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Siempre se ha dicho que al escribir perdemos muchos de los matices que aportamos cuando hablamos, y uno de ellos sin duda es la ironía. Debido al incremento del uso de las redes sociales, no siempre sabemos con qué tono nos están hablando, pero parece que eso va a tener una solución muy pronto. Expertos del Laboratorio de Ingeniería en Lenguaje Natural, integrado dentro del Grupo de Ingeniería del Lenguaje Natural y Reconocimiento de Formas de la Universidad Politécnica de Valencia han desarrollado un nuevo método que afirma conseguir la detección automática de la ironía en las opiniones vertidas en las redes sociales. Sus desarrolladores, el investigador Paolo Rosso y el doctorando mexicano Antonio Reyes, afirman que el método podría ser especialmente útil para el sector empresarial puesto que las redes sociales son un termómetro perfecto para las compañías ya que puede conocer la opinión real de los consumidores tanto sobre sus productos como sobre la empresa en general. Rosso explica cómo hoy en día los sistemas automáticos de polaridad suelen fallar ante las opiniones irónicas, algo que puede llegar a repercutir mucho en los resultados de las empresas. Pero ¿cómo se ha conseguido algo semejante? El equipo afirma que basa su trabajo en un conjunto de datos procedentes de diferentes redes sociales y que mediante el análisis de algunas opiniones de los clientes que se consideraron irónicas buscaron pistas para poder crear un patrón. El objetivo era reunir un conjunto de elementos de discriminación que representaran la ironía. Todo el proceso está sustentado en analizar lingüísticamente las características que distintos autores, expertos en la materia, atribuyen al concepto de ironía. Según señala Rosso, lo que se hace es traducir esas características abstractas en patrones textuales que permitan representar el núcleo de significado. La principal ventaja del método parece ser exactamente eso, la búsqueda de patrones que huyen de conceptos abstractos y se basan en datos. Antonio Reyes afirma que su principal objetivo de cara al futuro es que esta herramienta pueda detectar los enunciados irónicos independientemente del tipo de discurso o lenguaje del que se trate. Desde su punto de vista al basar los modelos en ejemplos coloquiales que producen usuarios reales en contextos generales tales como tweets, comentarios o reseñas, se logra que sea aplicable a más ámbitos, a textos comunes y corrientes.
