Facebook sabe si tienes un mal d¨ªa y se lo cuenta a tu profesor

La informaci¨®n procedente de las redes sociales se est¨¢ convirtiendo en una mina de oro para las firmas comerciales, de marketing y publicidad. Ahora, un equipo de investigadores de lenguajes y sistemas inform¨¢ticos de la Universidad Aut¨®noma (UAM) ha visto tambi¨¦n un gran potencial en el an¨¢lisis de las emociones que transmiten los usuarios de la mayor de estas redes: Facebook.

Seg¨²n explica ?lvaro Ortigosa, director del Centro Nacional de Excelencia en Ciberseguridad de la UAM, ¨¦l y su equipo han desarrollado una aplicaci¨®n, denominada SentBuck, que es capaz de deducir de manera autom¨¢tica el estado an¨ªmico de los usuarios de Facebook analizando sus mensajes en la red social mediante algoritmos. Los resultados del trabajo se han publicado en la revista Computers in Human Behavior.

Utiliza una t¨¦cnica de an¨¢lisis de lenguaje natural para reconocer palabras significativas con carga emocional

¡°SentBuck es una aplicaci¨®n externa de Facebook que, tras el consentimiento del usuario, analiza los mensajes publicados por ¨¦ste y calcula su estado emocional. La herramienta est¨¢ basada en dos algoritmos: el primero calcula la carga emocional de cada mensaje y lo clasifica como positivo, negativo o neutro. El segundo deduce el estado compar¨¢ndolo con la carga emocional de los ¨²ltimos mensajes¡±.

La herramienta ¡ªindica Ortigosa¡ª ¡°utiliza una t¨¦cnica de an¨¢lisis de lenguaje natural para reconocer palabras significativas con carga emocional. Tambi¨¦n usa un sistema de clasificaci¨®n autom¨¢tica, tipo machine learning. Partiendo de un gran conjunto de frases clasificadas por humanos, se ha entrenado a la aplicaci¨®n para que aprenda a reproducir el juicio humano. La carga emocional asignada a cada frase surge de una combinaci¨®n de ambos c¨¢lculos¡±, se?ala.

¡®E-learning¡¯ adaptativo

Los cient¨ªficos de la UAM creen que esta aplicaci¨®n se podr¨ªa utilizar en educaci¨®n on line adaptativa: aquella que trata de proponer tareas al alumno en el momento m¨¢s id¨®neo.

¡°La informaci¨®n obtenida a trav¨¦s de SentBuck, con el visto bueno del usuario ¨Cinsiste Ortigosa¨C, se podr¨¢ utilizar para evitar proponer trabajos especialmente complejos en momentos en los que se detecta que el alumno tiene un estado negativo o menos positivo de lo habitual¡±.

En estas situaciones, en cambio, ¡°se podr¨ªan asignar actividades con menos contenido pedag¨®gico, pero que s¨ª tengan como objetivo motivar a los estudiantes¡±.

En su opini¨®n, el an¨¢lisis de la tendencia general de un grupo de alumnos estudiantes durante los cursos v¨ªa web ¡°puede dar al profesor una retroalimentaci¨®n similar a la que obtiene mirando a las caras de sus alumnos en una clase presencial, una informaci¨®n que normalmente no es posible tener en educaci¨®n on line¡±.

Ensayos de campo

Ortigosa y los coautures del trabajo han hecho pruebas con SentBuck y han incorporado la informaci¨®n del estado emocional de los alumnos en un sistema de e-learning.

Seg¨²n el experto, en su forma m¨¢s b¨¢sica la aplicaci¨®n ofrece una alerta a los profesores cuando se detecta que un n¨²mero significativo de estudiantes presenta un estado emocional negativo. ¡°Estos mensajes son analizados en el contexto. Aunque puede haber muchos motivos para ese estado, la hip¨®tesis es que estas emociones negativas deber¨ªan estar uniformemente distribuidas en el tiempo¡±.

La herramienta alerta a los profesores cuando detecta un n¨²mero significativo de estudiantes presenta un estado emocional negativo

Por otro lado ¨Ca?ade¨C, los estudiantes de una clase on line poseen poca o ninguna relaci¨®n entre s¨ª, m¨¢s all¨¢ de ser compa?eros en un curso determinado. Por este motivo, ¡°si en un momento dado se detecta un pico emocional negativo en un conjunto representativo de los alumnos, es muy probable que la variaci¨®n emocional se deba a alguna situaci¨®n del curso y, por ello, la herramienta enviar¨¢ un mensaje de aviso al profesor¡±.

Otras aplicaciones

?lvaro Ortigosa indica que se trata de una t¨¦cnica no intrusiva que ¡°permite tener un term¨®metro del estado emocional de los usuarios de Facebook¡±. Una vez dados todos los permisos correspondientes a la aplicaci¨®n, esta deduce su estado emocional observando el comportamiento en su interacci¨®n, presumiblemente normal y espont¨¢nea, con la red social.

Esta informaci¨®n se podr¨ªa utilizar en numerosos contextos. ¡°Por ejemplo, como complemento a monitorizaci¨®n remota de enfermos o para medir el estado de satisfacci¨®n de usuarios. En este ¨¢mbito, las firmas comerciales podr¨ªan aprovechar la informaci¨®n para ajustar los productos o servicios ofrecidos a potenciales consumidores.

La investigaci¨®n del equipo de la UAM forma parte de un trabajo m¨¢s amplio que busca inferir caracter¨ªsticas generales, tales como personalidad y carga emocional, de los usuarios de redes sociales virtuales, como Facebook y Twitter.