Leer las emociones de un discurso sin perder de vista el texto

EmoParse recorre discursos, artículos periodísticos y posts y (re)construye, tramo por tramo, las emociones que cada texto pone en juego: quién las siente, qué las desencadena, con qué orientación y con qué intensidad. Cada lectura queda vinculada a las palabras exactas que la habilitan.

Toda salida del sistema conserva el fragmento literal que la justifica. Sin ese fragmento, la lectura no se registra.

Esa correspondencia entre un fragmento del texto y una lectura sostiene todo el programa. El sistema no informa que en el discurso «hay indignación»: informa que cierto adjetivo, atribuido a cierto colectivo y referido a cierto adversario, admite ser leído como indignación, y deja a la vista las tres piezas para que quien analiza pueda revisarlas, corregirlas o descartarlas.

1Qué hace

El punto de partida es un conjunto de textos. Puede tratarse de discursos presidenciales, artículos periodísticos o posts de redes sociales. Cada género conserva sus datos propios y define la unidad de lectura adecuada: frase, párrafo o post. Sobre esas unidades el sistema realiza una serie de operaciones encadenadas. Primero reconstruye la situación de enunciación: quién habla, a quiénes se dirige, con qué colectivos se identifica. Después detecta las emociones, identifica a los actores involucrados y caracteriza cada emoción según un conjunto de dimensiones fijas. El resultado se guarda en un archivo de resultados propio de esa corrida, y se explora en una aplicación de escritorio con gráficos y tablas.

El trabajo lo hacen modelos de lenguaje (los programas que están detrás de asistentes como ChatGPT: reciben un texto y producen otro), con una diferencia respecto del uso habitual. El recorrido predeterminado usa modelos que corren en la computadora de quien analiza, así que el corpus no sale de esa máquina. De forma opcional, una stage puede configurarse para usar OpenAI o Anthropic; sólo en ese caso su prompt se envía al proveedor elegido. Los modelos no responden en prosa libre: cada paso les exige devolver una ficha con campos fijos, cuyos valores posibles están declarados previamente.

2Qué queda registrado

Cada emoción detectada se guarda como una fila con un conjunto fijo de campos. Los primeros fijan de quién y de qué se trata; los siguientes la describen en varias dimensiones independientes; el último conserva el fragmento del texto que la sostiene.

eufórica disfórica ambifórica afórica

La foria es el eje que ordena la mayor parte de las visualizaciones del tablero: distingue lo que el discurso presenta del lado de lo agradable de lo que presenta del lado de lo desagradable, y admite dos casos intermedios, la coexistencia de ambos polos y la ausencia de orientación. Ese par cromático es el único color con función analítica en el sistema, y se mantiene igual en todas las vistas.1

Un análisis opcional agrega, sobre cada emoción ya detectada, el entramado de operaciones que la rodean: qué la vehiculiza entre su origen y quien la siente, si el discurso la legitima o la rechaza, si pone en duda su autenticidad, si intenta activarla o bloquearla, y si aparece afirmada o bajo el alcance de una negación.

3Cuatro decisiones de fondo

Cada corrida queda archivada por separado

Los resultados de un análisis se guardan en un archivo propio, junto con las versiones exactas de las instrucciones, las listas de categorías y los formatos de salida que se usaron. Volver a correr el mismo corpus meses después, o comparar dos análisis del mismo material, no requiere reconstruir nada de memoria.

Toda lectura queda anclada al texto

Ninguna emoción se registra sin el fragmento que la justifica, y ese fragmento queda enlazado a la unidad de la que salió.

El recorrido puede mantenerse enteramente local

Los backends locales trabajan sin enviar el corpus a servicios externos. Para corpus sensibles o sujetos a resguardo, ese sigue siendo el recorrido predeterminado. La arquitectura admite además OpenAI y Anthropic como opciones explícitas por stage cuando el caso lo justifica.

Las categorías son editables

Las listas de emociones, de rasgos de los actores y de reglas de coherencia viven en archivos de texto aparte del código. Quien analice un corpus con otras exigencias puede ajustarlas sin tocar el programa.

4Qué queda afuera

El sistema trabaja sobre lo que el texto muestra. Una emoción registrada es una hipótesis sobre cómo puede leerse una configuración de marcas discursivas. Nada de lo que produce autoriza una afirmación sobre el estado mental de quien escribió o pronunció el texto.

• La salida no se reduce a positivo, negativo o neutro. Las emociones se detectan con vocabulario abierto y se describen en varias dimensiones que no se dejan colapsar en una escala única.
• No hay servicio en línea, ni cuenta, ni cuota. Es un programa que se instala y se ejecuta localmente.
• La revisión humana es parte del método. El sistema propone; la unificación de referentes, la resolución de ambigüedades y la corrección de atribuciones quedan en manos de quien analiza, con herramientas para hacerlo fácilmente y a escala.

5Por dónde seguir