Fue su trineo. Darth Vader es el padre de Luke. Bruce Willis estuvo muerto todo el tiempo.
Ya sea que esté evitando la mayor revelación de películas de los años 80 o los últimos acontecimientos en "Stranger Things" de Netflix, los investigadores de UC San Diego están trabajando en un modelo que analiza el lenguaje de texto en línea para ayudar a detectar esos molestos spoilers antes de que usted lo haga.
La nueva herramienta se llama SpoilerNet, y utiliza inteligencia artificial para marcar automáticamente los spoilers en las reseñas en línea de libros y programas de televisión. Los investigadores dijeron que esta información puede usarse potencialmente para crear software que capture spoilers en las plataformas de redes sociales.
"Los spoilers están en todas partes en Internet y son muy comunes en las redes sociales. Como usuarios de internet, entendemos el dolor de los spoilers y cómo pueden arruinar la experiencia de uno", dijo Ndapa Nakashole, profesora de ciencias de la computación en UC San Diego y uno de los autores principales del artículo.
"Los spoilers están en todas partes en Internet y son muy comunes en las redes sociales. Como usuarios de internet, entendemos el dolor de los spoilers y cómo pueden arruinar la experiencia de uno", dijo Ndapa Nakashole, profesora de ciencias de la computación en UC San Diego y uno de los autores principales del artículo.
Julian McAuley, profesor de ciencias de la computación en la Universidad de California en San Diego y autor principal del artículo, dijo que el modelo de lenguaje SpoilerNet contribuirá al desarrollo de sistemas de recomendación en línea mediante el análisis de revisiones enviadas por los usuarios.
Los investigadores dijeron que el objetivo final del modelo es comprender los patrones lingüísticos que las personas usan, en este caso, al escribir spoilers y por qué están etiquetados como tales.
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"Los nombres o ciertos verbos podrían considerarse como spoilery, podría ser así de simple. Pero hay ejemplos más sutiles, como ciertos patrones lingüísticos o combinaciones de diferentes formas de habla", dijo McAuley. "Eso es difícil de entender para una persona manualmente, y es por eso que queremos que el aprendizaje automático nos ayude a encontrar estas semánticas más sutiles".
Los spoilers son la ruina de la existencia de cualquier fan. Sin embargo, la investigación del profesor de psicología de la UC San Diego, Nicholas Christenfeld, reveló que en realidad pueden mejorar la experiencia de una persona.
"Casi todos piensan que los spoilers son terribles. Y la gente se toma grandes problemas para evitarlos", dijo Christenfeld. "No creo que el problema que están tomando esté dando sus frutos en términos de apreciación artística".
Christenfeld dijo que las tramas son solo excusas para una buena escritura, y cuando se revela el gran secreto, quita la presión a los consumidores y les permite disfrutar de los elementos que hacen una buena historia.
"Es una hazaña de ingeniería impresionante para limpiar la red de todos los spoilers", dijo Christenfeld. "Pero lo que cuenta como un spoiler es tan sutil que es realmente difícil imaginarlo todo".
La herramienta fue capaz de detectar spoilers con una precisión del 89 al 92% en las pruebas de campo. McAuley dijo que la mayoría de los errores fueron causados por palabras falsas como "asesinato" o "asesinado".
También puede ser un desafío para la IA distinguir con precisión los spoilers en el texto debido a la forma inconsistente y subjetiva de etiquetarlos de los usuarios en línea, dijo McAuley.
"(Los usuarios en línea) marcaron las oraciones en sus comentarios como que contienen spoilers, y estamos usando eso como verdad básica para entrenar a nuestro modelo. Pero esa verdad no siempre es correcta. No todos etiquetan sus spoilers, por eso necesita este sistema en primer lugar ", dijo McAuley.
