Tras la reciente incorporación de Mutualia a las redes sociales, una versión diferente en el ámbito de los sentimientos en las redes puede ser una buena oportunidad de conocer cómo funcionan. Para ello hemos entrevistado a Jonathan Ortigosa Hernández. Jonathan es ingeniero informático y actualmente trabaja como “Data Scientist” en la empresa Loire Gestamp, además de estar preparando la tesis doctoral en aprendizaje automático y procesamiento del lenguaje natural en el grupo “Intelligent Systems” de la Facultad de Informática de la UPV-EHU. Ha dedicado gran parte de su tiempo a la investigación en el ámbito de los sentimientos en las redes sociales, algo que está cobrando cada vez más importancia entre las organizaciones que quieren conocer lo que dicen sobre ellas en la red.

¿Cómo se mide el valor de un sentimiento en un mensaje a través de redes sociales?

El ordenador es incapaz de entender texto por lo que, para medir el sentimiento de los mensajes, utilizamos algoritmos y fórmulas estadísticas centrando nuestro seguimiento en palabras clave (positivas, negativas o neutras), los “me gusta”, etc. En función del tipo de red, es más fácil o más complicada dicha medición. Por ejemplo, en un foro siempre es mucho más sencillo. Sin embargo, en el caso de Twitter, no poder escribir más de 140 caracteres nos limita mucho, haciendo que tengamos que pensar varias veces lo que vamos a decir  y con el riesgo de poder quedarnos cortos.

¿Y la ironía?

En algunas situaciones no es tan difícil, si vemos un comentario que habla de manera positiva sobre un producto y después le da 1/5 estrellas de puntuación, detectamos que algo no concuerda ahí. También hay que tener en cuenta que muchas veces hasta las propias personas no son capaces de entender la ironía, es complicado. Además de las listas de palabras también trabajamos con expresiones regulares, como puede ser la composición de la oración “me gusta la fruta”, compuesta por un sujeto (yo), un verbo (gustar) y un objeto (fruta). La clave de todo esto está en traducir el lenguaje lo máximo posible a números, para que lo pueda entender el ordenador.

 ¿Qué suelen pedir las empresas que te contratan?

Habitualmente lo que quieren conocer son los tipos de emociones que predominan en los mensajes que circulan sobre ellos que en la red. En estos casos trabajo con porcentajes, clasificando estas publicaciones por las emociones que representan.

¿Ahora estás trabajando en algún proyecto relacionado con las redes sociales y sentimientos?

Sí, en mis ratos libres estoy haciendo una investigación junto a un compañero sobre los comentarios que las y los usuarios publican sobre aplicaciones para teléfonos móviles. Estamos analizando qué tipo de mensajes son, si se quejan sobre el producto, si piden ciertas mejoras, etc. Queremos que en un futuro las empresas puedan acceder a estas informaciones para conocer qué aspectos deberían de potenciar. La tendencia actual está en publicar una opinión sobre un producto o servicio cuando nos ha encantado o cuando se ha quedado lejos de cumplir nuestras expectativas.

¿Qué importancia crees que tienen las redes sociales a nivel empresarial?

Es la mejor  forma de estar en contacto permanente con las y los usuarios, antes no era tan fácil compartir tu opinión fuera de tu entorno cercano. Ahora puedes ver la experiencia de quien la publique en Internet, sea buena o mala. Muchas organizaciones buscan sacar una serie de conclusiones en vez de datos cuantitativos de lo que se habla sobre ellas en las redes sociales. Criticar está muy de moda, la mayoría de los mensajes suelen tender a resaltar aspectos negativos, el anonimato ayuda a que las críticas abunden.  Para las compañías esto es dinero, ahora todo el mundo opina sobre sus productos y en base a esas experiencias pueden tomar nuevas decisiones que cambien su rumbo.

¿De dónde surgió tu iniciativa de unir redes sociales y sentimientos?

Una empresa se puso en contacto conmigo para llevar a cabo un seguimiento de lo que se hablaba sobre ella en Internet y, después de eso, empecé a pensar que podía ser una buena idea analizar los sentimientos de los mensajes publicados en la red. Después trabajé en Maluuba, una empresa canadiense especializada en el Procesamiento del Lenguaje Natural y Aprendizaje Automático, cuyo proyecto principal era el desarrollo de un asistente virtual del estilo de Siri. Ahí tuve que trabajar en la detección de la intención que llevan los mensajes, intentando hacer que el ordenador las captara.