{"id":26555,"date":"2022-03-10T10:06:34","date_gmt":"2022-03-10T16:06:34","guid":{"rendered":"https:\/\/otech.uaeh.edu.mx\/noti\/?p=26555"},"modified":"2022-03-10T10:06:34","modified_gmt":"2022-03-10T16:06:34","slug":"la-inteligencia-artificial-puede-medir-la-polarizacion-politica","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/otech.uaeh.edu.mx\/noti\/ia\/la-inteligencia-artificial-puede-medir-la-polarizacion-politica\/","title":{"rendered":"La inteligencia artificial puede medir la polarizaci\u00f3n pol\u00edtica"},"content":{"rendered":"<p class=\"\" style=\"text-align: justify;\"><span style=\"color: #000000;\">Desde hace un tiempo, se afirma que la sociedad est\u00e1\u00a0<a style=\"color: #000000;\" href=\"https:\/\/elpais.com\/tecnologia\/2021-04-27\/la-polarizacion-perfecta-asi-es-la-batalla-de-madrid-en-twitter.html\" data-link-track-dtm=\"\">polarizada<\/a>, pero \u00bfc\u00f3mo podemos comprobar si es cierto? \u00bfSe puede medir la polarizaci\u00f3n? Se puede. La sociolog\u00eda, la ling\u00fc\u00edstica y la inform\u00e1tica\u00a0<a style=\"color: #000000;\" href=\"https:\/\/elpais.com\/retina\/2019\/01\/15\/tendencias\/1547545169_410011.html\" data-link-track-dtm=\"\">se unen<\/a>\u00a0para estudiar este fen\u00f3meno en la esfera p\u00fablica, muy bien representada hoy d\u00eda en las redes sociales, donde los ciudadanos comparte su postura sobre cualquier tema sin complejos. Mediante t\u00e9cnicas de\u00a0<a style=\"color: #000000;\" href=\"https:\/\/www.iic.uam.es\/inteligencia\/que-es-procesamiento-del-lenguaje-natural\/\" data-link-track-dtm=\"\">procesamiento del lenguaje natural<\/a>\u00a0y\u00a0<a style=\"color: #000000;\" href=\"https:\/\/azure.microsoft.com\/es-es\/overview\/what-is-machine-learning-platform\/\" data-link-track-dtm=\"\">aprendizaje autom\u00e1tico<\/a>\u00a0podemos analizar los comentarios que se publican en las redes.<!--more--><\/span><\/p>\n<p class=\"\" style=\"text-align: justify;\"><span style=\"color: #000000;\">Entendemos por postura polarizada aquella que se muestra a favor o en contra de una idea o mensaje, sin considerar los puntos intermedios. Entendemos, tambi\u00e9n, que una opini\u00f3n que no muestra argumentos es una opini\u00f3n emotiva, fruto m\u00e1s del sentimiento que del razonamiento. Teniendo esto en cuenta, para estudiar la polarizaci\u00f3n debemos analizar un gran n\u00famero de opiniones. Esas opiniones se reflejan en los comentarios publicados en redes sociales, por lo tanto, podemos recoger esos comentarios y estudiar si muestran una postura emotiva o, por el contrario, reflejan razonamiento y exponen argumentos meditados.<\/span><\/p>\n<p class=\"\" style=\"text-align: justify;\"><span style=\"color: #000000;\">Lo primero es crear un corpus, o base de datos de comentarios, extra\u00eddo de una red social. Esos comentarios deben referirse a un mismo tema, por ejemplo, unas elecciones. Una vez tenemos nuestro corpus, identificamos qu\u00e9 rasgos del lenguaje natural (que no es otra cosa que el lenguaje humano) nos sirven como evidencia de emotividad o de argumentaci\u00f3n. Por ejemplo, muchos emoticonos, may\u00fasculas o signos de admiraci\u00f3n indican que, posiblemente, el grado de emotividad del comentario es mayor que el de otro que contiene muchos verbos de argumentaci\u00f3n. Para que el programa nos entienda, hemos de convertir estas evidencias en n\u00fameros. Esto lo conseguimos hallando el porcentaje que hay de cada elemento \u2014emoticonos, may\u00fasculas, signos de admiraci\u00f3n, verbos, etc.\u2014 en cada comentario. En otras palabras, las evidencias son los valores que sirven para representar los comentarios de manera num\u00e9rica. Esta b\u00fasqueda y registro de evidencias en el texto es, a grandes rasgos, lo que llamamos procesamiento del lenguaje natural.