¿Pueden las máquinas analizar los sentimientos en la Web?

¿Puede un programa saber si lo que se dice en Internet acerca de algo tiene connotaciones positivas o negativas? ¿Pueden las máquinas saber de qué manera percibimos las cosas? Así lo creen algunos proyectos aparecidos recientemente en ReadWriteWeb, que se apuntan a la tendencia del sentiment analysis, con el cual se quiere averiguar la actitud que un escrito tiene hacia determinado tema.

Por un lado está Evri, que ofrece una API entre la que se encuentran métodos muy detallados para analizar los sentimientos que se tiene acerca de personajes, entidades, etc., con un nivel de detalle que incluye quién opina de tal manera o qué tipo de críticas se hacen. Usar esta API puede ser muy interesante para realizar "reputation tracking" y pulsar la imagen que se tiene acerca de una persona importante, o de una empresa o marca.

El enfoque de ContextSense, la nueva "tecnología de extracción de sentimientos" de la compañía Wingify, es ligeramente distinto: Permite analizar los sentimientos globales que en un determinado texto o página se producen, cuantificando numéricamente si son positivos o negativos. Entre sus utilidades, la de permitir a anunciantes rechazar aparecer asociados a artículos en los que desprendan "malas vibraciones".

Si bien las limitaciones de estas soluciones son todavía importantes, muestran una interesante dirección en esta área, y habrá que seguir con detalle los avances que se produzcan al respecto.

Real-time sentiment analysis?

Aplicando el potencial de este tipo de análisis a una herramienta como twitter, podemos conseguir una combinación explosiva, averiguando en tiempo real la percepción que se tiene acerca de lo que queramos. De hecho, esto es lo que han pensado varios proyectos que, aplicando diferentes técnicas, permiten seleccionar un término y comprobar en tiempo real si se habla bien acerca de ese tema o no. Ejemplos son Twendz, Twitratr y Tweetfeel:

Analizando, por ejemplo, lo que se dice de la peli recién estrenada, podemos hacernos una idea inmediata de si a la gente le ha gustado. El ejemplo no es casual: Alguna película como Brüno ya ha sufrido el "efecto twitter", viendo cómo el día después del estreno la afluencia de público caía en picado (hecho al que contribuyó, dicen, la velocidad a la que circularon los comentarios negativos acerca de ella en twitter), mientras que otras como Inglourious Basterds o District 9 han visto la afluencia incrementada tras los comentarios positivos en el día del estreno.

Estaría bien relacionar el estudio de la percepción de los usuarios sobre la película con los datos de taquilla. Quizás así se pueda ir ajustando el análisis de sentimiento, haciendo que las máquinas nos comprendan cada día un poco mejor. :-)