Investigar en Málaga

Lingmotif, el buscador de sentimientos

  • El Consejo Superior de Investigaciones Científicas selecciona para el Programa Comte un proyecto de la UMA que analiza tendencias de opinión en los textos gracias a una plataforma universal

Lingmotif, el buscador de sentimientos

Lingmotif, el buscador de sentimientos

Saber qué se dice sobre un producto, qué opiniones genera una campaña política, qué empresa no gusta en bolsa o qué pasión despierta la ensaladilla rusa del nuevo restaurante se antoja de vital importancia en una sociedad sobreinformada, en una población que no deja ninguna inversión o decisión, por pequeña que sea, a la improvisación. Por eso, las grandes corporaciones están invirtiendo miles de dólares en herramientas que ayuden a descifrar los comentarios vertidos, principalmente, en Internet y en las redes sociales. En la Universidad de Málaga, el grupo de investigación Tecnolengua lleva desde 2010 inmersos en el análisis de sentimiento en textos. Y Lingmotif es el resultado de un proyecto de ámbito nacional liderado por el profesor Antonio Moreno. El trabajo acaba de ser seleccionado por la Fundación General del Consejo Superior de Investigaciones Científicas para el programa Comte. Esto supone que expertos mentorizarán a los investigadores para explorar la transferencia a la sociedad, la comercialización u otro uso potencial de estos recursos léxicos creados.

Lingmotif es una herramienta que permite introducir un texto o una serie de textos en español y en inglés para poder extraer de ellos información sobre el análisis de opinión, según explica la doctora Chantal Pérez, miembro del grupo junto a Francisco Pineda, Marion Edwards, Carmen Mata, Salomé Yélamos, Javier Fernández y Cristian Gómez. Esta plataforma universal, que permite la inserción de hasta 20.000 textos, ofrece de forma inmediata gráficas sobre el porcentaje de palabras o expresiones positivas o negativas, además de su nivel de intensidad y una comparativa entre los distintos cuerpos utilizados. “Hay mucho interés en analizar las opiniones de los consumidores, en conocer qué se habla y en qué términos”, dice Chantal Pérez.

Márketing de producto, reputación social corporativa, indicadores de preocupaciones sociales, polarización de opiniones, política... El control de lo que se expresa es útil en decenas de campos. “En el discurso político, por ejemplo, es importante averiguar si la imagen que se está proyectando es la que se quiere proyectar”, explica la profesora y subraya que “el valor real de lo que hemos aportado es una serie de lexicones computacionales, recursos léxicos que etiquetamos, tanto palabras individuales como unidades fraseológicas”. En cuanto a la mecánica, una vez insertado lo que se quiere analizar, el programa acude al diccionario creado y consulta la información que se ha adjudicado a cada palabra o expresión, si es positiva o negativa y en qué grado de intensidad, desde algo extremadamente negativo a su polo opuesto. “También se detectan reglas gramaticales para comprender el contexto, ya que por medio de la gramática se puede cambiar la polaridad o la intensidad de un término”, comenta la investigadora.

Chantal Pérez, investigadora del proyecto Chantal Pérez, investigadora del proyecto

Chantal Pérez, investigadora del proyecto

Eso sí, la ironía todavía es indetectable, a pesar de que abunda mucho en las redes sociales. “Estamos trabajando en la ironía aunque es difícil ver su rastro léxico, muchas de estas expresiones dependen del contexto y difícilmente se puede atrapar por medios computacionales”, agrega Chantal Pérez y subraya que Twitter ha sido uno de sus principales campos en este trabajo de investigación. Una de las características detectadas, según indica la doctora, es que “cuando hablamos con términos en negativo vamos más al extremo que cuando hablamos en positivo, que somos más tibios”.

Si en el ámbito del mercado está demostrada la utilidad de un programa que detecta en cuestión de segundos la positividad o negatividad de un mensaje, también lo está siendo en el institucional. “Sería más que interesante analizar los comentarios sobre un problema social, qué tendencias de opinión proliferan sobre el conflicto catalán, por ejemplo”, dice Pérez y asegura que igual que se puede aplicar a la vida real sirve a los lingüistas para el análisis de textos literarios.

Pero no sólo se han cifrado las palabras, también lo han hecho con los 130 emoticonos más usados, porque “no se pueden quedar fuera si analizas lo que se habla en las redes sociales”, consideran los investigadores de la UMA.

A partir del 20 de noviembre, los especialistas del Programa Comte se reunirán con los responsables de Lingmotif, analizarán de forma exhaustiva el proyecto y les aportarán formación técnica personalizada para convertir su investigación en un proyecto de mercado o de valor social. “Hemos hecho los recursos léxicos y ahora vamos a explorar la transferencia que pueden tener a la sociedad, se trata de que el resultado no se quede en la universidad, sino que tenga un uso”, comentan desde la UMA. La Fundación General del Consejo Superior de Investigaciones Científicas seleccionó 20 proyectos, se presentaron 18 y eligieron los cinco a los que el CSIC ve mayor potencial de transferencia. Lingmotif ha sido el único proyecto seleccionado de la Universidad de Málaga. Pero de la mano de la Oficina de Transferencia de los Resultados de Investigación (OTRI) han concurrido a este certamen otros cinco con sello malagueño.

Los otros cuatro trabajos de la UMA que han participado son Lengua y Prensa: constitución de una hemeroteca lingüística virtual, del profesor Francisco Carriscondo (Facultad de Filosofía y Letras), Exhibitium Project: dispositivo para análisis multivariable -descriptivo y prospectivo- de exposiciones temporales, del profesor Antonio Cruces (Facultad de Filosofía y Letras), Cartografiar el viaje de la Serliana. Evolución y desarrollo cultural desde la antigüedad a la ilustración a través de un elemento tipológico-constructivo, de Guido Cimadomo (ETS de Arquitectura) y Análisis de la calidad y la satisfacción de los ciudadanos/clientes en los sitios web de instituciones públicas/privadas mediante el empleo de redes neuronales artificiales y big data, de Salvador Doblas, profesor de la Facultad de Ciencias de la Comunicación.

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