Investigadores de la Facultad de Informática de la Universidad Politécnica de Madrid han desarollado un sistema de extracción inteligente de información que permite analizar las opiniones de los ciudadanos expresadas mediante textos, lo que da una nueva orientación a los sistemas de encuestas tradicionales, basados en una gama de respuestas previamente elaboradas sobre las que el ciudadano debe escoger la que más se acerca a forma de pensar.
Un nuevo sistema de extracción inteligente de información que da una nueva orientación a los sistemas de encuestas de opinión tradicionales, ha sido desarrollado por investigadores del Grupo de Validación y Aplicaciones Industriales del Departamento de Inteligencia Artificial de la Facultad de Informática de la Universidad Politécnica de Madrid.
El sistema se ha aplicado con éxito en una investigación realizada conjuntamente con la Universidad de Zaragoza, a partir de un cuestionario ideado para conocer la opinión de los estudiantes de la citada Universidad sobre Gran Scala, el proyecto de creación del mayor complejo de ocio europeo que se ubicaría en la Comarca aragonesa de los Monegros.
El Grupo Decisión Multicriterio Zaragoza (GDMZ) de la Universidad de Zaragoza creó a tal efecto una web, sólo accesible a los administradores y al censo de alumnos escogidos para opinar, que ha sido la base del experimento.
En esta web se emitieron un total de 332 opiniones sobre las ventajas e inconvenientes del proyecto Gran Escala, la mayoría de las cuales valoraron positivamente el proyecto y sólo una pequeña minoría lo consideró perjudicial para la comarca.
Lo realmente significativo del cuestionario no han sido, sin embargo, estos resultados, sino la investigación que se ha realizado a partir de ellos, que se enmarca en el contexto de la así llamada e-cognocracia, la democracia de la sociedad del conocimiento.
Las opiniones emitidas por los estudiantes eran de dos tipos diferentes: unas valorativas, puntuando las oportunidades y peligros del proyecto, y otras mediante textos introducidos en un foro que expresaban más libre e informalmente sus opiniones sobre Gran Escala.
Dos experimentos
Partiendo de las opiniones valorativas sobre Gran Escala, el GDMZ aplicó técnicas numéricas y estadísticas para conocer el estado de opinión de los estudiantes sobre el proyecto. De esta forma se pudieron identificar no sólo sus preferencias, sino también los argumentos que las soportaban.
Paralelamente a esta investigación numérica y estadística, el Grupo de Validación y Aplicaciones Industriales (VAI) de la FIUPM diseñó técnicas de extracción inteligente de información a partir de textos (text mining) para analizar los mensajes depositados por los estudiantes en el foro. Los resultados obtenidos por este sistema fueron muy similares a los reflejados por las técnicas numéricas y estadísticas.
Según se explica en la comunicación que será expuesta en la segunda cumbre sobre la sociedad del conocimiento, que tendrá lugar los días 16, 17 y 18 de septiembre en Creta (Grecia), la coincidencia de resultados es del 72,31% en el caso de las respuestas positivas a favor de Gran Escala, y del 40% en el caso de las respuestas contrarias a la implantación del proyecto en Los Monegros.
Para el director del VAI, Jesús Cardeñosa, este resultado abre el camino a una nueva forma de interpretar la opinión de los ciudadanos, lo que la convierte en una posible alternativa complementaria a los sistemas de encuestas tradicionales.
Técnicas cuantitativas
Los sistemas tradicionales de investigación de opiniones se basan en técnicas cuantitativas, que miden las preferencias de un grupo de personas y establecen los motivos por los cuales las personas piensan algo sobre cualquier cosa. Este sistema ofrece al encuestado una gama de respuestas previamente elaboradas sobre las que el ciudadano debe escoger la que más se acerca a sus opiniones.
La nueva técnica de investigar opiniones es diferente. Permite a un ciudadano expresar mediante un texto libremente redactado su opinión sobre un proyecto o una opción política, lo que constituye una innovación significativa respecto a los métodos tradicionales. Las respuestas no están condicionadas y además pueden matizarse.
El sistema de extracción inteligente de información desarrollado en el VAI analiza estos textos, se definen unas gramáticas y se extraen patrones lingüísticos, ofreciendo una perspectiva más profunda y libre de la opinión de los ciudadanos. El sistema no sólo ha descubierto en los textos las mismas preferencias expresadas en calificaciones, sino que ha permitido detectar, también, que las opiniones positivas son más precisas que las opiniones negativas.
Estas técnicas, susceptibles de ser extendidas a asuntos públicos de mayor trascendencia, pueden orientarse a la predicción del voto de una manera complementaria a los sistemas tradicionales, que se basan especialmente en los argumentos que sustentan las opiniones expresadas a través de encuestas con respuestas predeterminadas.
La velocidad se incrementa a medida que el futbolista se acerca al balón, sin embargo, disminuye ligeramente al llegar a él. Los delanteros son los que corren más directamente hacia el esférico, mientras que los porteros lo hacen de una forma más paralela. Son algunos resultados de un estudio de investigadores españoles.
Investigadores de la compañía Google DeepMind han desarrollado Tactic AI, un asistente que podría ayudar a los entrenadores a elegir las mejores configuraciones de jugadores tras un saque de esquina. La herramienta se ha entrenado con datos de más de 7000 córneres de la Premier League y la han validado expertos del Liverpool FC.
