Un algoritmo addestrato su Emoji sa quando sei sarcastico su Twitter

Graham Roumieu

Scorri Twitter e troverai molti commenti sarcastici, per non parlare di molti casi in cui il sarcasmo apparentemente è andato dritto sopra la testa di qualcuno.

Fortunatamente, un algoritmo sviluppato dai ricercatori del MIT per analizzare i tweet è ora in grado di rilevare il sarcasmo e il sottotesto emotivo in generale, meglio della maggior parte delle persone.

Rilevare il sentimento dei post sui social media è già utile per tracciare gli atteggiamenti nei confronti di marchi e prodotti e per identificare segnali che potrebbero indicare tendenze nei mercati finanziari. Ma discernere in modo più accurato il significato di tweet e commenti potrebbe aiutare i computer a individuare e reprimere automaticamente gli abusi e l'incitamento all'odio online. Una comprensione più approfondita di Twitter dovrebbe anche aiutare gli accademici a capire come le informazioni e l'influenza fluiscono attraverso la rete. Inoltre, man mano che le macchine diventano più intelligenti, la capacità di percepire le emozioni potrebbe diventare una caratteristica importante della comunicazione da uomo a macchina.

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I ricercatori originariamente miravano a sviluppare un sistema in grado di rilevare i post razzisti su Twitter. Ma presto si resero conto che il significato di molti messaggi non poteva essere compreso correttamente senza una certa comprensione del sarcasmo.

L'algoritmo utilizza il deep learning, una popolare tecnica di apprendimento automatico che si basa sull'addestramento di una rete neurale simulata molto ampia per riconoscere modelli sottili utilizzando una grande quantità di dati. Il segreto per addestrare questo algoritmo era che molti tweet utilizzano già qualcosa come un sistema di etichettatura per i contenuti emotivi: le emoji. Una volta che ne hanno approfittato per aiutare il sistema a leggere i tweet per le emozioni in generale, i ricercatori hanno avuto un vantaggio nell'insegnargli a riconoscere il sarcasmo.

Poiché non possiamo usare l'intonazione nella nostra voce o nel linguaggio del corpo per contestualizzare ciò che stiamo dicendo, le emoji sono il modo in cui lo facciamo online, afferma Iyad Rahwan , professore associato del MIT Media lab che ha sviluppato l'algoritmo con uno dei suoi studenti, Bjarke Felbo . La rete neurale ha appreso la connessione tra un certo tipo di linguaggio e un'emoji.

Per addestrare l'algoritmo, soprannominato DeepMoji, i ricercatori hanno raccolto 55 miliardi di tweet, quindi ne hanno selezionati 1,2 miliardi contenenti una combinazione di 64 popolari emoji. Per prima cosa hanno addestrato il sistema a prevedere quale emoji sarebbe stata utilizzata con un particolare messaggio, a seconda che fosse felice, triste, divertente e così via. Successivamente, al sistema è stato insegnato a identificare il sarcasmo usando un set di dati esistente di esempi etichettati. L'algoritmo che era stato pre-addestrato usando le emoji era molto più bravo a rilevare il sarcasmo rispetto a uno che non lo aveva fatto. Rilasceranno l'algoritmo affinché chiunque possa usarlo.

Per vedere quanto è buono DeepMoji, i ricercatori lo hanno testato rispetto a diversi benchmark per il rilevamento di sentimenti ed emozioni nel testo. Hanno scoperto che in ogni caso ha funzionato molto meglio dei migliori algoritmi esistenti.

Lo hanno anche testato contro gli esseri umani, utilizzando volontari reclutati attraverso il sito di crowdsourcing Mechanical Turk. Hanno scoperto che era meglio degli umani nell'individuare il sarcasmo e altre emozioni su Twitter. È stato accurato all'82% nell'identificare correttamente il sarcasmo, rispetto a un punteggio medio del 76% per i volontari umani.

Il sito Web DeepMoji può generare automaticamente emoji per un tweet.

Potrebbe essere che stia imparando tutti i diversi slang, dice Felbo. Le persone hanno usi molto interessanti del linguaggio [su Twitter], mettiamola così.

I ricercatori hanno costruito a Sito web di DeepMoji per dimostrare la parte emoji del sistema. Aggiungerà automaticamente le emoji adatte a un pezzo di testo. Sembra funzionare abbastanza bene, anche se quando ho provato a inserire l'ormai famigerato Donald Trump tweet covfefè era confuso come tutti gli altri.

Il sito consente inoltre agli utenti di contribuire alla ricerca annotando i propri tweet con le emozioni. Questo è un elemento importante del lavoro, dice Rahwan. Di solito i ricercatori hanno volontari che taggano i tweet o i post di altre persone con l'emozione percepita, il che fornisce una misura meno diretta. Questi parametri di riferimento non catturano ciò che gli psicologi considererebbero il vero sentimento, dice.

Gary King , direttore dell'Institute for Quantitative Social Science dell'Università di Harvard ed esperto di estrazione di significato dai social network, afferma che usare le emoji come mezzo di allenamento è un'idea intelligente. Ma si chiede quanto sia prezioso identificare il sarcasmo se è perso per la maggior parte delle persone. Se il sarcasmo è così sfumato che un lettore umano probabilmente lo mancherà, allora non importa davvero, dice.

Tuttavia, il lavoro riflette il fatto che i computer stanno gradualmente migliorando nel percepire le emozioni umane. L'analisi del sentimento del testo è già una tecnica ampiamente utilizzata. Ad esempio, può aiutare le aziende a determinare dal contenuto di un messaggio di posta elettronica o chat se un cliente è particolarmente arrabbiato.

Potrebbe diventare sempre più comune per i computer tentare di decifrare le nostre emozioni. Immagina, forse, un collaboratore robot che capisce quando i suoi colleghi umani sono frustrati o quando fanno un complimento sarcastico.

Se le macchine coopereranno con noi, allora dovranno capirci e l'emozione è davvero difficile, dice Rahwan.

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