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Proyecto MixedEmotions, el Big Data aplicado a las emociones

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Esta iniciativa europea, en la que participa la compañía española Paradigma, identifica, clasifica y caracteriza las emociones en voz, textos y vídeos aplicando técnicas de Big Data.

La multinacional española especializada en la transformación digital de las empresas, Paradigma, es la única compañía española que participa en el proyecto europeo de I+D MixedEmotions, un innovador programa de investigación de dos años que cuenta con un presupuesto de más de 3,5 millones de euros y que pretende buscar, identificar, clasificar y caracterizar las emociones en grandes volúmenes y fuentes de datos aplicando tecnologías de análisis de Big Data.

La finalidad de esta iniciativa es aprovechar la capacidad de las máquinas para reconocer mejor las emociones básicas de los humanos, con el fin de extraer conclusiones a partir de una gran cantidad de datos en tiempo real procedentes de distintas fuentes y así aportar una capa adicional de valor al análisis de los datos extraídos. En palabras de José Ruíz Cristina, director de Desarrollo de Negocio de Paradigma, “el proyecto aplica técnicas de análisis de Big Data en tres supuestos donde el análisis y el entendimiento de las emociones y el estado del ánimo del usuario pueden ayudar a una empresa a recomendar un producto o un servicio en casos de monitorización de reputación y compras online, a proponer determinados contenidos o sugerir ciertas noticias según lo que el usuario visualiza en la tele, o seguir una determinada pauta de conversación en casos de servicios de atención al cliente”.

De esta forma, para su desarrollo, el proyecto ha creado tres pilotos para analizar las emociones en tres situaciones diferentes a través del análisis de vídeo, voz y textos. El primero es un caso de televisión social para comprobar las emociones frente a determinadores presentadores o actores y las reacciones ante determinadas noticias o contenidos. Esto permitiría hacer recomendaciones y sugerencias de contenidos y ayudar a preparar una programación más inteligente y personalizada a los gustos de cada usuario. El segundo se trata de un caso de análisis de reputación digital para valorar comentarios más allá del tono positivo o negativo, e identificar en tiempo real otros signos de emociones vinculados a una marca o un producto. Esto permitiría detectar con antelación posibles incidencias y valorar las opciones de comercialización de productos y servicios en diferentes mercados. Finalmente, el último es un caso de un centro de operaciones de un call center para optimizar los algoritmos de reconocimiento de voz y emociones en el contexto de grandes volúmenes de datos, canales de interacción e idiomas. Esto permitiría identificar sentimientos y proponer pautas de actuación.

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