Sentimenduen analisi

[thumb|360x360px|**Sentimenduen analisirako** Talaia ataria. 2016ko [Euskal Autonomia Erkidegoa|EAEko hauteskunde autonomikoen termometro digital gisa.]]
**Sentimenduen analisia**, **iritzien meatzaritza**, edo **emozioen adimen artifiziala** egoera afektiboak eta informazio subjektiboa aztertzeko zenbait tresna erabiliz egindako analisia da. Tresna horien artean daude hizkuntzaren prozesamendua, testuen azterketa, hizkuntzalaritza eta biometria, besteak beste.

Oro har, sentimenduen analisiaren helburua hizlari, idazle edo beste gai batekin lotura duen zerbaiten jarrera zehaztea edota dokumentu, gai eta gertaera baten erreakzio emozionala zehaztea da. Jarrera, erabaki bat edo ebaluazio (ikus ebaluazio teoria) bat, egoera afektiboa, edo komunikazio emozionala (hitz egiten denean hizlariak nahita emandako efektu emozionala) izan daiteke.

## Motak 
Oinarrizko zereginetako bat sentimenduen azterketan, testu-dokumentu baten edo ezaugarri/aspektu baten polaritatearen sailkapena egitea da —dokumentu, esaldi edota ezaugarri baten iritzia positiboa, negatiboa edo neutrala den aztertzea. Aurreratua, "beyond polarity" sentimenduen sailkapena dago; adibidez,emozien azterketa, adibidez, "haserre", "triste", eta "pozik".

Sentimenduen analisian aitzindarien barne General Inquirer delakoa, testuak kuantifikatzeko ereduak eman zituen. Honetaz gain, ikerketa psikologikoa egin zuen, pertsonen egoera psikologikoaren azterketa beren hitz egiteko portaeran oinarrituta.

Gerora,Volcani eta Fogel-ek deskribatu zuten metodoan, zehazki sentimenduetan zentratu ziren, hitz solte eta esaldiak emozioen eskala batekiko alderatuta. Egungo sistema bat, haien lanean oinarrituta, EffectCheck izena duena, testu batean transmititu nahi den emozio maila handitu edo txikitzeko sinonimoak erakusten ditu.

Gerora egindako beste hainbat saiakerek, sentimenduen analisi positiboa eta negatiboa aztertzen zuten, Turney eta Pang dira horren adibide. Azken honen lanean, metodo ezberdinak erabili ziren, produktu baten analisiaren polaritatea edota film baten analisia positiboa/negatiboa den aztertzeko.

Lan guztiak batera jarri eta hurrerapenak lortzeko-ikasketa, lexikoa, ezagutzan-oinarritua, etab.- 2004ko AAAI Spring Symposium-en egin zen, non linguista, informatikari eta ikerkuntzarako interesa zuten hainbat pertsonek interesak batu eta eginkizun eta datu multzoak proposatu zituzten, ikerketa konputazional sistematikoa zehazteko, testu afektibo, subjektibo eta sentimenduen arloan.

Metodo estatistikoetako klasifikazio gehienetan, klase neutroa baztetzen bada ere, klasifikatzaile binariotik gertu dago. Zenbait ikerketak proposatzen dute, polaritate problema guztietan bezala, kategori bezala hartzea. Honetaz gain, frogatu daiteke klasifikatzaile bereziak, Entropia Maximoa eta Euskarri bektoredun makina adibidez, klase neutroa onuragarria dela eta zehaztasun handiagoa lortu daitekeela honekin. Metodo honetan, algoritmoak lehenik eta behin hizkuntza edo testu neutroa identifikatu eta iragazki moduko bat egiten du, gainerako adierazpenak sentimentu positibo edo negatibo bezala klasifikatuz. Beste aukera bat da, zuzenean hiru kategorietako klasifikazioa egitea, pauso batean. Azkeneko metodo honek, kategoria guztien estimazio bat egiten du, probabilitate distribuzionalaren bidez. Klase neutro bat nola erabili behar den, datuen araberakoa da: datuak neutralak, positiboak eta negatiboak badira, zentzua du lengoaia neutralean filtro bat ezarri eta gainerakoan zentratzea, sentimendu positibo eta negatiboetan. Bestalde, testu gehiena neutroa bada, polaritateen artekok aldaketa txikiekin, zaila izango litzateke, testu positiboaren eta negatiboaren arteko desberdintasunak bereiztea.

