Ki erkennt die Emotion in Facebook

Es könnte Nutzern und Unternehmen dabei helfen, die immer kompliziertere Art und Weise zu verstehen, wie Menschen ihre Gefühle in sozialen Medien zum Ausdruck bringen. 'Wir wollen die Reaktionen des Benutzers hinter diesen Klicks auf Facebook-Reaktionen verstehen. Indem wir das Problem als Ranking-Problem modellieren, kann ein Algorithmus bei einem Facebook-Post die richtige Reihenfolge unter sechs Emoticons in Bezug auf die Stimmen vorhersagen', erklärt Researcher Jason Zhang. Dem Forscher zufolge stellen aktuelle Modelle das zu unzuverlässig an. Das bloße Zählen der Klicks würde nicht ausreichend bestätigen, dass einige Emoticons weniger wahrscheinlich angeklickt werden.

Die Forscher wollen deshalb ein besseres Modell entwickeln, das die Reaktionen ebenso genau vorhersagt, wie es noch vor 2016 der Fall war, als es nur ein 'Gefällt mir' gab. Nun arbeiten die Researcher mit sechs Auswahlmöglichkeiten. Die Forscher, die ihre Ergebnisse auf der AAAI Conference on Artificial Intelligence in New Orleans vorstellen werden, verwendeten dafür eine KI-Technik des 'überwachten maschinellen Lernens'. In der Studie trainierten sie das Modell anhand von vier Facebook-Post-Datensätzen, einschließlich öffentlicher Beiträge von normalen Nutzern, der 'New York Times', des 'Wall Street Journal' und der 'Washington Post'. Sie zeigten, dass ihr Modell die bestehenden Lösungen übertraf.

Den Wissenschaftlern zufolge klicken Nutzer beispielsweise am häufigsten auf die Schaltfläche 'Gefällt mir', da sie eine positive Interaktion signalisiert. Dies ist auch das Standard-Emoticon auf Facebook. 'Wenn wir etwas auf Facebook posten, neigen unsere Freunde dazu, auf die positiven Reaktionen zu klicken. Normalerweise 'Herz', 'Haha' oder einfach 'Gefällt mir', aber sie werden selten 'Wütend' wählen', sagte Zhang. 'Das verursacht ein schwerwiegendes Ungleichgewichtsproblem.'

Für Social-Media-Manager und Werbetreibende, die jedes Jahr Milliarden für den Kauf von Facebook-Werbung ausgeben, kann dieses Ungleichgewicht ihre Analyse dahingehend beeinflussen, wie ihre Inhalte tatsächlich auf Facebook funktionieren. Aus diesem Grund wollen die Forscher ein funktionierendes Computermodell erstellen, das sechs Emoticons im Rahmen eines Facebook-Posts richtig einkalkulieren kann.

Ihre Meinung dazu? Schreiben Sie hier!

#Forschung #KI #AI #Emotionen #Smileys #Emojis

Newsticker per eMail oder RSS/Feed!

Auch interessant!
Outbound
Ausgehende Schwerkraft als Phänomen, das neue Wege für die Menschheit genauso eröffnet, wie für Gabby....

Positiver Werbeerfolg
Empathie und Freudenbotschaften sind bei digitalen Kampagnen für den BFSI-Sektor (Banken, Finanzdienstlei...

Algorithmus schlägt Rat
Wenn es um persönliche Ratschläge geht, vertrauen viele Menschen algorithmischen Berechnungen inzwischen ...

Kein Leben ohne Facebook und Youtube
Fast neun von zehn Usern sind inzwischen in sozialen Netzwerken angemeldet. Facebook und YouTube dominier...

Unilever droht Facebook
Der niederländisch-britische Verbrauchsgüterkonzern Unilever droht Facebook und Google damit, keine Werb...

KI: Evorus wird selbstständig
Smarte Assistenten wie Siri und Alexa sind grundsätzlich hilfreich, aber meist überfordert, wenn Nutzer s...

Künstliche Gehirne
Forscher des Massachusetts Institute of Technology (MIT) haben im Bereich des 'Neuromorphic Computing' e...

Lego Life App: Das Social Network für Kinder
Der dänische Spielwarengigant Lego schafft mit seiner neuen 'Lego Life App' ein soziales Netzwerk für Kin...

Russland gegen Homo-Emojis
Emoticons, die nicht das klassische Familienbild transportieren, sollen in Russland verboten werden....

Modetrends aus dem Internet
Was hyped und was floppt bestimmen immer weniger die großen Mode-Designer. Immer mehr aber kommen die gro...

Intelligenz für Google
Larry Page hat bei einem wissenschaftlichen Treffen in San Franzisko veröffentlicht, dass Google an einem...