Como a Internet sabe se você está feliz ou triste

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Pense no que você compartilhou com seus amigos no Facebook hoje. Foram sentimentos de “stress” ou “fracasso”, ou talvez “alegria”, “amor” ou “excitação”? Cada vez que postamos nas redes sociais, deixamos vestígios do nosso humor. A Conversação

Nossas emoções são commodities valiosas e muitas empresas estão desenvolvendo ferramentas automatizadas para reconhecê-las em um processo conhecido como análise de sentimento.

Recentemente, um relatório vazado revelou que o Facebook pode identificar quando os jovens se sentem vulneráveis, embora a empresa tenha insistiu que não usou a análise para segmentar usuários com publicidade. Facebook também se desculpou em 2014 para um experimentar em "contágio emocional", em que postagens com sentimento "positivo" ou "negativo" foram filtradas dos feeds dos usuários.

Claramente, a capacidade de detectar emoções do texto é de grande interesse para as empresas de mídia social, bem como para os anunciantes. Mas como funciona a análise de sentimentos, por que é útil e quais são os perigos?

Como a análise de sentimento funciona?

Embora os detalhes do próprio algoritmo do Facebook não sejam conhecidos publicamente, a maioria das técnicas de análise de sentimentos se divide em duas categorias: supervisionadas ou não supervisionadas.

Métodos supervisionados dependem de dados rotulados. Em outras palavras, estas são postagens que foram classificadas manualmente como contendo sentimento positivo ou negativo.

Os métodos estatísticos são usados ​​para treinar modelos para classificar novos posts automaticamente com base na presença de palavras ou frases pré-identificadas, por exemplo, “estressado” ou “relaxado”.


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Métodos não supervisionados, por outro lado, muitas vezes dependem da construção de um dicionário de partituras para palavras diferentes. Um desses dicionários Desenvolvido por meus colaboradores, pedimos às pessoas que dessem uma pontuação 1 para 9 para diferentes palavras e, em seguida, calcularam a média dos resultados: "rainbows", por exemplo, marcaram 8.06, enquanto "inútil" recebeu 2.52.

O sentimento geral de uma frase pode ser pontuado olhando para todas as palavras no post. Por exemplo, a pontuação média do post “Minha mãe sempre disse que 'a vida é como uma caixa de chocolates'” é um 6.02 acima da média de acordo com este dicionário, sugerindo que ele expressa um sentimento positivo.

Para que serve a análise de sentimentos?

A análise de sentimentos é cada vez mais usada pelos profissionais de marketing para estudar tendências e fazer recomendações de produtos.

Imagine que um novo celular seja lançado; uma análise de sentimentos das postagens de mídia social sobre o telefone pode dar a uma empresa uma visão valiosa e em tempo real sobre o desempenho dela.

Existem aplicações mais amplas de análise de sentimentos. Pesquisadores têm recentemente acompanhou o sentimento do Twitter de Donald Trump nos primeiros dias da presidência do 100 e construiu bots para colocar negociações no mercado quando ele twitta positiva ou negativamente sobre empresas específicas.

Os cientistas podem rastrear tendências emocionais em outros textos também. Por exemplo, usamos análise de sentimento para estudar os arcos emocionais de mais de filmes 1,000 através de seus roteiros. O arco do filme 2013 Disney Frozen é mostrado abaixo.

política de privacidade Arco emocional para o filme Frozen.

Muitos filmes mostram padrões semelhantes: picos e quedas regulares de tensão e liberação, seguidos por um grande intervalo de 80% do filme (toda a esperança está perdida!), Antes da resolução final e do final feliz. Aplicando uma análise semelhante aos romances, mostramos que a maioria das histórias segue um dos seis arcos básicos da história.

Nós ainda não somos tão bons em análise de sentimentos

Dado que a análise do sentimento muitas vezes depende de publicações de mídias sociais de mineração, isso levanta importantes preocupações éticas, e este debate é apenas começando. No entanto, a natureza complexa da linguagem e do significado faz com que seja propenso a erros.

Pegue a frase “Que a força esteja com você”, que classifica 5.35 usando a análise do nosso dicionário. Para qualquer fã de Star Wars, é claro que é uma frase extremamente positiva, mas teve uma pontuação modesta em nosso teste porque a palavra “força” é classificada como 4.0 abaixo da média.

Isso é compreensível quando se classifica essa palavra isoladamente, mas no contexto faz menos sentido.

Algum ceticismo da validade das capacidades de análise de sentimento do Facebook é, portanto, garantido. É totalmente concebível que descrever algo como “totalmente doente” no Facebook, uma frase de apoio coloquial, possa levar ao estado emocional de um indivíduo ser classificado erroneamente.

Para entender quando a análise de sentimento funciona e o que não funciona, é importante examinar as palavras que geram resultados específicos.

Para fazer isso, usamos “mudança de palavraDiagramas, como o abaixo para Frozen. Isso mostra quais palavras fizeram com que o clímax do roteiro fosse mais triste do que o final feliz: mais referências a “tristeza” e “medo”, mas estranhamente, mais “lindas”.

política de privacidade Trama comparando o clímax do Frozen ao seu final feliz. As barras azuis em direção ao topo do gráfico mostram as principais palavras que contribuem para a diferença na pontuação.

Promessa e um aviso

A análise de sentimentos é uma ferramenta poderosa, mas é apenas uma ciência jovem e deve ser usada com cautela.

Os cientistas devem desenvolver ferramentas que nos permitam espiar “sob o capô” e entender por que certos algoritmos produzem os resultados que fazem. Essa é a única maneira de diagnosticar problemas com diferentes métodos e, mais importante, educar o público sobre as possibilidades e limitações do campo.

A pesquisa de análise de sentimentos foi amplamente construída em grandes conjuntos de dados públicos, especialmente a partir de mídias sociais. É importante que aqueles de nós, inconscientemente, forneçam os dados para entender o que pode e não pode ser usado e como.

Sobre o autor

Lewis Mitchell, professor de matemática aplicada da Universidade de Adelaide. Michelle Edwards contribuiu para este artigo.

Este artigo foi originalmente publicado em A Conversação. Leia o artigo original.

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