Según los investigadores, la policía y otros cuerpos de seguridad pueden servirse de la herramienta para detectar puntos críticos, amenazas y concentraciones de personas potencialmente peligrosas. / Metropolico

Según los investigadores, la policía y otros cuerpos de seguridad pueden servirse de la herramienta para detectar puntos críticos, amenazas y concentraciones de personas potencialmente peligrosas. / Metropolico


Investigadores de la Universidad de Salamanca (USAL) han desarrollado algoritmos de análisis de sentimiento que permiten monitorizar la red social Twitter y localizar grupos violentos mediante el análisis de los mensajes que comparten.

"La aplicación podría haber sido útil como sistema de apoyo para controlar a los grupos de hinchas violentos en la Eurocopa", dice Corchado

“Este sistema podría haber sido de gran utilidad como sistema de apoyo para controlar –por ejemplo– a los grupos de hinchas violentos que ocasionaron graves incidentes durante la celebración de la pasada Eurocopa, en Francia”, comenta a Sinc Juan Manuel Corchado, catedrático de Ciencias de la Computación y líder del equipo de inteligencia artificialBisite de la USAL.

Según Corchado, la policía y otros cuerpos de seguridad pueden servirse de la herramienta para detectar puntos críticos, amenazas y concentraciones de personas potencialmente peligrosas. “Está basada tanto en el análisis semántico de los mensajes, como en los datos históricos y su evolución”.

Para su desarrollo, el equipo ha utilizado sistemas híbridos neurosimbólicos de inteligencia artificial y métodos que resuelven problemas utilizando una mezcla de diferentes algoritmos, “con buenos resultados”, destaca.

Análisis en distintos idiomas

La ventaja de la aplicación, dice Corchado, es que puede hacer un análisis de sentimiento en diferentes idiomas –por el momento, español, inglés, francés, alemán, ruso y árabe–. Además, extrae información sobre las comunicaciones de forma continua y registra cómo evoluciona tanto el sentimiento como la ubicación de los individuos, al tiempo que analiza las interrelaciones de estos grupos.

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Mapa europeo con localizaciones de usuarios de Twitter y Flickr. / Eric Fischer

El sistema –añade– “es capaz de establecer con bastante exactitud dónde se encuentra un usuario peligroso a partir de lo que comparte en Twitter y de cómo y con quién se relaciona en cada momento, sin necesidad de geolocalizar los tuits”.

En función del tráfico generado entre personas, es posible identificar a los integrantes de un grupo, a los cabecillas y a los seguidores. También ver cómo evolucionan las relaciones y si se incorporan nuevos miembros al grupo. Además, una vez identificados los líderes, se puede intentar influir sobre ellos para que modifiquen sus sentimientos, dice el investigador.

Los algoritmos establecen dónde se encuentra un usuario peligroso a través de lo que comparte en la red y con quién se relaciona

Corchado asegura que la herramienta se encuentra en fase muy avanzada. “Hemos  desarrollado un prototipo para experimentar nuevos algoritmos y funcionalidades. Y tenemos  casi a punto el sistema de seguimiento de individuos y de sus redes de contacto, capaz de monitorizar la evolución y la interacción entre diferentes personas o colectivos. Todo ello, en un formato muy dinámico y sencillo de utilizar”, subraya.

Prevención del bullying y el racismo

Otros usos del sistema podrían ser la prevención de fenómenos como elbullying y racismo. También sirve para analizar lo que se dice en las redes sobre empresas, marcas y personas.

Los investigadores de la USAL están ya trabajando con las fuerzas de seguridad del estado, que pronto comenzarán a validar la herramienta. “De momento, no puedo avanzar nada más”, dice el catedrático.

La comercialización de la nueva herramienta se llevará a cabo a través de firmas colaboradoras del grupo Bisite –que es muy activo en la transferencia de tecnología al tejido empresarial–. En entre otras, el equipo tiene una estrecha relación con compañías como Telefónica,  IBM, Iberdrola, Indra y CSA. Con esta última, ha llevado a cabo el proyecto PIAR, que ha permitido el desarrollo de algoritmos muy depurados para el análisis de sentimiento, aplicables al ámbito de la seguridad.

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