Máquinas que interpreten las emociones humanas gracias al big data

Mixed Emotions es un innovador programa de investigación de dos años que cuenta con un presupuesto de más de 3,5 millones de euros y que pretende buscar identificar, clasificar y caracterizar las emociones en grandes volúmenes y fuentes de datos aplicando tecnologías de análisis de ‘big data’.

Este proyecto, que forma parte del programa Horizonte 2020 de la Unión Europea, pretende aprovechar la capacidad de las máquinas para reconocer mejor las emociones básicas de los humanos para extraer conclusiones a partir de una gran cantidad de datos en tiempo real procedentes de distintas fuentes y así aportar una capa adicional de valor al análisis de los datos extraídos.

La empresa Paradigma, especializada en la transformación digital de las empresas, es la única compañía española participando en este proyecto europeo de I+D. También participa la Universidad Autónoma de Madrid.

“El proyecto aplica técnicas de análisis de ‘big data’ en tres supuestos donde el análisis y el entendimiento de las emociones y el estado del ánimo del usuario pueden ayudar a una empresa a recomendar un producto o un servicio en casos de monitorización de reputación y compras online, a proponer determinados contenidos o sugerir ciertas noticias según lo que el usuario visualiza en la tele o seguir una determinada pauta de conversación en casos de servicios de atención al cliente”, explica José Ruíz Cristina director de desarrollo de negocio de Paradigma. “Hasta ahora había herramientas que analizaban emociones, pero no aplicaban ese conocimiento a la toma de decisiones en el ámbito empresarial”, añade.

El proyecto, en el que participan además de Paradigma y la Autónoma otras nueve empresas y universidades de seis países europeos, ha creado tres pilotos para analizar las emociones en tres situaciones diferentes a través del análisis de vídeo, voz y textos:

- Un caso de TV social para comprobar las emociones frente a determinadores presentadores o actores y las reacciones ante determinadas noticias o contenidos. Esto permitiría hacer recomendaciones y sugerencias de contenidos y a ayudar a preparar una programación más inteligente y personalizada a los gustos de cada usuario.

- Un caso de análisis de reputación digital –donde Paradigma aporta toda su experiencia– para valorar comentarios más allá del tono positivo o negativo e identificar en tiempo real otros signos de emociones vinculados a una marca o un producto. Esto permitiría detectar con antelación posibles incidencias y valorar las opciones de comercialización de productos y servicios en diferentes mercados.

- Un caso de un centro de operaciones de un call center para optimizar los algoritmos de reconocimiento de voz y emociones en el contexto de grandes volúmenes de datos, canales de interacción e idiomas. Esto permitiría identificar sentimientos y proponer pautas de actuación.

La plataforma ‘MixedEmotions’ proporcionará una solución integrada para el análisis de la emoción a gran escala y la fusión de datos heterogéneos: multilingüe, texto, voz, vídeo y redes sociales… al tiempo que analiza las emociones en función del contexto social.

Las emociones básicas

Los primeros trabajos sobre la caracterización lingüística de la emoción desvelaban que las emociones, en gran medida, podían ser caracterizadas a partir de tres dimensiones: la valencia afectiva primaria (que va desde positivo hasta negativo), la excitación (que va desde la calma hasta la agitación) y una tercera dimensión que inicialmente se la etiquetó como “dominio” o “control” y que tiene una significancia menor. De ahí surgieron modelos clásicos como el de Paul Ekman que propuso un conjunto de seis emociones básicas: alegría, tristeza, ira, miedo, asco y sorpresa. Las mismas en las que se basa la película ‘Del revés’ de Pixar. A estas seis, otro investigador, Robert Plutchik añadió dos más, la confianza y la anticipación. Divididas en tres niveles de excitación, surgían 24 categorías de emoción que algunos modelos actuales ya elevan hasta casi 300 emociones.

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