Estudiante de la UVa desarrolla un sistema de inteligencia artificial para analizar las emociones en los chats de videojuegos en Twitch
Miguel Carralero Lanchares, estudiante del Departamento de Teoría de la Señal y Comunicaciones e Ingeniería Telemática de la Universidad de Valladolid (UVa), ha desarrollado, como parte de su Trabajo de Fin de Grado en la Escuela Técnica Superior de Ingenieros de Telecomunicación de Valladolid, una aplicación de inteligencia artificial (IA) basada en algoritmos de aprendizaje automático para analizar la respuesta emocional expresada en los chats de la popular plataforma de streaming Twitch.
Este proyecto, pionero en su campo, aborda el desafío de analizar la gran cantidad de mensajes generados en tiempo real en los chats de Twitch, especialmente en el contexto de las transmisiones de videojuegos. La aplicación utiliza técnicas de Procesamiento del Lenguaje Natural (PLN) y modelos de aprendizaje profundo basados en la arquitectura BERT (Representación de Codificador Bidireccional de Transformadores), adaptados al español, para clasificar la polaridad (positiva, negativa o indeterminada) y las emociones (aprobación, desaprobación, decepción, interés, enfado, etc.) expresadas en los mensajes de los usuarios.
El objetivo principal de este estudio es comprender mejor las emociones que experimentan los usuarios al interactuar en los chats de Twitch, lo que podría tener aplicaciones en la moderación de contenido, la mejora de la experiencia del usuario y el análisis de tendencias en la comunidad de jugadores. Los resultados obtenidos muestran una mejora significativa en la detección de emociones específicas en comparación con trabajos anteriores, lo que demuestra la eficacia de la aplicación y su potencial para futuras investigaciones en el campo del análisis de sentimientos/emociones en línea.