En una acción que permite combinar a la perfección el amor por los emoticonos y los vídeos de animales adorables, unos investigadores han creado un prototipo de un motor de búsqueda que utiliza los diminutos iconos para buscar vídeos.
Llamado Emoji2Video, ha sido desarrollado por investigadores de la Universidad de Amsterdam (Holanda) y Qualcomm Research. Su objetivo es demostrar cómo los emoticonos pueden ser utilizados para proporcionar una representación densa y fácil de entender de lo que ocurre en imágenes y vídeos, independientemente del idioma y el nivel de alfabetización.
Los visitantes de la web pueden hacer clic en uno o más emoticonos de una lista de 385 (la lista completa y actualizada contiene casi 1.300 emoticonos, pero los investigadores excluyeron los que no consideraban relevantes para las búsquedas de vídeos, como símbolos y números y los que repetían el mismo concepto). Los emoticonos elegidos por el usuario se usan para buscar dentro de un conjunto de datos que contiene 45.000 vídeos de YouTube.
"Limita la búsqueda de forma muy rápida a sólo las cosas muy específicas que buscas", dice Spencer Cappallo, un estudiante de postgrado de la Universidad de Amsterdam y el coautor del trabajo. Los investigadores presentarán Emoji2Video y un trabajo que explica la tecnología subyacente empleada para crear el motor de búsqueda esta semana en una conferencia de tecnología en Brisbane (Australia).
Los emoticonos fueron creados en Japón en la década de 1990, y su popularidad ha ido en aumento en años recientes gracias a su inclusión por parte de los fabricantes de smartphone en el teclado virtual. Estos pequeños dibujitos permiten incorporar un corazón rosa o una copita de martini en un mensaje.
Los emoticonos se emplean con tanta frecuencia que algunos servicios en línea ya permiten a los usuarios realizar búsquedas por emoticono: el motor de búsquedas Bing de Microsoft acepta búsquedas de emoticono, mientras que Yelp permite buscar un negocio al teclear, por ejemplo, el emoticono de una gallina en lugar de la palabra "pollo". Cappallo dice que los investigadores querían centrarse en los vídeos en concreto porque no se habían realizado muchos trabajos acerca de cómo relacionar los emoticonos con las fotos y vídeos, y viceversa.
Emplearon técnicas de aprendizaje profundo para generar etiquetas de emoticonos para vídeos que parecen representar de forma apropiada su contenido (una pelota de béisbol o un perro, por ejemplo) y para determinar la probabilidad de que esas cosas estén presentes en un fotograma determinado. Aproximadamente analiza uno de cada 50 fotogramas, dice Cappallo, y los emoticonos elegidos para representarlos se promedian para obtener una sola lista corta de emoticonos, en orden descendiente de confianza, para ese vídeo en concreto.
Intenté realizar varias búsquedas, de una dificultad creciente, con Emoji2Video, sólo para ver a dónde me llevaría. Primero realicé una prueba sencilla, al elegir sólo el emoticono de gato. Los resultados incluyeron el enlace a un vídeo de un gato que lame el césped del jardín, otro que anunciaba un juguete para gatos, y otros por el estilo. En otra búsqueda, utilicé los emoticonos de un bikini y una bici, y recibí en respuesta un vídeo de dos mujeres con bikinis diminutos que lavaban una Harley Davidson. En una tercera búsqueda, probé con tres emoticonos a la vez: una cara enfadada, una tarta de cumpleaños y un camello. El primer vídeo proporcionado cubrió dos de los tres parámetros, ya que mostraba a alguien que presumía de una impresionante tarta de Angry Birds.
Evidentemente, el motor de búsquedas se encuentra aún en su infancia, y sólo busca entre una pequeña fracción de los vídeos disponibles en YouTube, pero los investigadores dicen que no resultaría difícil añadir más, y tienen planes de hacerlo. Cappallo dice que en estos momentos los primeros resultados mostrados a veces no son representativos del emoticono proporcionado en la búsqueda porque el conjunto de datos sencillamente no contiene ningún vídeo con ese contenido.
Más allá del vídeo, dice Cappallo, el trabajo podría resultar útil para la creación de pequeños resúmenes en forma de iconos para los álbumes de fotos, o para obtener informaciones mediante pequeñas pantallas, como los relojes inteligentes, donde puede resultar complicado teclear pero podría ser más fácil seleccionar un par de diminutos iconos.
Tyler Schnoebelen, un lingüista y el cofundador de Idibon, una start-up que procesa datos lingüísticos no estructurados (incluidos los emoticonos), dice que el proyecto podría resultar útil a la hora de encontrar vídeos hechos por personas que no hablan el mismo idioma. Pero a su modo de ver, el propósito del proyecto parece ser simplemente un puro entretenimiento.
También señala que los significados subyacentes de un emoticono pueden variar entre una cultura y otra, lo que podría dificultar la búsqueda de traducciones directas (el emoticono de berenjena es un buen ejemplo porque en muchas culturas se considera que representa un pene, en lugar de un fruto versátil).
"El significado de un emoticono es más que sólo el sustantivo que visualiza", dice.