<\/span><\/p>\n<p class=\"\" style=\"text-align: justify;\"><span style=\"color: #000000;\">La segunda parte del proceso es la que implica el uso de la\u00a0<a style=\"color: #000000;\" href=\"https:\/\/elpais.com\/tecnologia\/2021-05-08\/la-inteligencia-artificial-no-es-un-camino-de-rosas.html\" data-link-track-dtm=\"\">inteligencia artificial<\/a>\u00a0y se divide en dos fases. La primera fase requiere mentes humanas, pues es necesario tomar una parte del corpus de comentarios y etiquetar manualmente unos cuantos que le servir\u00e1n de ejemplo al algoritmo de aprendizaje autom\u00e1tico, es decir, al programa, para \u00abaprender\u00bb. Dicho de otra manera, una o varias personas etiquetan a mano un pu\u00f1ado de comentarios como \u00abemotivos\u00bb o \u00abno emotivos\u00bb. La segunda fase consiste en entrenar el algoritmo. Este toma los datos etiquetados previamente, detecta los patrones que le sirven para clasificar correctamente y genera un modelo (que es una representaci\u00f3n de esos patrones detectados y que sirve para clasificar nuevos mensajes). As\u00ed, cuando procesemos el resto de los comentarios que tenemos guardados en nuestro corpus, el modelo los etiquetar\u00e1 autom\u00e1ticamente, bas\u00e1ndose en lo que ha aprendido en esta fase de entrenamiento.<\/span><\/p>\n<p class=\"\" style=\"text-align: justify;\"><span style=\"color: #000000;\">Finalmente, procesar nuestro corpus completo usando el modelo generado nos permite conocer cu\u00e1ntos comentarios son emotivos y cu\u00e1ntos no. Esta t\u00e9cnica no busca tanto saber cu\u00e1ntos de los comentarios est\u00e1n a favor y cu\u00e1ntos en contra de una opini\u00f3n \u2014lo cual se podr\u00eda averiguar empleando otras tecnolog\u00edas como el an\u00e1lisis del sentimiento\u2014, sino, m\u00e1s bien, medir cu\u00e1nta emotividad existe en la muestra analizada, para poder concluir si en dicha muestra impera la polarizaci\u00f3n.<\/span><\/p>\n<p class=\"\" style=\"text-align: justify;\"><span style=\"color: #000000;\">Este fue un\u00a0<a style=\"color: #000000;\" href=\"https:\/\/github.com\/LysMaDu\/ModeloDeClasificacionDeComentarios\" data-link-track-dtm=\"\">modelo real<\/a>\u00a0que se construy\u00f3 en el marco de un Trabajo de fin de M\u00e1ster del M\u00e1ster de Letras Digitales de la Universidad Complutense de Madrid para estudiar los comentarios relacionados con la campa\u00f1a electoral a la Asamblea de Madrid de 2021, publicados en YouTube. El modelo fue mejorado incluyendo otros par\u00e1metros a tener en cuenta, como la longitud del texto, adem\u00e1s de aplicar an\u00e1lisis del sentimiento para obtener mayor precisi\u00f3n en la clasificaci\u00f3n de los comentarios. Asimismo, se constat\u00f3 que el modelo era capaz de identificar con seguridad comentarios emotivos, pero que la etiqueta opuesta no implica tanto que el comentario sea razonado y no emotivo, sino que no se puede identificar la emotividad con claridad. De 16.691 comentarios analizados, 8.230 fueron etiquetados por el modelo como \u201cemotivos\u201d, lo cual indica un alto porcentaje de emotividad confirmada en la muestra, es decir, aproximadamente la mitad de los comentarios carecen de rasgos de razonamiento y contienen evidencias de subjetividad, lo que sugiere un nivel importante de polarizaci\u00f3n en el contexto estudiado.<\/span><\/p>\n<p>Fuente:<\/p>\n<p>Due\u00c3\u00b1As, L. M. (2022, 9 marzo). <i>La inteligencia artificial puede medir la polarizaci\u00c3<sup>3<\/sup>n pol\u00c3\u00adtica<\/i>. El Pa\u00ed\u00ads. Recuperado 10 de marzo de 2022, de https:\/\/elpais.com\/tecnologia\/cronicas-del-intangible\/2022-03-09\/la-inteligencia-artificial-puede-medir-la-polarizacion-politica.html<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Desde hace un tiempo, se afirma que la sociedad est\u00e1\u00a0polarizada, pero \u00bfc\u00f3mo podemos comprobar si es cierto? \u00bfSe puede medir la polarizaci\u00f3n? Se puede. 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