As redes sociais são constantemente usadas para postagens em tom de ironia e sarcasmo, o que pode acabar dificultando a análise de repercussões e reações sobre determinados conteúdos, já que os computadores leem as informações em sentido literal.
Para corrigir isso, pesquisadores da Universidade de Lisboa estão desenvolvendo um modelo de aprendizado de máquina capaz de identificar mensagens no Twitter que tenham caráter distorcido. “O objetivo do meu trabalho atual é a detecção de sarcasmo”, disse Silvio Amir, líder do projeto.
Amir acredita que isso é importante porque pesquisadores de todo o mundo têm utilizado as mídias sociais para a análise de diversas questões, como a participação política, ou a maneira como as pessoas estão reagindo a certos assuntos. “Há muita desinformação por aí na Internet. Se você usar modelos de aprendizado de máquina para analisar essas coisas pelo seu valor nominal, ou em um sentido literal, você vai ter uma imagem distorcida ou enganosa quando as pessoas expressam certos pontos de vista de forma irônica e sarcástica”, disse o pesquisador.
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Ao explicar o desafio, o pesquisador disse que se uma pessoa posta mensagens positivas, por exemplo, sobre Donald Trump, e as postagens anteriores mostram o mesmo usuário falando muitas vezes de forma negativa sobre ele, isso poderia ser um indício ou sinal de que a pessoa talvez esteja sendo sarcástica. Embora faça sentido, esse tipo de abordagem mostra a dificuldade do trabalho da equipe, já que essas análises envolvem outras variáveis.
De acordo com o site Canaltech, entre os principais desafios está o fato de que as pessoas podem mudar suas opiniões ao longo do tempo. Outro ponto é que a máquina pode acabar tomando os tweets originais como genuínos, quando eles também podem ter um tom sarcástico. Entretanto, o projeto já vem demonstrando ser mais eficaz do que outros métodos quando se trata de resolver o enigma do sarcasmo. Segundo as informações, o sistema de inteligência artificial, até o momento, conseguiu adivinhar corretamente se um tweet tem valor de ironia ou não 87% das vezes.