INVESTIGAR EN JAÉN

Ojos para la frágil reputación digital

  • El grupo Sistemas Inteligentes de Acceso a la Información aplica la inteligencia artificial al lenguaje humano en un 'software' que registra y analiza mensajes de las redes sociales y valora el prestigio de individuos y corporaciones ·El programa ha estado activo durante la campaña electoral para calificar la reputación de los candidatos a las alcaldías de Jaén, Granada y Almería.

Luis Alfonso Ureña, tercero por la izquierda, junto a investigadores de su equipo.

El candidato del Partido Popular a la Alcaldía de Jaén, José Enrique Fernández de Moya, vivía el 18 de mayo uno de sus mayores momentos de gloria en Twitter. Su reputación en la red social alcanzaba la mayor cota de toda la campaña electoral: 4,93 puntos. Veinticuatro horas después su reputación estaba bajo cero. ¿Qué había pasado? Simplemente que la red social recogía el impacto producido en plena campaña electoral por un vídeo difundido a través internet en el que el teniente alcalde en funciones y parlamentario andaluz, Miguel Ángel García Anguita, afirmaba en una reunión con bomberos que en el Ayuntamiento de Jaén había funcionarios de carrera “metidos por nuestros cojones”.

Alcanzar reputación en las redes sociales no es sencillo, pero destruirla es muy fácil. Conocer al momento qué se dice, dónde y cómo es una necesidad creciente. Las tecnologías capaces de procesar el lenguaje humano empiezan a generar soluciones. No se trata solo de un software que mida el prestigio a través de estadística, sino que sea capaz también de analizar lo que se dice, interpretar metáforas, ironías y dobles sentidos.

Este campo de la inteligencia artificial aplicado al lenguaje humano es el ámbito de especialización del grupo Sistemas Inteligentes de Acceso a la Información (Sinai) de la Universidad de Jaén, que durante la campaña electoral municipal ha testado sus herramientas de análisis de reputación en redes con los candidatos a las alcaldías de Jaén, Granada y Almería. En los tres casos ha tenido en cuenta los mensajes que se movían en Twitter, ha determinado los negativos y positivos que se movían en torno a cada candidato y, finalmente, ha establecido un baremo expresivo de la reputación. Una de las principales virtudes de la herramientas es que el análisis se puede hacer en tiempo real y por periodos. Permite, por ejemplo, definir la reputación de toda la campaña o solo la de un momento preciso para sopesar del impacto de un determinado hecho.

Este ensayo de campo casi pone punto y final a un proyecto que comenzó hace más de dos años, con financiación del plan nacional de I+D del Ministerio de Economía, para desarrollar herramientas capaces de monitorizar, analizar y extraer conclusiones de la imagen que corporaciones y personas proyectan en las redes. Están fundamentalmente pensadas para las empresas y su imagen de marca. “Pensemos en un hotel. Cada vez prestamos más opinión a las opiniones. Antes de reservar seguro que leemos los comentarios en Tripadvisor. Si hay muchas opiniones negativas, si a los usuarios no les gustan determinados servicios es lógico que la empresa quiera conocerlo enseguida para reaccionar antes de que sea tarde”, precisa Luis Alfonso Ureña, investigador principal del grupo.

Estas técnicas, con potencial también en la demoscopia para pulsar el estado de opinión de los ciudadanos, son útiles para averiguar la imagen turística de un determinado mercado o efectuar análisis de mercado, por ejemplo, ante un determinado producto tecnológico. Ureña recuerda cómo en Estados Unidos “con una herramienta mucho más básica” se han llegado a hacer estimaciones de la recaudación de una película antes de su estreno.

El grupo Sinai realiza en la actualidad otro proyecto, en esta ocasión financiado con cargo a los proyectos de excelencia de la Junta, también para crear sistemas de monitoreo y análisis de las opiniones vertidas en redes sociales para conocer la reputación corporativa. Además, acaba de concluir un proyecto en el que participaba junto a un consorcio internacional en el que se han utilizado estas tecnologías de procesamiento del lenguaje humano para favorecer la inclusión digital de personas con autismo y síndrome de asperger.

Este último proyecto, con un presupuesto global de tres millones de euros de los que 0,5 millones han sido para el grupo jienense, ha aplicado estas técnicas para simplificar los textos digitales y facilitar su lectura a unos usuarios con unas discapacidades muy concretas que les impiden comprender sentidos metafóricos o ironías. “Por ejemplo, no puedes aludir a comida basura porque entienden el concepto literalmente, de modo que debes transmitir esa idea con una imagen de una hamburguesa”, explica Luis Alfonso Ureña. 

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