Uma equipa de investigação da Universidade de Jaén (Espanha) – na imagem – desenvolveu um sistema baseado em Inteligência Artificial para reconhecer as emoções dos utilizadores do Twitter. Esta tecnologia, aplicada pela primeira vez à língua espanhola, deteta o estado anímico das pessoas que escrevem mensagens na rede social, analisa-o e classifica-o. Os investigadores orientam a informação obtida para áreas como a deteção da depressão, anorexia e bulimia ou linguagem abusiva e violenta, entre outras áreas.

As tecnologias da linguagem humana são um ramo da Inteligência Artificial focado no estudo de sistemas computacionais capazes de compreender e gerar linguagem. Este campo está relacionado com a aprendizagem automática, ou seja, a capacidade de um software ou de uma máquina para identificar e aprender padrões complexos, sob a forma de algoritmos matemáticos, de forma autónoma.

Os especialistas aplicam esta tecnologia a um conjunto de dados composto por tweets previamente recolhidos e analisados por humanos, com o objetivo de detetar emoções no texto. Além disso, ensinam a máquina a interpretar novos termos em língua espanhola, incorporando dicionários e léxicos no sistema. “Esta tecnologia pode ser aplicada a diferentes áreas com a finalidade de detetar problemas de saúde mental ou violência verbal”, explica Miriam Plaza, coautora do estudo e investigadora da Universidade de Jaén.

No estudo intitulado “Improved emotion recognition in Spanish social media through incorporation of lexical knowledge”, publicado na revista “Future Generation Computer Systems”, os especialistas treinam o sistema de um computador com uma série de tweets já recolhidos e interpretados anteriormente. Deste modo, gera-se um modelo linguístico que permite reconhecer emoções como a raiva, o medo, a alegria e a tristeza. “É um trabalho complexo porque não é uma classificação binária de emoções negativas e positivas. Há muitas nuances para detetar alegria, tristeza ou surpresa, por exemplo”, explica María Teresa Martín, também investigadora da Universidade de Jaén.

Uma vez integrada esta informação básica no sistema, os investigadores incluíram novas palavras para aumentar a quantidade de nuances que o sistema poderia perceber e aumentar, assim, a sua exatidão. Este ensino paulatino da linguagem, independente da base de dados previamente desenvolvida, destinava-se a melhorar a eficácia do sistema. Depois de detetar o tweet, o sistema analisa-o e atribui-lhe uma emoção. Por exemplo: “Primeiro desgosto do dia. Acabei de ser informado de um roubo na escola. Levaram, pelo menos, um computador. Soma e segue, infelizmente…”. O sistema identifica “raiva”.

Neste estudo, os investigadores verificaram que a alegria era a emoção mais representada nos tweets porque é mais fácil de detetar pelo sistema do que a raiva, o medo ou a tristeza, que têm mais nuances. O investigador Luis Alfonso Ureña,  também investigador da Universidade de Jaén, explica: “Não é um processo perfeito porque esta tecnologia não percebe claramente figuras de linguagem como a ironia, o sarcasmo ou frases feitas e, além disso, estão sempre a surgir novas expressões. Para aperfeiçoar o sistema, é preciso “ensinar” a máquina continuamente”.

Em estudos anteriores, o grupo “Sistemas de Acesso Inteligente à Informação” focou-se na deteção da anorexia e da bulimia, linguagem misógina e xenófoba nas redes sociais. “A nossa equipa de investigação centra-se nas tecnologias da linguagem humana e, entre outras áreas, à análise dos sentimentos em língua espanhola. No futuro, queremos melhorar a tecnologia baseada na Inteligência Artificial e na aprendizagem automática que utilizamos, para a aplicar a uma maior variedade de áreas”, refere Luis Alfonso Ureña.

Esta investigação foi financiada por fundos próprios do grupo de investigação “Sistemas de Aceso Inteligente à Informação”, pelo Fundo Europeu de Desenvolvimento Regional (FEDER), projeto LIVING-LANG e projeto REDES do Governo espanhol.

https://fundaciondescubre.es/noticias/desarrollan-un-sistema-basado-en-inteligencia-artificial-para-identificar-las-emociones-en-twitter/

AG/Adelaide Oliveira