QUIÉN ES QUIÉN

VER TODASSeguir leyendo...

12/05/2014

Paloma Moreda Pozo, profesora titular y subdirectora del Departamento de Lenguajes y Sistemas Informáticos de la Universidad de Alicante

«A través de la tecnología facilitamos la educación y la inclusión laboral a personas con autismo»

Según las estadísticas, una de cada 150 personas es autista. La comprensión lectora es generalmente uno de los puntos problemáticos para este colectivo y dependen de la traducción manual por parte de cuidadores y profesores con el tiempo y dedicación que ello conlleva. El grupo Procesamiento de Lenguaje y Sistemas de Información en el que desarrolla su investigación la profesora Paloma Moreda ha contribuido a crear la primera herramienta de simplificación automática de textos, lo que permitirá mayor independencia e inclusión social a los usuarios.



AUTOR: RUVID

¿La herramienta Open Book está dirigida a cualquier persona con autismo?
Está pensada para aquellas personas con un grado de autismo que les permita leer pero que les dificulte la comprensión de lo que leen. El principal objetivo del proyecto europeo FIRST en el que se enmarca este trabajo es obtener una herramienta que simplifique los obstáculos en el texto de forma automática para que lo puedan leer sin problemas. Por otro lado, es un apoyo para los cuidadores. Habrá ocasiones en las que la herramienta no proporcione el suficiente nivel de eficiencia como para hacer sustituciones automáticas en un texto pero sí que detectará elementos susceptibles de ser obstáculos y sugerirá opciones para sustituir una palabra o expresión, ayudando de esta manera a los cuidadores o a las personas del entorno en su tarea de simplificar el texto para la persona autista.


¿Qué tipo de obstáculos detecta?
Hablamos, por ejemplo, de las palabras ambiguas, expresiones metafóricas, palabras difíciles o poco usadas, oraciones muy largas y estructuras complejas. Con un solo clic Open Book proporciona definiciones, imágenes, sinónimos y oraciones más sencillas. También ofrece un resumen y una tabla de contenidos. En definitiva, se trata de dar al usuario información complementaria que le permita comprender las ideas más importantes del texto mejorando así su nivel educativo y aumentando sus posibilidades de inserción en el mundo laboral.


Con el proyecto perseguimos un logro de inclusión social. Incluso es un apoyo en el ámbito de la salud. Los jóvenes con autismo, por ejemplo, no tienen la misma soltura que los demás a la hora de preguntar por temas relacionados con la sexualidad. En Internet encuentran un foco de información pero no siempre la entienden.


¿Cómo funciona exactamente la herramienta?
Open Book se aplica a información de cualquier temática desde textos escolares, cuentos infantiles, literatura, etc. y hemos priorizado la sencillez en su manejo. Con la herramienta abierta en el ordenador, mediante un botón se carga el texto o se añade el fragmento que no se entiende. Pulsando otro botón aparece el texto simplificado. Una de las características de la herramienta es la posibilidad de ajustarla a las necesidades de cada persona con problemas de comprensión lectora. Por tanto, es posible elegir el grado de ayuda que se necesita: solo ver definiciones o imágenes de palabras difíciles, pongamos por caso.


¿Habrá una explotación inmediata de la herramienta?
Uno de los equipos de trabajo del proyecto está estudiando cómo ofrecer la herramienta pero aún no se ha definido. El proyecto concluye a finales de año y en las pruebas que estamos realizando en centros que trabajan con autismo de Reino Unido, España y Bulgaria observamos importantes mejoras de comprensión. Sin embargo, el abanico de personas que se podrían beneficiar de esta herramienta es muy amplio: desde personas sordas que tienen dificultad para entender ciertas palabras, personas que están aprendiendo un idioma, o personas mayores que pueden tener problemas con términos nuevos, sobre todo aquellos relacionados con la tecnología.


Uno de los retos sociales que aborda el nuevo programa marco de financiación de la UE, Horizonte 2020, es precisamente la sociedad inclusiva.
Por supuesto Europa está apostando por esta línea porque de cara al futuro interesa facilitar el acceso a la educación y al mundo laboral al mayor número de personas posible. En el caso de nuestro grupo esperamos formar parte de futuros consorcios europeos pero también desarrollar proyectos de ámbito nacional. En este sentido, estamos contactando con centros de nuestro entorno para analizar sus necesidades específicas y ver si podrían hacer uso de la herramienta. Asimismo, estamos estudiando diferentes proyectos de futuro en colaboración con la Cátedra Telefónica de la Universidad de Alicante, entre otros, para conseguir financiación.


