TIENE 80% DE PRECISIÓN PARA CALIFICAR EL ESTADO DE ÁNIMO Crean sistema que analiza sentimientos de tuiteros
La plataforma desarrollada por el Inegi funciona con la técnica de inteligencia artificial machine learning y un algoritmo; puede generar datos en rubros como movilidad, turismo y salud mental
El Instituto Nacional de Estadística y Geografía (IInegi) presentó una nueva herramienta de estadística experimental, que consiste en un sistema capaz de medir el estado de ánimo o bienestar subjetivo de los tuiteros en México, el cual funciona gracias al desarrollo de un algoritmo propio y machine learning —técnica para que las computadoras aprendan con inteligencia artificial—, junto a un análisis humano por parte de personal del instituto.
El objetivo del experimento, destacaron, es conocer el número de tuits positivos y negativos que se generan en la red social en momentos o lapsos específicos. El doctor Gerardo Leyva Parra, director general adjunto de Investigación en el Inegi, destacó que esta plataforma estará disponible de manera pública a mediados de noviembre, y que para realizar el análisis de los mensajes se hizo una curación humana que, luego de identificar elementos clave para determinar el sentimiento del tuit, sirvió para programar la computadora del instituto que corre el algoritmo mediante machine learning, con lo que se logró una precisión de análisis de 80 por ciento al momento de calificar los mensajes como positivos o negativos.
Este análisis, aclaró el especialista, no solo es de palabras positivas y negativas, sino que el algoritmo logra identificar el tuit completo y el contexto en el El incremento del uso de smartphones y el mayor acceso a internet a escala global han facilitado la práctica del sexting —envío de mensajes e imágenes con contenido sexual—, lo cual refleja una doble moral de la sociedad al no hablar de la sexualidad, aseguró Nélida Padilla, académica de la Facultad de Estudios Superiores Iztacala de la UNAM.
Señaló que México es uno de los países latinoamericanos en los que más se ejercen estas actividades, ya que el sexting se ha hecho popular porque las que fue emitido con el objetivo de determinar el sentimiento que refleja, dando una ventaja de confiabilidad superior a otras herramientas que existen para realizar este tipo de análisis. imágenes son un reforzador inmediato y a través de ellas se puede establecer vínculos con algunas personas para obtener satisfacción en un lapso muy breve.
Estas prácticas, acotó la especialista en educación y salud sexual, no son negativas en sí, pero el problema es que implican riesgos, pues las imágenes pueden llegar a manos de extraños y ser un instrumento de acoso escolar e, incluso, de trata de personas.
Los tuits que analiza el Inegi son solo aquellos que están georreferenciados (con la posición geográfica desde la cual fueron emitidos) y que se generan en territorio mexicano, lo cual permite saber si los tuits son escritos por personas que viven de manera permanente en una entidad o si son visitantes, para así identificar, por ejemplo, si el sentimiento positivo es generado por turistas en un determinado lugar o por las personas que residen ahí.
La herramienta dará acceso a datos de sentimiento tuitero por estado de la República, por día e incluso por hora, y la información se acompañará de un acceso en nube a las palabras, los hashtags que fueron trending topic y la liga directa a las noticias de ese día, para que el usuario pueda determinar la razón o contexto del estado de ánimo de los tuiteros. Este es el primero de varios proyectos de big data y machine learning que el Inegi está desarrollando con base en información de las personas que usan Twitter.
Cuando crezca el proyecto también esperan lograr el análisis de otros factores que ayudarán al análisis o la toma de decisiones. Leyva Parra explicó que la herramienta puede tener muchos usos; por ejemplo, en el ramo del turismo nacional se podrá conocer de qué entidad son los visitantes de ciertos destinos turísticos; en movilidad se generarán datos de CdMx e incluso en el área de la psicología se podrá identificar indicadores y determinar elementos sobre la salud mental de los tuiteros.
El año pasado Twitter dio a conocer que en México hay 35 millones de usuarios activos, es decir, que diariamente suben mensajes de todo tipo. Además, de acuerdo con el último informe de la Asociación Mexicana de Internet, dos tercios del total de cibernautas en el país acceden a esa red social. M