Emotion mining is a relatively recent task that attempts to identify different emotional categories in text. However, due to its complexity and the limited availability of annotated lexical resources, it is still in the early stages of research. In addition, most of the existing work and resources have been done for English texts, but the presence of other languages, such as Spanish, is growing in the Internet. Therefore, in this work, we describe a thesis project that will focus on the analysis of emotions in Spanish texts. Emotions mining systems are of great relevance as they offer a wide range of applications, from health and wellness to user profiling, education and marketing, among others.
Las emociones son una pieza clave en el ser humano pues nos ayudan a relacionarnos y adaptarnos al mundo que nos rodea. Adem´as, dirigen la mayor parte de nuestras conductas.
A lo largo de los an˜os, han sido muchas las a´reas tales como la psicolog´ıa, la neurociencia o la filosof´ıa que se han dedicado al estudio y el ana´lisis de las emociones en el ser humano. Recientemente, ha atra´ıdo la atenci´on en el campo de la Computaci´on Afectiva (CA).
Uno de los medios m´as utilizado actualmente por el ser humano para expresar las emociones son las redes sociales. El acceso en tiempo real a la gran cantidad de contenido generado por los usuarios puede proporcionar herramientas a los investigadores y a los ciudadanos en general para monitorear el pulso de la sociedad hacia temas de inter´es espec´ıficos, una tarea que tradicionalmente solo se realizaba a trav´es de encuestas de opini´on, que son costosas y lleva mucho tiempo y que, normalmente se limitan a taman˜os de muestra pequen˜os. Dado el inter´es de analizar esta informaci´on subjetiva, surge un ´area dentro del Procesamiento del Lenguaje Natural (PLN) dedicada a ello, el Ana´lisis de Sentimientos (AS).
La miner´ıa de la emoci´on se enmarca dentro del AS y de la CA. Esta disciplina trata de identifcar diferentes categor´ıas emocionales en un texto, tales como la tristeza, la alegr´ıa, el enfado o el miedo. Tiene el potencial de humanizar las interacciones digitales y ofrecer beneficios en una gama casi ilimitada de aplicaciones. Por ejemplo, en una situacio´n de aprendizaje electr´onico, un programa de CA podr´ıa detectar cu´ando un alumno se siente frustrado y ofrecer explicaciones ampliadas o informaci´on adicional. En la telemedicina, la programaci´on de CA puede ayudar a los m´edicos a comprender r´apidamente el estado de ´animo de un paciente o buscar signos de depresi´on. En las redes sociales, se podr´ıa identificar usuarios que est´an sufriendo ciberbullying o incluso usuarios que piensan en suicidarse. Otras aplicaciones comerciales que se est´an explorando actualmente incluyen la gesti´on de relaciones con los clientes, la gesti´on de recursos humanos, el marketing y el entretenimiento.
La mayor parte de las investigaciones realizadas hasta el momento sobre el an´alisis de emociones se centran sobre un idioma en concreto que generalmente es el ingl´es. No obstante, hay otros idiomas, como el espan˜ol, cuya presencia en Internet es cada d´ıa mayor. Adema´s, si se desea desarrollar sistemas comerciales, estos deben adaptarse al entorno en el que ser´an utilizados. Por esta raz´on, esta investigaci´on se va a centrar mayoritariamente en textos en espan˜ol lo que supondr´a un gran progreso en ´esta ´area.
Este proyecto de tesis se centra en el an´alisis de las emociones en textos escritos en espan˜ol. Analizar y comprender las emociones de los usuarios a trav´es del texto que escriben proporciona mu´ltiples beneficios en distintas a´reas.
El resto del art´ıculo est´a organizado de la siguiente forma: en primer lugar, en la Seccio´n 2 se mencionar´a el origen y trabajo relacionado con el proyecto de tesis. En la Secci´on 3 se describe la investigaci´on propuesta. La Secci´on 4 expone la metodolog´ıa y los experimentos que se van a desarrollar y por u´ltimo, se presentan los elementos de investifacio´n propuestos para discusi´on en la Secci´on 5. 2
La miner´ıa de emociones es cada vez m´as
importante. Algunas de las conferencias
principales que se ocupan de la miner´ıa y
evaluacio´n de datos actualmente incluyen
talleres y comparten tareas relacionadas.
Estos incluyen Evaluaci´on Sem´antica
(SemEval)
Los estudios cient´ıficos sobre la clasificaci´on de las emociones humanas datan de la d´ecada de 1960. Desde una perspectiva psicol´ogica, una emoci´on es ba´sica solo si no contiene otra emoci´on; es decir, si representa una construccio´n psicolo´gica irreducible at´omica (Celeghin et al., 2017). Adem´as, los humanos pueden reconocer las emociones en todo el mundo, independientemente de su raza, cultura e idioma. Muchos teo´ricos han propuesto conjuntos de emociones que tienden a ser b´asicos. Si bien los psic´ologos no est´an de acuerdo sobre qu´e modelo describe con mayor precisio´n el conjunto de emociones b´asicas, el m´as utilizado en la investigaci´on inform´atica es el propuesto por Ekman (Ekman, 1992), con 6 emociones (enojo, disgusto, miedo, alegr´ıa, tristeza y sorpresa) (Gholipour Shahraki, 2015).
