Tecnología

Hacia el análisis de sentimientos masivo

El análisis de sentimientos es un campo con un gran poder. (Foto de base: jennie-o)
El análisis de sentimientos es un campo con un gran poder. (Foto de base: jennie-o)

El reconocimiento de voz e imágenes, por los que está apostando fuerte la industria tecnológica, permite añadir una nueva dimensión: los sentimientos. A través de nuestra voz se transmiten emociones como la tristeza y euforia. Desde el momento en el que se empiece a procesar la voz de manera habitual como canal de entrada de comandos, de igual manera que se reconocerán las palabras utilizadas, se podrán analizar las emociones asociadas y clasificarlas.

Se hará porque el reconocimiento de emociones tiene un potencial inmenso más allá de ser una pieza clave para emular el comportamiento humano dentro del campo de la inteligencia artificial. Como se afirma en el artículo “Affective Computing and Sentiment Analysis” publicado en IEEE Xplore, el procesamiento de emociones aplicado de manera masiva es una poderosa herramienta para capturar los sentimiento del público y conocer su respuesta ante campañas de marketing, acciones políticas, ciertos productos, etc., lo que ha despertado un gran interés en la comunidad científica (y se entiende que en otros muchos).

Como referencia acerca del reconocimiento de emociones a partir de la voz, en el libro “Handbook of Affective Sciences” se establece la relación entre las diversas emociones y las variables de la estructura musical de nuestra voz. Estas son algunas básicas:

  • Alegría: tono alto, contorno variado, tempo rápido.
  • Tristeza: tono grave, contorno plano, tempo lento.
  • Cariño: tono alto, inflexiones suaves y bien moduladas, tempo medio.
  • Miedo: tono bajo, contorno monótono, tempo lento.
  • Sorpresa: tono alto, contorno variado, intensidad media, tempo lento.
  • Cólera: tono alto, contorno con inflexiones bruscas, intensidad fuerte, tempo rápido.
  • Orgullo: tono agudo, intensidad fuerte, tempo reposado.
  • Sobrecogimiento: tono grave, contorno monótono, tempo lento.

Esto nos llevará a considerar las emociones como una dimensión más en nuestros análisis de datos y estrategias de marketing.

Por ejemplo, si solicitamos al asistente de Google (por poner un ejemplo de sistema que procesa la voz) información sobre un vuelo y la compra de unos billetes empleando una entonación que implica miedo o nerviosismo, el asistente podría interpretar que llevamos prisa y nos sugeriría un vehículo de Uber esperando en la puerta de nuestra casa dentro de dos horas. O quizá nos sugiriese tomarnos una tila, o comprar tila en Amazon, o comprar una película en Google Play para verla durante el viaje y distraernos.

Si el asistente hubiera detectado un tono cansado, quizá nos hubiera sugerido música relajante, alguna zapatilla cómoda o tomarnos una bebida refrescante en algún establecimiento concreto del aeropuerto, algo que se correspondería con una campaña especial de AdWords.

Si el asistente hubiera detectado un tono eufórico o alegre, nos podría sugerir algunas compras con up-selling y cross-selling de productos de mayor precio al habitual.

Desde un punto de vista del marketing y análisis de datos es una situación soñada para mejorar ventas, pero desde un punto de vista del usuario, si bien supone un servicio de mayor calidad, también puede causar temores sobre hasta qué punto se estarán analizando las emociones y qué uso se le dará a estos datos.

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