Não é sempre fácil identificar o sarcasmo - principalmente na internet, onde não há, na maioria das vezes, expressões faciais, alterações na voz ou outras formas de comunicação não-verbal para nos ajudar. Normalmente, você precisa conhecer o histórico da pessoa que escreve para descobrir se ela está falando sério ou não. É exatamente isso que faz a francesa Spotter, que afirma ter precisão de 80% na identificação de comentários sarcásticos na internet. Entre os clientes da empresa, estão a Comissão Europeia, a corte de Dubai e o Ministério do Interior do Reino Unido, que não quis se pronunciar sobre o assunto.
Por "apenas" mil euros (aproximadamente R$ 3 mil), o software de análises da Spotter monitora o conteúdo postado por uma pessoa na internet e, usando uma combinação de linguística, semântica e heurística, gera relatórios sobre sua reputação on-line. A empresa diz que só rastreia as informações que são públicas, e não privadas.
A ferramenta, que pode entender 29 idiomas diferentes, incluindo chinês e russo, é baseada em algoritmos. Mas, se o cliente quiser, os relatórios podem ser conferidos por analistas humanos, segundo a companhia."Nada é infalível, estamos falando de sistemas automatizados", ressaltou Richard May, diretor de vendas da divisão da Spotter no Reino Unido, em entrevista à BBC. "Mas, há cinco anos, você não conseguia nível de precisão atual - ficávamos na marca dos 50%."
Segundo ele, a causa mais comum do sarcasmo é a má qualidade de serviços. Ele usou a Air France, um dos clientes da Spotter, como exemplo: Se um voo demora, os passageiros tuítam "Obrigado, Air France, por nos fazer chegar em Londres com duas horas de atraso". "É óbvio que eles não estão agradecendo de verdade", diz May.
Mas Simon Collister, que dá aulas de Relações Públicas e Mídias Sociais na London College of Communication, acredita que esse tipo de ferramenta beira a inutilidade.
Para ele, os algoritmos são muito dependentes do contexto e da linguagem humana na hora de entender o tom de uma mensagem. "Na minha opinião, as máquinas não podem compreender esse lado das coisas", ele afirma.
