estos métodos es la detección de comentarios agresivos y de odio en redes sociales: “Este fenómeno se ha acrecentado mucho debido al fácil uso de las redes y al anonimato que hay en ellas. Incluso, aunque si se sabe quién está atrás de una cuenta, como no se está enfrente del ofendido las redes se prestan mucho a las expresiones de odio y a comentarios ofensivos en contra de mujeres, migrantes, minorías religiosas, políticas. Hemos estado analizando cómo detectar estos comentarios, lo que no es tan fácil porque no basta con detectar por ejemplo groserías y malas palabras”.
Uno de los temas que mayor interés ha despertado recientemente en el equipo de trabajo es la detección de usuarios con depresión y anorexia. El investigador de la Coordinación de Ciencias Computacionales aclara que esta problemática se investiga a nivel mundial. Se sospecha, agrega, que no hay datos fidedignos en cuanto al número de casos de depresión porque mucha gente no acude al doctor cuando se siente mal. Lo mismo sucede con la anorexia.
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