Des chercheurs ont inventé un «détecteur de sarcasme» sur internet

Sheldon Cooper, maître du sarcasme dans la série «The Big Bang Theory», via Allociné

Sheldon Cooper, maître du sarcasme dans la série «The Big Bang Theory», via Allociné

Savoir si une remarque est ou non sarcastique vous permettra de naviguer à merveille sur Twitter, ce monde merveilleux et rempli de bisounours...

Sur Twitter, la rhétorique est reine. La palme revient à celui ou celle qui aura su sortir le trait d’esprit le plus réussi. Et bien souvent, malheureusement, l’humour passe par le sarcasme, cette façon de «railler avec méchanceté», avec ou sans ironie.

Sauf que, sur internet, il est parfois difficile de détecter à quel point un tweet, un commentaire ou un message peut être sarcastique. Surtout quand on ne connaît pas bien son auteur. L’année dernière, le site Fastcodesign expliquait que les émotions, notamment le sarcasme, sont plus complexes à discerner dans le texte. «Sans le bénéfice des inflexions de la voix ou des gestes physiques, cela peut être dur de différencier le e-sarcasme du e-sérieux», écrivait le site. Des chercheurs ont trouvé que les auteurs de remarques sarcastiques entendent dans leur esprit ce ton si particulier, et échouent donc à le retranscrire. Au total, seulement 56% des personnes étudiées réussissent à détecter le sarcasme, qui provoque donc de nombreuses interférences dans les échanges.

C’est pour cela que deux professeurs des universités de Berkeley et de Washington ont décidé de se lancer dans la construction d’un algorithme qui permettrait de détecter le sarcasme en ligne, et sur Twitter en particulier. Le site Quartz, qui relaie l’étude en question, explique que, «ce qui rend ce projet différent des autres est qu’il se concentre sur l’information contextuelle». Effectivement, tout sarcasme vient après un premier échange de messages entre deux interlocuteurs.

Sincère analyse

Ils se sont servis du hashtag #sarcasm qu’utilisent certaines personnes pour souligner leur moquerie pour monter un algorithme le plus précis possible. Résultat, le sarcasme était reconnu dans 85% des cas, un chiffre impressionnant pour un robot et plus performant qu’un précédent projet français, dont nous vous parlions en 2013. «Qui a écrit le tweet était le facteur le plus important, la précision augmentait quand les informations sur l’auteur étaient incluses dans les données, écrit Quartz. Mais toutes les informations contextuelles incluses dans l’algorithme les réponses, l’audience, etc. ont rendu le résultat plus précis que l’analyse du texte en elle-même.»

Les créateurs de l’algorithme travaillent toujours sur son perfectionnement, mais des opportunités commerciales se sont déjà présentées, comment l’explique le site The Horizons Tracker: «Les auteurs pensent que ce genre d’analyse des sentiments pourrait servir pour les sites de critiques pour déterminer leur sincérité, ou même dans des secteurs comme la sécurité nationale pour évaluer les contenus partagés sur les réseaux sociaux.»

En attendant, si vous n’êtes pas certain d’arriver à faire passer le message correctement, un petit gif en plus ne fait jamais de mal.

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