¿Cómo puedes encontrar y dar sentido a opiniones y emociones en la gran cantidad de textos en las redes sociales? La investigación de Kostiantyn Kucher ayuda a visualizar, por ejemplo, las opiniones públicas sobre temas políticos en tweets a lo largo del tiempo. En el futuro, El análisis y la visualización del sentimiento y la postura podrían contribuir a tareas como la detección de discursos de incitación al odio y noticias falsas.

Nuestra sociedad se basa en el lenguaje y el texto para expresar nuestros pensamientos, intercambiar opiniones, y adquirir nuevos conocimientos. Pero con tantos datos de texto que se producen hoy en día, en particular en las redes sociales, es imposible leer todo manualmente. En su disertación en ciencias de la computación en la Universidad de Linnaeus, Kostiantyn Kucher ha buscado una solución a este problema.

"Mi investigación muestra cómo se pueden investigar y dar sentido a las opiniones y emociones en colecciones de datos de texto mediante la combinación de métodos de minería de texto computarizados y representaciones visuales interactivas, es decir, tipos especiales de tablas y gráficos, "dice Kostiantyn Kucher.

Como parte de un proyecto de investigación llamado StaViCTA, Kostiantyn y sus colegas han proporcionado navegadores de encuestas en línea que ahora utilizan los investigadores, practicantes, y estudiantes interesados ​​en la visualización de texto (textvis.lnu.se y sentimentvis.lnu.se). Han diseñado e implementado múltiples enfoques de analítica visual que han ayudado a sus colaboradores en lingüística y lingüística computacional en su investigación sobre análisis de posturas.

Los enfoques presentados en la tesis se pueden aplicar en la investigación académica, Inteligencia de Negocio, monitoreo de redes sociales, y periodismo. Además de los textos de las redes sociales, Estos enfoques también se pueden utilizar para visualizar la postura en libros e informes comerciales, por ejemplo.

"En el futuro, El análisis y la visualización del sentimiento y la postura podrían contribuir a tareas como la detección de discursos de incitación al odio y noticias falsas. mejora y adaptación de interfaces gráficas de usuario en software y aplicaciones web, y representación visual de los modelos utilizados por los agentes de inteligencia artificial, "concluye Kostiantyn Kucher.