Paano Nalalaman ng Internet Kung Maligaya Ka O Malungkot

masaya o malungkot 5 28

Mag-isip tungkol sa kung ano ang iyong ibinahagi sa iyong mga kaibigan sa Facebook ngayon. Ang mga damdamin ba ay "stress" o "pagkabigo", o marahil "kagalakan", "pag-ibig" o "kaguluhan"? Sa bawat oras na mag-post kami sa social media, iniiwan namin ang mga bakas ng aming kalagayan. Ang pag-uusap

Ang aming mga emosyon ay mahalagang mga kalakal, at maraming mga kumpanya ang bumubuo ng mga automated na tool upang makilala ang mga ito sa isang proseso na kilala bilang pagtatasa ng damdamin.

Kamakailan lamang, isang leaked report nagsiwalat na maaaring matukoy ng Facebook kapag ang mga kabataan ay nararamdaman na mahina, bagaman ang kumpanya ay may insisted hindi ito ginagamit ang pagtatasa upang i-target ang mga gumagamit sa advertising. Facebook humingi din ng paumanhin sa 2014 para sa isang eksperimento sa "emosyonal na pagkakamali" kung saan ang mga post na may alinman sa "positibo" o "negatibong" damdamin ay na-filter mula sa mga feed ng mga gumagamit.

Maliwanag, ang kakayahang makilala ang damdamin mula sa teksto ay may malaking interes sa mga kumpanya ng social media, pati na rin ang mga advertiser. Ngunit paano gumagana ang pagtatasa ng kuru-kuro, bakit kapaki-pakinabang ito at ano ang mga panganib?

Paano gumagana ang pagtatasa ng kuru-kuro?

Habang ang mga detalye ng sariling algorithm ng Facebook ay hindi kilala sa publiko, ang karamihan sa mga diskarte sa pagtatasa ng damdamin ay nahahati sa dalawang kategorya: pinangangasiwaan o hindi pinangangasiwaan.

Ang mga pinangangasiwaang mga pamamaraan ay umaasa sa mga label na data. Sa madaling salita, ang mga ito ay mga post na nai-classified nang manu-mano bilang naglalaman ng positibo o negatibong damdamin.

Pagkatapos ay ginagamit ang mga istadistika na pamamaraan upang sanayin ang mga modelo upang awasan ang mga bagong post batay sa pagkakaroon ng mga naunang natukoy na mga salita o parirala, halimbawa "stressed" o "relaxed".

Ang mga hindi pantay na pamamaraan, sa kabilang banda, ay madalas na umaasa sa pagbuo ng isang diksyunaryo ng mga marka para sa iba't ibang mga salita. Isang gayong diksyunaryo na binuo ng aking mga tagatulong ay humiling sa mga tao na magbigay ng 1 sa 9 na kaligayahan ng kalidad sa iba't ibang mga salita, at pagkatapos ay i-average ang mga resulta: "rainbows", halimbawa, nakapuntos 8.06, habang "walang silbi" ay nakakakuha ng 2.52.

Ang pangkalahatang damdamin ng isang parirala ay maaaring pagkatapos ay ma-iskor sa pamamagitan ng pagtingin sa lahat ng mga salita sa post. Halimbawa, ang average na iskor para sa post na "Palaging sinabi ng aking momma na 'ang buhay ay tulad ng isang kahon ng mga tsokolate'" ay isang nasa itaas na average na 6.02 ayon sa diksyunaryo na ito, na nagpapahiwatig na ito ay nagpapahayag ng positibong pakiramdam.

Ano ang ginagamit para sa pagtatasa ng damdamin?

Ang pagtatasa ng damdamin ay lalong ginagamit ng mga marketer sa pag-aaral ng mga trend at gumawa ng mga rekomendasyon ng produkto.

Imagine isang bagong mobile phone ay inilabas; ang isang pag-aaral ng damdamin ng mga post sa social media tungkol sa telepono ay maaaring magbigay ng isang kumpanya ng mahalagang, real-time na pananaw sa kung paano ito gumaganap.

Mayroong mas malawak na mga aplikasyon ng pagtatasa ng damdamin. Kamakailan ang mga mananaliksik sinubaybayan ang damdamin ni Donald Trump sa unang mga araw ng 100 ng kanyang pagkapangulo at Ang mga nakapaloob na bot upang ilagay ang mga trades sa merkado kapag siya ay positibo o negatibong nag-tweet tungkol sa mga partikular na kumpanya.

Maaaring masubaybayan ng mga siyentipiko ang mga emosyonal na uso sa ibang mga teksto. Halimbawa, ginamit namin ang pag-aaral ng damdamin upang pag-aralan ang mga emosyonal na arko na higit sa mga pelikulang 1,000 sa pamamagitan ng kanilang mga screenplay. Ang arko ng 2013 Disney film Frozen ay ipinapakita sa ibaba.

privacy Emosyonal na arko para sa pelikula na Frozen.

