La herramienta, que funciona con base en un algoritmo -sistema de aprendizaje de máquinas- será capaz de identificar las emociones (positivas y negativas) plasmadas en los tuits que emiten los usuarios mexicanos en Twitter.
Desarrollada por el Instituto Nacional de Estadística y Geografía (Inegi), en colaboración con el Centro de Investigación e Innovación en Tecnologías de la Información y Comunicación (Infotec), el Centro de Investigación en Geografía y Geomática (Centrogeo) e investigadores de la Universidad de Pensilvania en Estados Unidos, la herramienta se liberará a finales de noviembre a través del portal del Inegi.
"Partimos de tuits completos, mensajes completos, los cuales fueron evaluados por seres humanos. En esa evaluación humana que sirvió como fase de entrenamiento para el algoritmo, los participantes definieron cuáles tuits eran positivos y negativos, esa información alimentó la computadora para que aprendiera a relacionar las palabras que contenían los mensajes positivos y negativos", informó Gerardo Leyva Parra, director general adjunto de Investigación del Inegi social.
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En el marco de la presentación de la herramienta, Leyva Parra precisó que el desarrollo obedece a uno de los esfuerzos estadísticos que ha emprendido el Inegi con miras a medir el bienestar subjetivo, cuya finalidad es determinar el progreso de las sociedades más allá de lo material.
"Lo hicimos midiendo el índice de bienestar -estado de ánimo-; sin embargo, tenemos proyectado también ampliar el alcance del algoritmo a estudios de turismo interno, salud mental, movilidad y nuevas aglomeraciones, todos en Twitter", aseguró Leyva Parra.
CÓMO FUNCIONA
El algoritmo junta caracteres para identificar las estructuras de expresión que están asociadas con hechos positivos o negativos. Eso genera el riesgo de que se asocien palabras o estructuras positivas contextualizadas de manera negativa a un sentimiento favorable o viceversa; no obstante, el porcentaje de efectividad del algoritmo es de 80 por ciento.
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"Lo que estamos haciendo con esta herramienta es tomar todos los tuits que están georreferenciados -el resto se desechan- y la computadora los evalúa para determinar si contienen una carga anímica negativa o positiva. Una vez que son clasificados, se determina, mediante un cociente, el sentimiento predominante en el universo de tuiteros", explicó el funcionario.
NOTICIAS QUE CIMBRARON EL ESTADO DE ÁNIMO EN TWITTER
Durante las pruebas que se han realizado con la herramienta, el equipo del Inegi identificó algunos momentos donde el comportamiento de los tuiteros se modificó drásticamente de positivo a negativo.
Uno de ellos fue durante la elección presidencial de EU, cuando se anunció el triunfo de Donald Trump; el otro fue cuando se liberó el precio de las gasolinas en México (el gasolinazo). Y finalmente, durante los pasados sismos del 7 y 19 de septiembre.