Investigadores de la UPM trabajan para desarrollar una herramienta que permite detectar emociones
La extracción de emociones representa un paso más hacia una inteligencia artificial completa que sea capaz de pensar como un humano
Un grupo europeo de investigadores –en el que participa la Universidad Politécnica de Madrid (UPM), la Fondazione Bruno Kessler de Italia, la Universidad de Twente (Países Bajos), y la compañía francesa reciTAL −han desarrollado DepecheMood++, una herramienta computacional para extraer las emociones expresadas en textos generados por usuarios online. Esta herramienta emplea modelos de procesamiento de lenguaje natural e inteligencia artificial para realizar mediciones precisas de las emociones que aparecen en un texto, ofreciendo un informe completo que puede ser analizado posteriormente.
Actualmente se genera una gran cantidad de contenido al día en redes sociales, foros, y comunidades online. Es común que los usuarios de estos medios viertan su opinión, visiones personales y comentarios a través de medios digitales. Además, cada vez más instituciones, organizaciones, y otros actores se comunican con el público a través de la red. Todo este contenido guarda un gran valor desde el punto de vista de la información que contiene. De hecho, el contenido generado en Internet puede expresar opiniones o emociones acerca de productos, personas, y eventos que tiene un gran valor para empresas e instituciones. Por ejemplo, si una empresa de comercio electrónico tiene mucho interés en conocer qué opinan sus clientes acerca de sus productos, podrá detectarlo de manera automática si estos realizan comentarios negativos en su página.
El Grupo de Sistemas Inteligentes de la UPM ha participado en el desarrollo de DepecheMood++, una herramienta que utiliza la inteligencia artificial para detectar emociones en la red de manera automática. Esta herramienta ha sido desarrollada en inglés y en italiano a partir de datos extraídos de plataformas digitales de noticias como Rappler y Corriere della Sera, donde los usuarios pueden indicar la emoción que les provocan las noticias que leen. De esta manera, los investigadores han colaborado y han usado métodos computacionales estadísticos para agregar el conocimiento intrínseco de estos datos.
