Inteligența Artificială poate acum să detecteze și emoțiile din texte
Inteligența artificială (AI) a început să pătrundă în multe aspecte ale vieții umane. AI-ul nu mai este doar un instrument pentru analizarea datelor, ci transformă modul în care comunicăm, lucrăm și trăim. De la ChatGPT la generatoarele video bazate pe AI, granițele dintre tehnologie și diverse părți ale vieților noastre devin din ce în ce mai estompate. Dar oare aceste progrese tehnologice înseamnă că AI-ul poate identifica emoțiile din texte online?
Într-o nouă cercetare, oamenii de știință au analizat dacă AI-ul poate detecta emoțiile din texte în postările de pe X (Twitter).
Studiul a fost publicat în International Journal of Market Research.
AI-ul poate identifica emoțiile din texte publicate online
Oamenii de știință s-au concentrat pe modul în care emoțiile exprimate în postările despre anumite organizații non-profit pot influența acțiuni precum decizia de a dona într-un moment ulterior. În mod tradițional, cercetătorii au folosit analiza sentimentelor, care marchează mesajele ca fiind pozitive, negative sau neutre. Deși această metodă este simplă și intuitivă, are și limitări.
Emoțiile umane sunt mult mai nuanțate. De exemplu, furia și dezamăgirea sunt ambele emoții negative, dar pot provoca reacții foarte diferite. Clienții furioși pot reacționa mult mai vehement decât cei dezamăgiți în contextul unei afaceri.
Pentru a depăși aceste limitări, cercetătorii au aplicat un model AI capabil să detecteze emoții specifice precum bucurie, furie, tristețe și dezgust exprimate în tweeturi.
Cercetarea a arătat că emoțiile exprimate pe X pot reprezenta starea generală a publicului față de anumite organizații non-profit. Aceste sentimente au avut un impact direct asupra comportamentului de donare. A fost folosit modelul „transformer transfer learning” pentru a detecta emoțiile din texte.
Antrenate pe seturi masive de date de companii precum Google și Facebook, transformatoarele sunt algoritmi AI extrem de sofisticați, excelenți în înțelegerea limbajului natural (limbaje dezvoltate în mod natural, spre deosebire de limbajele de programare sau cod).
Cât de precis este noul algoritm?
Modelul a fost ajustat pe o combinație de patru seturi de date cu emoții auto-raportate (peste 3,6 milioane de propoziții) și alte șapte seturi de date (peste 60.000 de propoziții). Acest lucru le-a permis cercetătorilor să cartografieze o gamă largă de emoții exprimate online, scrie Tech Xplore.
De exemplu, modelul ar detecta bucuria ca fiind emoția dominantă într-o postare de pe X de tipul: „Începem diminețile în școli! Toată lumea zâmbește.”
Pe de altă parte, modelul ar detecta tristețe într-un tweet care spune: „Simt că am pierdut o parte din mine. Am pierdut-o pe mama acum o lună, pe tata acum 13 ani. Sunt pierdut și speriat.”
Modelul a atins o acuratețe impresionantă de 84% în detectarea emoțiilor din text, o realizare notabilă în domeniul AI.
Apoi au fost analizate tweeturi despre două organizații din Noua Zeelandă, Fred Hollows Foundation și University of Auckland. S-a descoperit că tweeturile care exprimau tristețe erau mai susceptibile să conducă la donații către Fred Hollows Foundation, în timp ce furia era asociată cu o creștere a donațiilor către University of Auckland. Identificarea emoțiilor specifice are implicații semnificative în domenii precum marketingul, educația și sănătatea.
Inteligența Artificială poate detecta emoțiile din texte. Implicații pozitive și negative
Capacitatea de a identifica răspunsurile emoționale ale oamenilor în contexte specifice online îi poate ajuta pe decidenți să le răspundă adecvat clienților individuali sau pieței lor mai largi. Fiecare emoție specifică exprimată în postările de pe rețelele sociale necesită o reacție diferită din partea unei companii sau organizații.
Cercetarea a demonstrat că emoții diferite conduc la rezultate diferite în ceea ce privește donațiile.
Cunoașterea faptului că tristețea din mesajele de marketing poate crește donațiile către organizațiile non-profit permite campanii mai eficiente, cu rezonanță emoțională. Furia poate motiva oamenii să acționeze în fața unei nedreptăți percepute.
Deși modelul de învățare transferabilă prin transformator excelează în detectarea emoțiilor din text, următorul progres major va veni din integrarea acestuia cu alte surse de date, cum ar fi tonul vocii sau expresiile faciale, pentru a crea un profil emoțional mai complet.
Imaginați-vă un AI care nu doar înțelege ceea ce scrieți, dar și cum vă simțiți. Evident, astfel de progrese vin cu provocări etice. Dacă AI-ul poate citi emoțiile noastre, cum ne asigurăm că această capacitate este utilizată în mod responsabil? Cum protejăm intimitatea? Acestea sunt întrebări cruciale care trebuie abordate pe măsură ce tehnologia continuă să evolueze.
Vă recomandăm să citiți și:
Tot mai mulți oameni folosesc ChatGPT, iar asta nu este neapărat de dorit
Cel mai rapid încărcător din lume poate încărca complet smartphone-ul în mai puțin de 5 minute
Declinul digital: aproape 40% dintre paginile de Internet au dispărut