En los u´ltimos an˜os, las emociones han
atra´ıdo la atenci´on de los investigadores en
las ciencias de la computaci´on, especialmente
en el campo de la interacci´on con la
computadora humana, donde se han llevado a cabo
estudios sobre expresiones faciales (Ekman,
1977) o sobre el reconocimiento de emociones
a trav´es de una variedad de sensores
A pesar de que la miner´ıa de emociones
es un ´area relativamente recientes y no
proliferan los art´ıculos que combinan con PLN,
el inter´es es creciente y cada vez son m´as
los trabajos relacionados con esta tarea. Uno
de los pilares fundamentales en la
investigaci´on relacionada con la miner´ıa de la
emoci´on se centra en los recursos lingu¨´ısticos
disponibles. Los recursos l´exicos son
indispensables y existen varios disponibles para el
idioma ingl´es, como WordnetAffect
Muchos de los estudios relacionados con el reconocimiento de emociones y la creaci´on de recursos l´exicos se centran en la evaluacio´n de la informaci´on de las redes sociales ya que son lugares apropiados para compartir las emociones de manera f´acil y r´apida. Las dos principales redes sociales en las que se focalizan dichos estudios son Twitter y Facebook.
Con respecto a Twitter, encontramos
algunos trabajos como el de Purver y Battersby
(2012) que utilizan tanto los emoticones
como los hashtags para el reconocimiento de
emociones.
Este proyecto de tesis se propone con la finalidad de desarrollar un sistema automa´tico de reconocimiento de emociones en espan˜ol.
En primer lugar, se est´an estudiando en detalle los trabajos que tratan el reconocimiento de emociones en ingl´es y en espan˜ol. Este estudio es fundamental para obtener conocimiento de los enfoques m´as utilizados en ingl´es y reproducirlos con objeto de conocer y comporar su funcionamiento en espan˜ol.
Elegimos realizar el trabajo en espan˜ol, ya que son escasos los recursos disponibles actualmente en nuestra lengua, a pesar de ser la segunda lengua m´as hablada en el mundo y la tercera lengua m´as usada en la Web.
Uno de nuestros primeros trabajos ha
sido el desarrollo de tres sistemas multilingu¨es
con motivo de nuestra participacio´n en tres
subtareas (EI-oc, EI-reg, E-c) de la Tarea 1
de SemEval: Affect in Tweets
Por u´ltimo, los sistemas se desarrollar´an en un principio de manera general, pero en una segunda fase se adaptar´an a un dominio espec´ıfico, puesto que consideramos que es posible extraer de redes sociales diversos corpus interesantes que expresen emociones. Podremos utilizar estos recursos para entrenar nuestros sistemas as´ı como para validar el modelo propuesto.
Los objetivos concretos que se pretenden alcazar con este proyecto son los siguientes: Extraer informacio´n subjetiva de las diferentes plataformas (blogs, redes sociales, foros, etc) que dispongan de emociones.
Generar distintos recursos para reconocimiento de emociones en espan˜ol, tanto corpus como lexicones.
Procesar dicha informaci´on para desarrollar sistemas que sean capaces de identificar las diferentes categor´ıas emocionales. 4
La metodolog´ıa que se propone para la consecucio´n de esta tesis se presenta a continuacio´n: 1. Estudio y revisi´on del estado del arte.
Se realizar´a un estudio de la bibliograf´ıa existen sobre la miner´ıa de emociones en ingl´es y en espan˜ol. 2. Adaptaci´on e integraci´on de recursos existentes para poder realizar un an´alisis de los m´etodos propuestos. Se intentar´a adaptar ciertos recursos disponibles en ingl´es al espan˜ol, como, por ejemplo, WordNetAffect o Emolex. 3. Desarrollo de un prototipo. Se tratar´a de implementar un sistema de detecci´on de emociones para el espan˜ol.
lar que permita integrar nuevas funcionalidades a medida que se vaya avanzando en la investigaci´on.
4. Experimentaci´on y evaluaci´on. Se utilizara´n los recursos generados para llevar a cabo la experimentaci´on y posteriormente se proceder´a a la evaluaci´on del prototipo, llevando a cabo una comparacio´n de los resultados obtenidos con los ya existentes. Los resultados obtenidos se pondr´an a disposici´on de la comunidad cient´ıfica. 5
yecto de tesis son las siguientes:
Estudios psicol´ogicos muestran que las emociones del ser humano van ligadas a su cultura e idioma. Por tanto, ¿es necesario crear recursos emocionales teniendo en cuenta el idioma? o ¿una simple traducci´on entre recursos es suficiente? ¿Qu´e caracter´ısticas se deben tener en cuenta en el proceso del an´alisis de emociones? ¿C´omo se pueden utilizar estas caracter´ısticas para mejorar los sistemas de reconocimiento de emociones? ¿Qu´e algoritmos son los que nos proporcionan una mayor exactitud para reconocer las diferentes categor´ıas emocionales en un texto? Dado que los usuarios en las redes sociales es donde m´as suelen expresar sus emociones, ¿es u´til esta informaci´on para la creaci´on de recursos l´exicos?
Este trabajo ha sido parcialmente subvencionado por el Fondo Europeo de Desarrollo Regional (FEDER) y el proyecto REDES (TIN2015-65136-C2-1-R) del Gobierno de Espan˜a.
Celeghin, A., M. Diano, A. Bagnis, M. Viola, y M. Tamietto. 2017. Basic emotions in human neuroscience: neuroimaging and beyond. Frontiers in Psychology, 8:1432. D´ıaz Rangel, I., G. Sidorov, y S. Su´arez Guerra. 2014. Creaci´on y evaluaci´on de un diccionario marcado con emociones y ponderado para el espan˜ol. Onomazein, 1(29). Ekman, P. 1977. Biological and cultural contributions to body and facial movement. 1977, p´aginas 34–84.
Ekman, P. 1992. An argument for basic emotions. Cognition & emotion, 6(3-4):169– 200.
Las principales cuestiones de investigaci´on a las que se pretende responder con este proGholipour Shahraki, A. 2015. Emotion mining from text.