Las computadoras son excelentes para trabajar con números, buscando palabras o siguiendo un conjunto lógico de instrucciones. Sin embargo, en gran medida siguen careciendo de las sutilezas de la emoción humana.
Por esta razón, un equipo de investigadores del Instituto de Tecnología Informática en Canadá, quiere agregar una parte emocional a sus algoritmos, para investigación, búsqueda y tal vez más. Los científicos ya habían demostrado cómo un algoritmo con IQ emocional, podría ayudar a los investigadores en ciencias sociales de una forma más eficiente con las grandes colecciones literarias.
Para construir su ‘analizador emocional‘, el equipo necesitó asociar miles de palabras con su significado emocional: alegría, confianza, miedo, sorpresa, tristeza, disgusto, ira o anticipación. Con la intención de llevar a cabo esta enorme tarea, el equipo de investigación recurrió a miles de participantes para construir este ‘léxico’ de palabras emocionales.
Los voluntarios en línea, participaron con un millón de respuestas en donde las palabras se asociaban con las emociones. Con este léxico en mano, el equipo entrenó al analizador emocional usando una gran selección de novelas y cuentos de hadas. Después de escanear los cuentos de los hermanos Grimm, el equipo generó un espectro emocional de claro a obscuro.
‘La Cenicienta’ cae en el lado ligero de la vida, usando más palabras de alegría a diferencia de las palabras relacionadas con la tristeza. Por el contrario, ‘El ahijado de La Muerte’, uno de los más obscuros cuentos de hadas, resultó ser todo lo contrario.
Estas cuestiones pueden parecer útiles sólo para un nicho específico, pero los investigadores piensan que su sistema puede estudiar (objetivamente) grandes cuestiones sociales también. Por ejemplo, al seguir el cambio en las emociones asociadas a una entidad (un país o un grupo de personas), tan sólo con analizar los millones de libros publicados a través del tiempo o en los últimos siglos.
El estudio examinó las emociones en proximidad con la palabra América, India, Alemania y China desde el año 1800. Los picos de las palabras asociadas con el miedo, aparecieron correlacionados con los acontecimientos históricos, como las dos primeras guerras mundiales.
Como era de esperarse, las aplicaciones no se limitan a la literatura. El equipo ya está trabajando en los tweets, mensajes de Facebook, correos electrónicos, artículos de prensa, blogs y otros tipos de texto. Los políticos podrían usar esto a su favor para predecir los disturbios o conocer los sentimientos de las personas hacia las políticas gubernamentales y otras cuestiones de controversia.
Este tipo de software también podría mejorar nuestra interacción con los personajes de los videojuegos, enfermeras virtuales, robots de terapia física o los sistemas del centro de llamadas de servicio al cliente. Sin embargo, las sutilezas del lenguajes van más allá de simples asociaciones de palabras emocionales. Sin duda, el contexto importa demasiado. La detección de las emociones y el significado de frases enteras seguirá siendo uno de los mayores desafíos para este tipo de sistemas.
