La Inteligencia Artificial detecta el sarcasmo y la ironía en las redes sociales

Un grupo interdisciplinario de investigadores de la Universidad de Florida Central ha logrado desarrollar un sistema de aprendizaje profundo que es capaz de identificar el sarcasmo y la ironía en las redes sociales. El nuevo modelo optimiza la comunicación, al arrojar luz sobre las motivaciones reales que subyacen en cada mensaje.

Las redes sociales han cambiado nuestra vida en los últimos años. Según datos de IAB Spain, en 2021 los españoles utilizan hasta 5 redes sociales diferentes al mes. El 45% de los usuarios reconoce que estas plataformas influyen directamente en sus decisiones de compra. Además, un 85% de la población española de entre 16 y 70 años de edad usa redes sociales con asiduidad.

Para las empresas, esta realidad social ha transformado en una obligación la puesta en marcha de canales de comunicación y comercialización a través de las redes sociales. Los mismos requieren de un feedback o retroalimentación de los consumidores, mediante comentarios o mensajes que marquen la aceptación o rechazo a cada una de las propuestas, productos o servicios.

A pesar de esto, uno de los grandes cuellos de botella de la comunicación digital para las empresas y organizaciones es el sarcasmo y la ironía en los mensajes escritos, que dificulta la comprensión de las necesidades de los usuarios en las redes sociales. Algo similar sucede al intentar una comunicación interpersonal en estas plataformas: en muchas ocasiones, el sarcasmo y la ironía pueden complicar las relaciones y el diálogo.

Una solución inteligente

Ahora, el nuevo esquema de Inteligencia Artificial desarrollado por los investigadores estadounidenses resuelve este problema, identificando este tipo de expresiones en los mensajes en las redes sociales. Según una nota de prensa, de esta forma se puede captar con mayor precisión la esencia de aquello que quiere comunicar el usuario.

Como el sarcasmo y la ironía son formas de comunicación emocional y generalmente se manifiestan mediante gestos o inflexiones vocales, es muy complejo detectarlas en textos escritos. Sin embargo, a través del sistema de aprendizaje profundo los especialistas pudieron crear una herramienta que aprende a identificar estos sentimientos.

El aprendizaje profundo es una de las variantes más prometedoras de la Inteligencia Artificial, teniendo en cuenta que admite el trabajo con una mayor cantidad de capas de información en forma simultánea. Al mismo tiempo, estos sistemas son capaces de aprender de sus propios errores y mejorar así los procesos. Teniendo en cuenta estas condiciones, es un esquema ideal para el objetivo de este estudio.

Para aplicarlo al tema que los ocupa, los especialistas «enseñaron» al modelo de Inteligencia Artificial cuáles eran las palabras clave que podían indicar sarcasmo e ironía en un texto escrito a través de las redes sociales. Según las conclusiones del estudio, publicado en la revista Entropy, el sistema fue posteriormente «alimentado» con una enorme cantidad de datos e información sobre las interacciones en las plataformas digitales.

Una comunicación eficaz

Combinando disciplinas aparentemente tan disímiles como la ciencia de datos y la psicología, el grupo de investigadores logró que el sistema de aprendizaje profundo demuestre eficacia en las pruebas realizadas. De esta manera, la aplicación es capaz de detectar sarcasmo o ironía aunque no pueda apreciar los tonos de la voz o ciertas expresiones faciales: lo logra únicamente a través de los textos escritos.

Sería deseable que este tipo de herramientas puedan utilizarse realmente para mejorar la comunicación entre las empresas e instituciones con los consumidores, y no solamente como una nueva forma de recabar datos para campañas de marketing. En una sociedad cada vez más informada, debería ser parte de la responsabilidad social de empresas y organizaciones la búsqueda de un diálogo eficiente y constante con los usuarios.

Referencia

Interpretable Multi-Head Self-Attention Architecture for Sarcasm Detection in Social Media. Ramya Akula and Ivan Garibay. Entropy (2021).DOI:https://doi.org/10.3390/e23040394

Foto: NordWood Themes en Unsplash.