La herramienta funciona con la técnica de inteligencia artificial machine learning, un algoritmo capaz de identificar las emociones positivas y negativas plasmadas en los tuits que emiten los usuarios de la red social.
El Inegi presentó esta herramienta de estadística experimental basada en la técnica de inteligencia artificial machine learning, en la que las computadoras aprenden con inteligencia artificial, toma como referencia los tuits completos, que previamente fueron evaluados por seres humanos.
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Dicha evaluación humana sirvió como entrenamiento para el algoritmo, los participantes determinaron cuáles tuits eran positivos y negativos, esa información alimentó la computadora para que aprendiera a relacionar las palabras que contenían los mensajes positivos y negativos.
La herramienta toma todos los tuits que están georreferenciados y la computadora los evalúa para determinar si contienen una carga anímica negativa o positiva. Actualmente cuenta con un 80 por ciento de efectividad.
Una vez que son clasificados, se determina, mediante un cociente, el sentimiento predominante en el universo de tuiteros.
Dicha herramienta será liberada para el público en general a finales del mes de noviembre a través del portal del Inegi.
Según, el director de Investigación del Inegi, Gerardo Leyva Parra, el fin de este proyecto es medir el bienestar subjetivo y determinar el progreso de las sociedades más allá de lo material.
Aunque este es un primer paso en la medición del índice de bienestar, la institución pretende ampliar alcance del algoritmo a estudios de turismo interno, salud mental, movilidad y nuevas aglomeraciones, todos en Twitter.
Hasta el momento, las pruebas realizadas han identificado momentos clave en el estado de ánimo de los mexicanos, modificándose drásticamente de positivo a negativo
- cuando se anunció el triunfo del ahora presidente Donald Trump
- durante el gasolinazo
- durante los pasados sismos del 7 y 19 de septiembre
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