Resumen de MAS-based affective state analysis for user guiding in on-line social environments

Guillem Aguado Sarrió

• español

  Recientemente, hay una fuerte y creciente influencia de aplicaciones en línea en nuestro día a día. Más concretamente las redes sociales se cuentan entre las plataformas en línea más usadas, que permiten a usuarios comunicarse e interactuar desde diferentes partes del mundo todos los días. Dado que estas interacciones conllevan diferentes riesgos, y además los adolescentes tienen características que los hacen más vulnerables a ciertos riesgos, es deseable que el sistema pueda guiar a los usuarios cuando se encuentren interactuando en línea, para intentar mitigar la probabilidad de que caigan en uno de estos riesgos. Esto conduce a una experiencia en línea más segura y satisfactoria para usuarios de este tipo de plataformas. El interés en aplicaciones de inteligencia artificial capaces de realizar análisis de sentimientos ha crecido recientemente. Los usos de la detección automática de sentimiento de usuarios en plataformas en línea son variados y útiles. Se pueden usar polaridades de sentimiento para realizar minería de opiniones en personas o productos, y así descubrir las inclinaciones y opiniones de usuarios acerca de ciertos productos (o ciertas características de ellos), para ayudar en campañas de marketing, y también opiniones acerca de personas como políticos, para descubrir la intención de voto en un periodo electoral, por ejemplo. En esta tesis, se presenta un Sistema Multi-Agente (SMA), el cual integra agentes que realizan diferentes análisis de sentimientos y de estrés usando texto y dinámicas de escritura (usando análisis unimodal y multimodal), y utiliza la respuesta de los analizadores para generar retroalimentación para los usuarios y potencialmente evitar que caigan en riesgos y difundan comentarios en plataformas sociales en línea que pudieran difundir polaridades de sentimiento negativas o niveles altos de estrés. El SMA implementa un análisis en paralelo de diferentes tipos de datos y generación de retroalimentación a través del uso de dos mecanismos diferentes. El primer mecanismo se trata de un agente que realiza generación de retroalimentación y guiado de usuarios basándose en un conjunto de reglas y la salida de los analizadores. El segundo mecanismo es un módulo de Razonamiento Basado en Casos (CBR) que usa no solo la salida de los analizadores en los mensajes del usuario interactuando para predecir si su interacción puede generar una futura repercusión negativa, sino también información de contexto de interacciones de usuarios como son los tópicos sobre los que hablan o información sobre predicciones previas en mensajes escritos por la gente que conforma la audiencia del usuario. Se han llevado a cabo experimentos con datos de una red social privada generada en laboratorio con gente real usando el sistema en tiempo real, y también con datos de Twitter.com para descubrir cuál es la eficacia de los diferentes analizadores implementados y del módulo CBR al detectar estados del usuario que se propagan más en la red social. Esto conlleva descubrir cuál de las técnicas puede prevenir mejor riesgos potenciales que los usuarios pueden sufrir cuando interactúan, y en qué casos. Se han encontrado diferencias estadísticamente significativas y la versión final del SMA incorpora los analizadores que mejores resultados obtuvieron, un agente asesor o guía basado en reglas y un módulo CBR. El trabajo de esta tesis pretende ayudar a futuros desarrolladores de sistemas inteligentes a crear sistemas que puedan detectar el estado de los usuarios interactuando en sitios en línea y prevenir riesgos que los usuarios pudiesen enfrentar. Esto propiciaría una experiencia de usuario más segura y satisfactoria.

• English

  In the present days, there is a strong and growing influence of on-line applications in our daily lives, and concretely Social Network Sites (SNSs) are one of the most used on-line social platforms that allow users to communicate and interact from different parts of the world every day. Since this interaction poses several risks, and also teenagers have characteristics that make them more vulnerable to certain risks, it is desirable that the system could be able to guide users when interacting on-line, to try and mitigate the probability of incurring one of those risks. This would in the end lead to a more satisfactory and safe experience for the users of such on-line platforms. Recently, interest in artificial intelligence applications being able to perform sentiment analysis has risen. The uses of detecting the sentiment of users in on-line platforms or sites are variated and rewarding. Sentiment polarities can be used to perform opinion mining on people or products, and discover the inclinations and opinions of users on certain products (or certain features of them) to help marketing campaigns, and also on people such as politics, to discover the voting intention for example in electoral periods. In this thesis, a Multi-Agent System (MAS) is presented, which integrates agents that perform different sentiment and stress analyses using text and keystroke dynamics data (using both unimodal and multi-modal analysis). The MAS uses the output of the analyzers for generating feedback for users and potentially avoids them from incurring risks and spreading comments in on-line social platforms that could lead to the spread of negative sentiment or high-stress levels. Moreover, the MAS incorporates parallelized analyses of different data types and feedback generation via the use of two different mechanisms. On the one hand, a rule-based advisor agent has been implemented, that generates feedback or guiding for users based on the output of the analyzers and a set of rules. On the other hand, a Case-Based Reasoning (CBR) module that uses not only the output of the different analyzers on the messages of the user interacting, but also context information from user interactions such as the topics being talked about or information about the previous states detected on messages written by people in the audience of the user. Experiments with data from a private SNS generated in a laboratory with real people using the system in real-time, and also with data from Twitter.com have been performed to ascertain the efficacy of the different analyzers implemented and the CBR module on detecting states of the user that propagate more in the network, which leads to discovering which of the techniques is able to better prevent potential risks that users could face when interacting, and in which cases. Significant differences were found and the final version of the MAS incorporates the best-performing analyzer agents, a rule-based advisor agent, and a CBR module. In the end, this thesis aims to help intelligent systems developers to build systems that are able to detect the state of users interacting in on-line sites and prevent risks that they could face, leading to a more satisfactory and safe user experience.