Maraming mga pelikula ang nagpapakita ng magkatulad na mga pattern: mga regular na peak at troughs ng pag-igting at pagpapalaya, na sinusundan ng isang partikular na malaking labangan 80% ng paraan sa pamamagitan ng pelikula (lahat ng pag-asa ay nawala!), Bago ang huling resolution at masaya na nagtatapos. Ang paglalapat ng katulad na pag-aaral sa mga nobela, ipinakita namin iyan karamihan sa mga kwento ay sumusunod sa isa sa anim na pangunahing arc ng kuwento.

Hindi pa rin tayo mahusay sa pagtatasa ng damdamin

Dahil ang pag-aaral ng damdamin ay kadalasang nakasalalay sa pagmimina ng mga post sa social media, ito ay nagtataas ng mga pangunahing alalahanin sa etika, at ang debate na ito ay nagsisimula lamang. Gayunpaman ang masalimuot na katangian ng wika at kahulugan ay ginagawang madali sa pagkakamali.

Dalhin ang parirala, "May puwersa sa iyo", na ang mga marka ay 5.35 gamit ang pagtatasa ng aming diksyunaryo. Para sa anumang tagahanga ng Star Wars, siyempre ito ay isang napakagandang positibong parirala, ngunit ito ay nakakuha ng katamtaman sa aming pagsubok dahil ang salitang "puwersa" ay na-rate sa ibaba-average na 4.0.

Ito ay naiintindihan kapag ini-rate ang salitang ito sa paghihiwalay, ngunit sa konteksto ito ay hindi gaanong naiintindihan.

Samakatuwid, ang ilang pag-aalinlangan sa pagiging wasto ng mga kakayahan ng pag-aaral ng damdamin ng Facebook ay pinahihintulutan. Ito ay ganap na nalalaman na naglalarawan ng isang bagay na "ganap na may sakit" sa Facebook, isang parirala ng panloloko na pag-endorso, ay maaaring humantong sa isang emosyonal na kalagayan ng isang indibidwal na na-misclassified.

Upang maunawaan kung ang pagtatasa ng damdamin ay ginagawa at hindi gumagana, mahalagang suriin ang mga salita na nagdadala ng partikular na mga resulta.

Upang gawin ito, ginagamit namin ang "salita shift"Mga diagram, tulad ng nasa ibaba para sa Frozen. Ipinakikita nito kung aling mga salita ang naging kasukdulan ng sadya ng screenplay kaysa sa masayang pagtatapos nito: higit pang mga sanggunian sa "lungkot" at "takot", ngunit kakaiba, mas "maganda".

privacy Ihambing ang paghahambing ng rurok ng Frozen sa masayang pagtatapos nito. Ang mga bughaw na bar sa tuktok ng tsart ay nagpapakita ng mga nangungunang mga kontribusyon na salita sa pagkakaiba sa puntos.

Pangako at isang babala

Ang pagtatantya sa sentimiento ay isang makapangyarihang kasangkapan, ngunit ito ay isang batang siyentipiko lamang at dapat gamitin nang may pag-iingat.

Ang mga siyentipiko ay dapat bumuo ng mga tool na nagpapahintulot sa amin na makipag-ugnayan sa "ilalim ng hood" at maunawaan kung bakit ang ilang mga algorithm ay gumagawa ng mga resulta na ginagawa nila. Ito ang tanging paraan upang masuri ang mga isyu sa iba't ibang pamamaraan, at mas mahalaga, upang turuan ang publiko tungkol sa mga posibilidad at limitasyon ng field.

Ang pananaliksik sa pagsusuri ng sentimyento ay higit sa lahat ay binuo sa mga malalaking, pampublikong hanay ng data, lalo na mula sa social media. Mahalaga sa amin na hindi sinasadya ang pagbibigay ng data na maunawaan kung ano ang magagawa nito at hindi maaaring gamitin para sa, at kung paano.

Tungkol sa Ang May-akda

Lewis Mitchell, Lecturer sa Applied Mathematics, University of Adelaide. Nag-ambag si Michelle Edwards sa artikulong ito.

Ang artikulong ito ay orihinal na na-publish sa Ang pag-uusap. Basahin ang ang orihinal na artikulo.

Mga Kaugnay na Libro:

{amazonWS: searchindex = Books; keywords = internet privacy; maxresults = 3}

enafarzh-CNzh-TWnltlfifrdehiiditjakomsnofaptruessvtrvi

sundin ang InnerSelf sa

facebook-icontwitter-iconrss-icon

Kumuha ng Pinakabagong Sa pamamagitan ng Email

{Emailcloak = off}