Carlos Gómez: "Desarrollamos una aplicación para hacer minería de opiniones"

Este experto del Citic de la Universidade da Coruña, que ha sido premio nacional de investigación, desarrolla con su equipo una aplicación capaz de procesar las valoraciones de los internautas sobre productos o servicios. Dado el interés del proyecto, Bruselas le ha otorgado financiación
Carlos Gómez, catedrático de Ciencias de la Computación e Inteligencia Artificial de la UDC.EP
photo_camera Carlos Gómez, catedrático de Ciencia de la Computación e Inteligencia Artificial de la UDC.EP

Democratizar el análisis de los datos extraíbles de internet y las redes sociales para que pueda servir a empresas y administraciones en la toma de decisiones es el objetivo del proyecto Salsa (Efficient Syntactic Analysis for Large-scale Sentiment Analysis), que dirige el catedrático de Ciencia de la Computación e Inteligencia Artificial de la UDC Carlos Gómez. La iniciativa liderada por este investigador hijo de coruñeses, aunque nacido hace 40 años en Murcia, refleja el potencial de Galicia en el desarrollo de la inteligencia artificial (IA).

¿En qué consiste el programa?
Se trata de una aplicación para realizar minería de opiniones o análisis de sentimientos, haciéndolo, además, de manera eficiente para que estas tecnologías resulten accesibles a empresas e instituciones sin grandes recursos computacionales. Buscamos identificar, a partir de mensajes publicados en redes sociales, opiniones positivas o negativas sobre aspectos de un producto o servicio de interés para dar con sus puntos fuertes y débiles. El objetivo no es sólo identificar opiniones sobre el producto o servicio en su conjunto, como: "Me he comprado un móvil marca X y estoy muy contento". Sino también las referidas a aspectos concretos. Por ejemplo: "El móvil X tiene una pantalla muy nítida, pero la batería dura poco".

¿Y cómo surgió la idea?

Tomó cuerpo gracias a los resultados de un proyecto anterior, Fastparse, en el que desarrollamos sistemas que analizan sintácticamente oraciones de forma muy rápida y eficiente. Nos proporciona la estructura de las oraciones, y nos permitirá extraer opiniones combinando precisión y eficiencia.

¿Qué mejoras podría aportar su aplicación a una compañía?
Cualquier empresa que dé servicio a un número importante de clientes o usuarios necesita conocer su opinión. La manera tradicional de conseguir esto es mediante encuestas, pero esto suele proporcionar una imagen parcial y sesgada porque sólo las responden usuarios de determinados perfiles, que no tienen por qué ser representativos. Las redes sociales son un buen recurso para obtener opiniones a gran escala, pero no es viable detectar y analizarlas a mano. Un sistema como el que desarrollamos automatiza todo esto, poniendo esas opiniones vertidas en internet al alcance de la empresa en tiempo real.

Cualquier empresa necesita conocer la opinión sobre sus productos o servicios. Buscamos automatizarlo

¿Puede ayudar, por ejemplo, a reducir las pérdidas que puede ocasionar un producto que no se ajuste a los gustos del consumidor?

Sin duda. De un lado, con una aplicación como ésta podríamos detectar que ese producto no está gustando, y no sólo eso, sino qué aspectos son los que están suscitando las opiniones negativas, para así poder mejorarlo.

¿Y qué puede aportar a las administraciones públicas?
No dejan de ser prestadoras de servicios, a las que también les interesa la opinión de los usuarios para poder identificar debilidades e implementar mejoras. Por ejemplo, sistemas de este tipo pueden ser útiles para analizar la percepción del transporte público o la sanidad. Asimismo, pueden servir para monitorizar la opinión y reacciones de los ciudadanos ante otros aspectos de interés como campañas de vacunación o de salud pública o la valoración de destinos turísticos, por ejemplo.

¿Ya ha tenido ocasión de poner en común el proyecto con alguna empresa o administración?

Sí. Hemos tenido contacto con entidades públicas y privadas que están interesadas en este tipo de tecnología, aunque son preliminares. Precisamente, uno de los objetivos principales del proyecto es llevar a cabo un estudio de mercado donde concretaríamos a quiénes ofrecer nuestro proyecto.

Ha conseguido 150.000 euros del Consejo Europeo de Investigación. ¿Precisará más recursos?
Estos fondos son para llevar a cabo una prueba de concepto, es decir, un prototipo que serviría para demostrar la tecnología, y estudios detallados de mercado. Es lo necesario para que el proyecto despegue. A partir de ahí, habría que seguir trabajando para convertir el prototipo en producto final en uso real, pero los recursos para esa fase saldrían de las empresas o entidades que contraten el producto que vamos a desarrollar.

¿Qué cree que supone para Galicia que la Agencia Estatal de Supervisión de la Inteligencia Artificial (Aesia) recale en A Coruña?
Supone un reconocimiento a la pujanza del sector TIC que ha crecido rápidamente en los últimos años tanto en A Coruña como en Galicia, y que es muy fuerte desde el punto de vista académico y empresarial. Además, pondrá a la comunidad más en el mapa de la inteligencia artificial (IA), pues no sólo estamos hablando de la agencia que supervisará el uso de la IA a nivel nacional, sino que, además, es la primera de estas características en la UE e impulsará más el crecimiento del sector al crear sinergias con la industria.

Logró el Premio Nacional de Investigación para Jóvenes María Andresa Casamayor en el campo de las Matemáticas y las TIC al desarrollar algoritmos que incorporan el lenguaje natural a la inteligencia artificial. Explíquenos esto a los que somos legos en la materia...
El premio supone un gran honor y una gran motivación para seguir trabajando en este campo del procesamiento del lenguaje natural. Los avances que he desarrollado son, sobre todo, algoritmos multilingües y eficientes que permiten analizar sintáticamente textos en lenguajes humanos y extraer así información sobre su significado. En otras palabras, es un paso importante para que las máquinas 'comprendan' los textos. Me centro en algoritmos multilingües y eficientes porque actualmente los mejores modelos de procesamiento del lenguaje natural requieren grandes cantidades de recursos computacionales, que sólo están al alcance de las grandes tecnológicas, y que a menudo dejan fuera tanto a entidades más pequeñas como a idiomas minoritarios que no interesan a esas grandes empresas. Se trata de democratizar esta tecnología.

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