pte20160901002 Forschung/Entwicklung, Technologie/Digitalisierung

Software erkennt Sarkasmus in Texten und Bildern

Algorithmus per Crowdsourcing trainiert - Erfolgsquote bis zu 89 Prozent


Sarkasmus: Für Maschinen ein Problem (Foto: Flickr.com/IntangibleArts)
Sarkasmus: Für Maschinen ein Problem (Foto: Flickr.com/IntangibleArts)

Turin (pte002/01.09.2016/06:05) Ein Experte der Universität Turin http://unito.it hat mit Kollegen von Yahoo Research https://research.yahoo.com eine Software entwickelt, die Computern beibringt, Sarkasmus zu verstehen. Um beißende Untertöne und versteckten Spott oder Hohn in Texten und sogar Bildern erkennen zu können, haben die Forscher ihren Algorithmus dabei mithilfe eines Crowdsourcing-Ansatzes trainiert: Nutzer aus englischsprachigen Ländern wurden aufgefordert, sarkastische Postings in sozialen Online-Netzwerken aufzuspüren und entsprechend zu kennzeichnen.

Große Herausforderung

"Menschen brauchen normalerweise keine Hilfe und können ganz intuitiv erkennen, ob beispielsweise eine Meldung auf einer Social-Media-Seite einen spöttischen Unterton hat oder nicht. Maschinen fällt diese Unterscheidung sehr schwer, weil sie normalerweise nur darauf ausgelegt sind, Texte und Bilder genauso zu erfassen, wie sie zu sehen sind", zitiert "LiveScience" den italienischen Computerwissenschaftler Rossano Schifanella. Das Erfassen von Sarkasmus sei deshalb aus Sicht der Programmierung eine große Herausforderung. "Es braucht viel Raffinesse und Feingefühl, um subtile Untertöne digital greifbar zu machen."

Für die von ihm entwickelte Technologie, an der er in Kooperation mit Kollegen von Yahoo Research arbeitet, sieht der Forscher ein breites Anwendungspotenzial. "Zum Beispiel könnte so eine automatische Sarkasmus-Erkennungs-Maschine Werbetreibenden oder Unternehmen helfen, besser zu erkennen, wie ihre Produkte tatsächlich bei den Verbrauchern ankommen", meint Schifanella. Aber auch für Strafverfolgungsbehörden sieht er klare Vorteile: "Es würde ihnen erlauben, ernsthafte Drohungen, die auf Plattformen wie Twitter, Instagram oder Tumblr gepostet werden, schneller von harmlosen Meldungen zu unterscheiden."

Von Menschen trainiert

Um Computern das Verstehen von Sarkasmus beizubringen, wählten die Forscher einen interessanten Crowdsourcing-Ansatz. Hierbei wurden Menschen aus verschiedenen englischsprachigen Ländern dazu eingeladen, Meldungen auf sozialen Online-Portalen als sarkastisch oder nicht sarkastisch zu kennzeichnen. Zunächst wurde das lediglich mit Texten gemacht, später auch mit Bildern. "Wir haben herausgefunden, dass ein Bild in vielen Fällen sehr hilfreich sein kann, wenn es darum geht, versteckte Botschaften zu erkennen."

Die Erkenntnisse aus dem Material und dessen Analyse haben die Wissenschaftler dann in mathematischer Art und Weise in ihren Algorithmus einfließen lassen. Dieser nutzt diese Daten gewissermaßen als Basis, um neue Meldungen auf ihren Sarkasmusgehalt hin zu untersuchen. Erste Testläufe der Software liefen überaus erfolgreich: Sarkastische Inhalte wurden in 80 bis 89 Prozent der Fälle richtig erkannt. "Diese Erfolgsquote variiert allerdings je nach Online-Portal und der Art der eingesetzten Analyse-Tools. Wenn wir etwa nur die visuellen Features verwenden, sinkt die Genauigkeit auf 61 Prozent", verrät Schifanella abschließend.

(Ende)
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