Crean una aplicación que analiza los sentimientos de los usuarios en redes sociales

Andrea Zapata y Melissa Manjarres, ambas estudiantes de noveno semestre de Ingeniería de Sistemas, se valieron de los conceptos y tecnologías del Sentiment Analysis, o análisis de sentimiento, para desarrollar una aplicación que interpreta si los comentarios de los usuarios de twitter son positivos o negativos frente a un tema específico.

En este caso las estudiantes utilizaron su programa para evaluar los comentarios de los estadounidenses frente a las elecciones presidenciales primarias de este año; así pudieron conocer las percepciones que los futuros votantes tenían de candidatos como Hilary Clinton, Donald Trump, Bernie Sanders y Ted Cruz entre otros.

La aplicación se encuentra disponible en la web y lleva por nombre Twitter Elections; esta contó con la asesoría del profesor Pedro Wightman y fue desarrollada durante los últimos seis meses como proyecto final de grado de las estudiantes.

Las creadoras explicaron que haciendo uso de procesos como el análisis de sentimiento, empresas y personas particulares en el mundo han podido llegar a tener una mayor comprensión de la información que publican los consumidores de un determinado producto o servicio en las redes sociales.

La aplicación

Para una sola persona sería demasiado dispendioso leer y clasificar los millones de comentarios que se generan constantemente sobre un determinado tema en las redes sociales. Así que para ello se emplea la tecnología de análisis de sentimiento, que se basa en determinar la intención o emoción que hay detrás de un escrito en internet. Generalmente se realiza dándole un valor a cada palabra por separado, para entender si el texto en su totalidad es favorable o desfavorable.

Los programas de análisis de sentimiento se basan en su mayoría, en técnicas de aprendizaje de máquinas, o machine learning, que es un tipo de inteligencia artificial que provee a las computadoras con la habilidad de aprender sin ser explícitamente programadas.

Esta fue la técnica con la que las dos estudiantes crearon el programa, dándole a la computadora ejemplos de lo que se consideraría como tuits positivos, negativos, neutrales o irrelevantes dependiendo del texto que contienen. Con esta información, la máquina entra a hacer procesos estadísticos que le permiten luego determinar “por sí misma”, que es favorable o desfavorable.

Con su programa, las futuras ingenieras de sistemas lograron analizar 363 781 trinos en idioma inglés, que contenían palabras claves como los nombres de los candidatos o hashtags relacionados con ellos. Estos fueron publicados por más de 196 mil usuarios de Twitter, quienes opinaron durante eventos importantes del periodo previo a las elecciones, tales como los debates republicanos y demócratas, las elecciones primarias en Florida y el Super Tuesday, entre otros.

Igualmente explicaron que tras recibir los análisis del programa, las estudiantes procedían a corroborarlos ya que no basta solo con estos, sino que se debe entender también el contexto en el que se publican.

“La idea de un programa así es que una persona esté detrás de él, porque la máquina aún no puede leer el sarcasmo, las negaciones, y algunas otras cuestiones gramaticales”, argumentó Andrea Zapata, refiriéndose a los complejos aspectos del lenguaje humano que por el momento a las computadoras les cuesta interpretar; razón por la que planean seguir trabajando en el perfeccionamiento constante de su aplicación.

De igual forma Melissa Manjarres, cocreadora de la aplicación, recalcó que la tecnología de análisis de sentimiento es una “herramienta poderosa que aún no se ha explotado en su máximo potencial. Invito a la documentación y a seguir trabajos relacionados a esta temática, que es de mucho provecho”.

Agregó que los resultados que este tipo de análisis ofrecen pueden ser útiles no solo para la política, en donde los jefes de campaña puedan tomar acciones para favorecer la imagen de los candidatos políticos a partir de los comentarios del público, sino que también puede servir para directivos o community managers en las empresas, para que sepan las reacciones que sus productos generan.

Twitter Elections es el primer proyecto de análisis de sentimiento que se desarrolla al interior del departamento de Ingeniería de Sistemas en la Universidad del Norte. El mismo fue sustentado el pasado 31 de mayo en la presentación de trabajos finales de esta carrera, teniendo como jurado al profesor Elías Niño, y a José Penso como invitado experto en branding político.

Por María Margarita Mendoza