Sentimenduen analisia egiteko beste metodo bat eskala batean oinarritzen den sistema da, non hitz konkretu batzuk esanahi positibo, neutro edo negatibo batekin asoziatzen diren zenbaki baten bitartez, -10 tik +10ra edo 0tik positiborantz, +4 esaterako. Estrukturarik gabeko testu bat analizatzen denean hizkuntzaren prozesamenduan, kontzeptu bakoitzari puntuazio bat ematen zaio, hitzak sentimenduekiko duen eraginaren arabera. Honen bitartez, sentimenduen esanahia zehatzagoak lortu daitezke, posible delako esaldi baten esanahia aldatzea hitz baten inguruan dauden beste hitzen bitartez. Adibidez, hitz batek, esaldiaren esanahia areagotu, txikitu, edo negatibo bihur dezake.

### Subjektibitatearen/objektibitatearen identifikazioa 
Zeregin honen helburua, testu baten (esaldia normalean) definizioa bi klasetan bereiztea da: objektiboa edo subjektiboa. Arazo hau maiz polaritatearen klasifikazioa egitea baino zailagoa izan daiteke. Hitzen eta esaldien subjektibitateak testuinguruaren araberakoa delako eta dokumentu objektibo batek, esaldi subjektiboak izan ditzakeelako (berrien testu batek iritziak dituenean, esaterako).

### Funtzionalitatean/aspektuan oinarritua 
Entitate desberdinen aspektu edo funtzionalitate batek duen iritzi edo sentimendua zehazten datza, adibidez, sakelako telefonoaren kamera edo bateria. Funtzionalitatea edo aspektua entitate baten atributu bat da, mugikorraren pantaila, jatetxe baten zerbitzua, edo kamerak ateratako irudiaren kalitatea, esaterako. Aspektuan oinarritutako sentimenduaren analisiaren abantaila da intereseko objektu baten nabardurak bereiz daitezkeela. Gainera, funtzionalitate ezberdinek erantzun desberdinak sor ditzakete, adibidez, hotel batek kokapen ona izan dezake, baina bertan ematen den janaria txarra izan daiteke.

## Metodoak eta ezaugarriak 
Gaur egun sentimenduen analisia lantzen duten planteamendu guztiak hiru talde nagusitan bana daitezke: Jakintzan oinarritutako teknikak, metodo estatistikoak, eta planteamendu hibridoak. Jakintzan oinarritutako teknikak kategoria afektiboetan oinarrituz sailkatzen dituzte testuak; kategoria hauek kontentu, triste edo beldurturik bezalako hitz afektibo ez anbiguoen agerpenetan oinarritzen dira. Mota honetako metodo batzuk hau egiteaz gain hitz arbitrarioeri emozio jakin bati nolabaiteko “kidetasun” bat esleitzen die. Metodo estatistikoek makina ikasketako elementuetan oinarritzen dira. Elementu hauen artean analisi semantikoa edo euskarri bektoredun makinak aurki ditzakegu. Donostia 2016ko Europako Kultur Hiriburuko Behagune ataria sortu zuten gai horretako txioen jarraipena egiteko.

Talaia euskarazko testuetan sentimendu-analisia egiten duen aplikazio orokorra da. Iñaki San Vicente-ren doktorego-tesiaren barruan sortu zen, beti ere gaztelania, frantsesa, eta ingelesa ere lantzeko testuinguru eleaniztunean.

Euskara bezalako hizkuntza baterako ere ikasketa automatikoan erabili ahal izango diren baliabide handiak sortzeko tresnak eta metodologiak landu zituzten. Ixa Taldeko German Rigau eta Rodrigo Agerri-ren zuzendaritzapean lau hizkuntza horietarako tresna hauek garatu zituzten:  polaritate-lexikoiak, testuaren hizkuntza-identifikatzailea,  txioetako testuak normalizatzeko tresna, ea testu bateko polaritatea positiboa edo negatiboa den aztertzeko oinarrizko klasifikatzailea (EliXa).

## Erreferentziak 
## Kanpo estekak 
* talaia.elhuyar.eus Sentimenduen analisirako ataria (Elhuyar Fundazioa)
* behagune.elhuyar.eus Sentimenduen analisirako ataria (Donostia 2016ko Europako Kultur Hiriburua)