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Elecciones: Software mide opiniones a favor y en contra de candidatos en Facebook

Por Sofia Pichihua

Publicado el 21 de mayo del 2016

Parlakuy” es un software que permite analizar los sentimientos de los usuarios de Facebook a través de sus comentarios en tiempo real, con una precisión de 85%.

Parlakuy ha sido desarrollado por investigadores de la Escuela Profesional de Ciencia de la Computación de la Universidad Católica San Pablo (UCSP) en Arequipa (Perú) liderados por el Dr. José Ochoa Luna.

“Hemos diseñado un algoritmo en base a inteligencia artificial para procesar el lenguaje natural de las personas, lo que permite determinar si un comentario es positivo, negativo o neutro. Si bien hay sistemas similares, todos están en inglés, lo cual los hace inútiles para un público que habla otro idioma. Además están enfocados a temas empresariales y no sociales como Parlakuy”, explicó Ochoa.

El grupo realizó un estudio con los candidatos de las elecciones peruanas. “Los resultados que obtuvieron en la primera vuelta fueron muy similares a los de la votación”, afirmó. Parlakuy.com también permite conocer, día a día, el sentimiento de los usuarios y cómo han ido variando, asimismo los temas más comentados respecto a cada candidato, noticias relacionadas a ellos y va mostrando comentarios a favor, en contra y neutros para cada postulante.

Utilidad para periodistas

En una entrevista con Clasesdeperiodismo.com, Ochoa afirmó que los periodistas pueden tomar en cuenta esta herramienta porque ayuda a monitorear la percepción de la gente sobre algunos temas de interés nacional.

Permite conocer el impacto positivo o negativo que tienen algunas noticias o eventos en las opiniones de las personas e identificar de forma automática tendencias sobre asuntos que más se comentan en redes sociales y blogs populares. También, para identificar de forma automática algunas palabras claves que son más comentadas por las personas en las redes sociales.

Los emoticones también son características usadas en los algoritmos que analizan los sentimientos. De otro lado dijo que, en el futuro, se piensa analizar Twitter.

La principal limitación es conseguir un algoritmo de clasificación con una precisión mayor. “Los algoritmos usados para determinar la positividad o negatividad de los comentarios no son exactos. Esto es así porque la tecnología (inteligencia artificial) todavía no consigue realizar clasificaciones perfectas del texto”, comentó.

“Conseguimos pasar, a través de investigación, de una precisión del 70% al 85%, lo que es aceptable en el estado del arte. Otra dificultad, asociada a lo anterior, fue el dominio analizado y el lenguaje peculiar usado por la gente en redes sociales: es diferente analizar un comentario escrito en castellano por un argentino que por un peruano. Hubo que adaptar nuestros algoritmos al dominio utilizado y a las particularidades idiomáticas de los peruanos”, añadió.

Resultados del análisis

Así, por ejemplo, el 17 de mayo, Keiko Fujimori obtuvo 731 comentarios positivos, 207 negativos y 72 neutros. Su contrincante, Pedro Pablo Kuczynski, tuvo cifras mayores: 832 comentarios a su favor, 379 en contra y 136 neutros. Esto denota que ese día, PPK tuvo mayor aceptación.

En cuanto a los temas más comentados en relación a los candidatos; en el caso de Keiko Fujimori solo hay una cuestión social, este es la inseguridad (delincuencia) con 9%. El principal asunto se refiere a su padre con 37%, seguido de su familia con 21% y las muestras de apoyo a la candidata con 19%. Este total lo hacen las frases Fuerza Keiko y Contigo Keiko, que tienen 11% y 8%, respectivamente.

PPK, por su parte, tiene resultados diferentes a los de su oponente. Así, el tema de la seguridad es el principal asunto relacionado al candidato con 19%, lo siguen las propuestas con 18%, experiencia con 16%, plan de gobierno 12%, delincuencia y familia comparten esta misma cifra y campaña, 11%.

Publicado por:

Periodista licenciada de la Pontificia Universidad Católica del Perú (PUCP). Máster en Periodismo Digital en la Universidad de Alcalá de España. Profesora de Periodismo Digital/Community Manager de ISIL. @zophiap en Twitter

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