Estamos muy orgullosos de esta línea de trabajo porque las tecnologías del lenguaje humano son un ámbito de la Informática novedoso y relativamente desconocido, incluso entre los compañeros de departamento, pero que avanza a pasos agigantados – como muestra la creación de Open Book. Hemos salido a la calle y contactado con potenciales usuarios y ahora la ciudadanía empieza a comprender nuestro trabajo y a solicitarnos desarrollos. Esto es muy importante para nosotros como investigadores. Además estamos creando necesidades con empresas.


¿Qué otras líneas de investigación existen en el grupo?
Nuestra principal aportación en el proyecto europeo FIRST es el análisis semántico de los textos, es decir, la transmisión del significado de una palabra o una oración. Relacionado con lo anterior, de manera reciente hemos iniciado un trabajo sobre la informalidad y la normalización de los textos. Con el auge de las redes sociales y la web colaborativa, que se caracteriza por mensajes cortos y rápidos y el empleo de abreviaturas, aparece una nueva manera de expresarse que no todos entienden y ni son capaces de escribir. Hablamos de personas mayores, estudiantes de un idioma nuevo, personas con problemas de comprensión lectora, etc. que se quedan al margen de esta nueva tendencia.

 

En el grupo analizamos la informalidad de los textos y, a través del programa TENOR que hemos desarrollado, somos capaces de normalizar un mensaje de las redes, esto es, transformarlo en una oración escrita de forma clásica, podríamos decir. Asimismo, el proceso funciona a la inversa para que el usuario aprenda a defenderse en las redes de manera progresiva. Dicho trabajo forma parte de una tesis doctoral que estoy dirigiendo. Hemos defendido TENOR en varias competiciones y, en general, ha sido un trabajo gratificante porque hemos obtenido buenos resultados desde el principio. Aunque TENOR ya está disponible, estamos en proceso de mejorar la herramienta y nuestra intención es que acabe formando parte de Open Book como una función adicional.


Gracias a los buscadores en Internet, hemos pasado de dedicar tiempo a la búsqueda de información para invertirlo en diferenciar lo relevante y fiable. ¿También abordan esta cuestión?
Efectivamente, discriminar entre los cientos de resultados que devuelve Google a una consulta es muy difícil. La gran cantidad de información textual digital disponible actualmente nos sobrecarga en muchas ocasiones, retrasando nuestras acciones e impidiendo que seamos capaces de reaccionar a tiempo. Por ello, es imprescindible disponer de herramientas que de forma automática comprendan dicha información y que nos permitan extraer el conocimiento que de ella se deriva. En el grupo de investigación trabajamos en buscadores especializados que clasifican la información según la relevancia para nuestra búsqueda y distinguen las opiniones.


Esta investigación también tiene una parte aplicada: para las empresas es esencial conocer las opiniones que de ellas circulan en Internet. Como para un equipo humano es materialmente imposible controlarlo, mis compañeros trabajan en lo que se conoce como la minería de opiniones, para poder determinar en tiempo real si los comentarios son positivos o negativos. Con este conocimiento hemos desarrollado otra herramienta y validado en situaciones reales. En el caso del debate televisivo entre Mariano Rajoy y Alfredo Pérez Rubalcaba antes de las Elecciones Generales de 2011, era muy llamativo comprobar cómo iba variando la popularidad de los candidatos según comentaban sobre los diferentes temas. Otro caso destacado fue durante el concurso televisivo de La Voz de Telecinco. Hicimos una previsión del resultado de la final analizando los comentarios en Twitter y acertamos con la persona ganadora con unos porcentajes muy cercanos a los reales. Hemos demostrado de este modo que las opiniones en Twitter tienen fundamento para hacer predicciones.
 


DESTACAMOS

Acceso directo a las herramientas desarrolladas para medir las opiniones en Internet:

gplsi.dlsi.ua.es/demos/socialrankings

gplsi.dlsi.ua.es/demos/socialobserver

gplsi.dlsi.ua.es/demos/lavoz

 

* Fotografías: Roberto Ruiz - Taller de Imagen UA

Imagen 2: Las investigadoras del grupo más involucradas en el proyecto europeo: (de izquierda a derecha) Lea Canales, Isabel Moreno, Paloma Moreda y Elena Lloret.

  



Compartir:
Imprimir Imprimir

VER TODASSeguir leyendo...




Red de Universidades Valencianas para el fomento de la I+D+i (RUVID) - C/ Serpis 29 - Edificio INTRAS - 2ª planta - 46022 - Valencia - España
Teléfono: +34 9616 254 61 - Correo Electrónico: comunicacion @ ruvid.org - Web: www.ruvid.org - Código ISSN: 1988-8155 - Política Protección de Datos




logo uvlogo upvlogo ualogo ujilogo umhlogo uchlogo ucv