Taaltechnologie is krachtig marketinginstrument (en legt haatberichten bloot)

De Universiteit Antwerpen bouwde de voorbije jaren heel wat expertise op in het automatisch analyseren van enorme hoeveelheden tekst. Zo screenden wetenschappers in 2014 alle Nederlandstalige Twitterberichten met de naam van een bekende politicus. Dit resulteerde in een ‘politieke barometer’, die aangaf met welk sentiment er over een politicus of politieke partij getweet werd. Tijdens het VTM-programma K3 zoekt K3 analyseerden de onderzoekers de overdonderende hoeveelheid tweets in real-time, wat hen toeliet het nieuwe meidentrio vooraf juist te voorspellen.

Textgain werd opgericht door onderzoekers Guy De Pauw, Tom De Smedt en professor Walter Daelemans. “De technologie laat toe om automatisch feiten, opinies en demografische informatie te extraheren uit bijvoorbeeld sociale media, krantenartikels en e-mails, in verschillende talen. Die informatie is erg waardevol voor toepassingen binnen big data en e-marketing,” legt Guy De Pauw uit.

“Voor een bedrijf is het belangrijk om te weten hoe er op de sociale media over hen gesproken wordt”, stelt Tom De Smedt. “Maar er wordt zoveel gepost en getweet dat het onmogelijk is zelf die gegevens te screenen. De technologie kan ook inschatten of commentaar waarschijnlijk geschreven is door een vrouw en niet door een man of omgekeerd. Ook leeftijd en zelfs persoonlijkheidskenmerken kunnen we aanduiden. Dergelijke informatie is erg nuttig voor marketeers.”

Textgain zet de taaltechnologie ook in om terroristische haatberichten op te sporen op Twitter en ontwikkelde software die automatisch haatpredikende woorden en combinaties van woorden opspoort. “Onze software past zichzelf bovendien voortdurend aan, want de retoriek evolueert. We moeten deze technologie uiteraard voorzichtig gebruiken, maar op termijn zien we mogelijkheden om samen te werken met bijvoorbeeld veiligheidsdiensten.”

www.textgain.com