Saber a opinião de milhares de pessoas sobre um assunto que lhe preocupa de forma rápida e consolidada. Entender porque um político ganhou as eleições ou porque algumas pessoas conseguem o que querem.

As respostas a estas e inúmeras outras questões poderão ser dadas em breve pelos computadores.

Em um laboratório nova-iorquino, eles estão sendo preparados para ler e compreender textos em grande volume e escala, e, mais importante, tirar conclusões e emitir opiniões em cima de uma montanha de textos.

Chamado de The Declassification Engine, esses computadores irão analisar 4,5 milhões de textos do Departamento de Estado americano, entre 1930 a 1980. É mais do que qualquer ser humano conseguiria ler. O software irá analisar todos esses textos, mapear as conexões sociais e irá procurar novas narrativas sobre o comportamento dos diplomatas e funcionários norte-americanos no exterior, durante o século 20.

Owen Rambow, cientista computacional da Universidade de Columbia, e líder do Declassification Engine, ilustra que alguns textos podem abordar encontros de ministros de Relações Exteriores: “Se pudermos mapear as networks sociais, então poderíamos entender como elas mudaram com o passar do tempo nos EUA. Iremos entender se em tempos de crises estas networks ampliaram-se ou contraíram-se.”

Dos fatos para as opiniões

Softwares que compreendem palavras e fatos simples de textos, já são familiares: motores de busca usam fatos extraídos de páginas na web para responder perguntas simples. Alguns softwares, por exemplo, podem processar informação científica e procurar padrões que os humanos não percebem.

Porém, esse novo sistema de Rambow (e outros) está evoluindo além disso, ao aprender a entender, por exemplo, as relações entre os personagens e se estes personagens conseguem o que querem.

Por exemplo, Tom Mitchell da Universidade Carnegie Mellon, e sua equipe passaram vários anos treinando computadores para que digerissem grande quantidade de conteúdo online e tivessem um entendimento maior sobre a “humanidade”. Eles construíram um sistema que, a partir de um determinado texto, pode analisar os relacionamentos e quais personagens são amigos e quais são inimigos.

“Os computadores podem funcionar numa escala e velocidade que não conseguimos alcançar.” Tom Mitchell

Snigdha Chaturvedi, da Universidade de Maryland, em Baltimore, compara os sistemas existentes de processamento de linguagem natural – como o Google Now e a Siri – com os que estão sendo desenvolvidos. Os atuais são bons em responder perguntas baseadas em fatos. Se você digitar ‘Quem é o presidente dos Estados Unidos‘ ele responde ‘Obama’. Mas, estes sistemas não são bons em entender ou dar opiniões.

Chaturvedi está desenvolvendo um software que tem potencial para ir além dos fatos, entendendo as opiniões das pessoas através das coisas que elas escrevem. Por exemplo, a versão futura do software daria respostas a uma pergunta subjetiva “O que Obama fez para ganhar a eleição?“.

Neste caso, o software iria digerir os milhares de relatórios de notícias online, livros, revistas e histórias sobre a campanha de Obama, para encontrar elementos comuns que aparecem sobre a vitória dele – talvez uma pessoa-chave na campanha, ou um lugar importante.

Chaturvedi vai mais além e diz que será possível fazer perguntas sobre a vida cotidiana. Por exemplo, pode ser que um dia você queira saber a opinião das pessoas a respeito de um determinado medicamento. O software poderia ser direcionado para fóruns de discussão médicos, ler tudo que já foi escrito online e traria um consenso ou várias opiniões, dependendo da situação, extraídos do conhecimento escrito coletivo. Ele apresentaria a você uma opinião consolidada ou detalhada sobre tal medicamento e se as pessoas sentem que ele realmente é eficaz ou não.

Super Ferramenta

Estes computadores estão sendo preparados para tornarem-se uma ferramenta poderosa, uma vez que podem ler mais rápido e num volume muito  maior do que um ser humano jamais poderia.

“Eles [os computadores] serão um milhão de vezes melhor na leitura e interpretação do que eu e você.” Tom Mitchell.

No caso do Declassification Engine, Rambow espera no próximo mês ou, no máximo em Janeiro de 2016, começar o projeto.

Fonte: NewScientist