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Un nuevo estudio evidenció los problemas del eterno debate sobre los spoilers

13 AGO 2019 / Tendencias

Un nuevo estudio evidenció los problemas del eterno debate sobre los spoilers

¿Qué es considerado como un spoiler? Esa pregunta que ha rondado por años en internet ahora atormenta a una inteligencia artificial.


En los últimos años los spoilers se han convertido en una parte cotidiana de nuestras vidas. Es solo cosa de recordar la antesala de estrenos como Avengers: Endgame o todo el ambiente que se generó con miras a los últimos episodios de Game of Thrones, para pintar un panorama más o menos reciente de cómo estas “temidas” revelaciones anticipadas han cambiado la forma en la que se consumen y comentan series, películas e incluso libros y cómics.

Pero la incorporación de la idea de los spoilers a nuestra vida diaria aún está lejos de implicar que exista un consenso sobre qué es un spoiler. Si bien la RAE define este término como “una revelación de detalles de la trama de una obra de ficción, que reduce o anula el interés de quien aún no los conoce”, no es descabellado afirmar que para cada quién esto tiene una acepción diferente.

Por ejemplo, hay quienes consideran un spoiler es revelar cualquier detalle de un producto que no fue anunciado por su promoción, como decir que Mysterio es un villano en Spider-Man: Far From Home pese a que es algo establecido del personaje en los cómics.

Mientras que hay otros que defienden que un spoiler es revelar un punto clave de la trama que cambiaría sustancialmente la experiencia de consumo, como contar que Bran es quien se queda con el trono en Game of Thornes o Hopper muere en Stranger Things 3.

En ese escenario, donde cada vez que se lanza un producto anticipado por los fanáticos de la cultura pop se multiplican las acusaciones cruzadas sobre qué es o no un spoiler, desde Universidad de California en San Diego (vía Gizmodo) decidieron desarrollar un sistema basado en inteligencia artificial que puede identificar spoilers en las reseñas online de libros y programas de televisión.

Todo con el fin de poder entender de mejor manera “cómo las personas escriben spoilers y qué tipo de patrones lingüísticos y de conocimiento común marcan una oración como spoiler”.

Pero evidentemente esta tarea resultó ser tan compleja como entrar a Twitter evitando los comentarios cuando aún no vemos el estreno del momento.

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Ante todo, para poner en marcha esta IA denominada SpoilerNet, los investigadores tuvieron que crear su propia base de datos recolectando más de 1.3 millones de reseñas de libros de Goodreads, las cuales habían sido catalogadas como contenido con spoilers por sus propios autores.

Así, una vez que la base de datos estuvo establecida, los investigadores capacitaron a SpoilerNet en el 80 por ciento de las reseñas de Goodreads y finalmente en su momento de prueba la IA logró detectar spoilers con una precisión entre un 89 y un 92 por ciento.

Pero si bien los responsables del proyecto descubrieron elementos interesantes como que las frases con spoilers tienden a agruparse en la última parte de las reseñas, también destaparon un problema mayor.

Como existen distintas concepciones sobre qué es un spoiler, las redes neuronales tendrían que calibrarse cuidadosamente para tener en cuenta esas diferentes percepciones y aún así sería prácticamente imposible que dejasen satisfechos a todos.

En esa misma línea, otro obstáculo que encontró SpoilerNet es que la misma palabra puede o no ser un spoiler dependiendo de su contexto. Por ejemplo, el estudio dice que “‘verde’ es solo un color en la reseña de un libro pero pude ser un personaje relevante en otro libro”. Como por ejemplo en un libro cualquiera “payaso” puede ser un adjetivo pero en IT toma otro tono que puede llevar a spoilers.

“Identificar y comprender estas diferencias es un desafío”, dijo en el estudio Mengting Wan, estudiante doctorada de ciencias de la computación de la Universidad de California en San Diego y primera autora del artículo.

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SpoilerNet también fue probado con 16 mil reseñas de una sola oración sobre 880 programas de televisión. En este caso la herramienta fue capaz de detectar entre un 74 y un 80 por ciento de los spoilers. Una tarea que, al igual que en el caso de los libros, registró la mayor cantidad de errores en relación a las palabras que usualmente se asocian a revelaciones como “muerte” o “asesinato”.

El objetivo de  SpoilerNet es potencialmente convertirse en una extensión para navegadores o herramienta que los usuarios puedan usar para evitar eficazmente los spoilers. Sin embargo, mientras no exista un consenso sobre qué es considerado un spoiler y la cultura respecto al tema siga en un eterno y a veces absurdo debate al respecto, parece difícil que esta herramienta pueda concretarse en los mejores términos.

Después de todo, este estudio ni siquiera entró en el terreno de la controversia sobre cuándo algo deja de ser considerado un spoiler o la discusión más importante de todas respecto a si un spoiler puede “arruinar” o no un producto.

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