El camino hacia la detección de la ironía

human cyborg brain

La ironía sigue siendo el caballo de batalla de las herramientas de monitorización y análisis de la reputación. Ni con las técnicas más sofisticadas de inteligencia artificial se ha llegado hasta el momento a diferenciar al 100% cuáles  son los mensajes que contienen ironía y cuáles no. Claro que existen algoritmos y sistemas capaces de separar los mensajes susceptibles de contener ironía, pero aún y así, siendo honestos, todavía es necesaria en muchas ocasiones la intervención humana para dar en el clavo en la clasificación del tono de los mensajes. Con todo, existen técnicas que nos permiten afinar cada vez más el camino hacia la detección de la ironía, el gran reto para el análisis de la reputación. En Brand Rain trabajamos con técnicas de análisis audiovisual.

Una imagen vale más que mil palabras

Procesamos mucho más rápido una imagen que una palabra. De hecho, según un estudio del MIT, el cerebro humano llega a procesar unas 77 imágenes durante un segundo. Esto es 4.615 imágenes durante tan solo 1 minuto. Las imágenes nos aportan información rápida,  cargada de elementos simbólicos que aportan datos relevantes para la detección de figuras retóricas complejas, como pueden ser la ironía o el sarcasmo. Información como el timbre de voz, las expresiones faciales o bien los elementos de contexto que envuelven el mensaje pueden ser claves en la detección de mensajes irónicos.

Nuestra aportación

Esta premisa fue el origen del proyecto de investigación en video-reputación en el que trabaja Anpro21, empresa desarrolladora de Brand Rain. Si el cerebro procesa mejor una imagen que un texto, enseñemos a la máquina a leer con precisión las imágenes para acercarnos más a la realidad de los mensajes. Brand Rain procesa desde hace tiempo los textos y audios con técnicas de procesamiento del lenguaje natural (PLN) y la imagen mediante patrones y técnicas de detección de objetos, tal como explica con más detalle este post del blog de anpro21.  Una vez analizada la información procedente del texto y de la imagen el sistema puede ver si hay correlación entre ambas informaciones y sentimientos. Es decir, si el mensaje de texto o audio es positivo y en la imagen aparecen objetos con connotaciones negativas, el software alerta de que no se corresponden las emociones expresadas en el texto y en la imagen. Cuando esto pasa  estamos ante un mensaje irónico que requiere en muchos casos de la intervención humana para ser procesado. Aún así, el sistema incorpora tecnologías Machine Learning que le permiten trabajar de forma autónoma para  aprender e ir corrigiendo el tono en casos de mensajes irónicos. Esta tecnología de aprendizaje automático vendría a ser el bagaje cultural que nos permite a los humanos procesar los mensajes irónicos al hacer una asociación de ideas de forma rápida.

Mensajes irónicos según el contexto

Otro factor clave a tener en cuenta en la detección de la ironía es poder disponer de información cualitativa del contexto social. La evaluación correcta del entorno socio-cultural en el momento en el que se emite el mensaje, puede hacer cambiar por completo la interpretación del mismo. Para ello es fundamental contar con material histórico acumulado y también con la intervención humana, que pueda poner en relación distintas ideas que en ese contexto puedan estar alterando por completo la interpretación del discurso. En el vídeo que os adjuntamos que lleva por título “pobrecitos banqueros” podemos ver un claro ejemplo.


Pasos para vislumbrar el futuro

La perfección de las técnicas de análisis de la imagen son un avance muy interesante hacia la detección de la ironía, pues pueden ser la forma de afinar hasta dar con ella en un buen porcentaje de los casos. Este es uno de los caminos a explorar para que las máquinas lleguen a detectar lo que supone un razonamiento complejo propio de los humanos como es la ironía y el sarcasmo. Sócrates estaría contento.

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