Dina Boluarte: Así usamos inteligencia artificial para leer las emociones en su rostro durante el mensaje presidencial

¿Se pueden identificar emociones solo observando el rostro de una persona mientras habla? Esa fue la pregunta que motivó este experimento periodístico. Desde Nuevas Narrativas, en alianza con el Laboratorio EC–UPC, analizamos las microexpresiones de Dina Boluarte durante su tercer mensaje a la Nación, aplicando inteligencia artificial.

“Este año dimos un paso más al emplear modelos de machine learning: nos enfocamos en microexpresiones, gestos breves e involuntarios que pueden revelar emociones auténticas, incluso si se intentan ocultar gracias a un modelo preentrenado”, explicó Gisella Salmón, jefa de Nuevas Narrativas.

Este estudio no debe interpretarse como una verdad absoluta ni como un diagnóstico psicológico. “Se trata de una herramienta tecnológica que identifica patrones visuales y predice posibles emociones predominantes, dentro de un margen estimado de confiabilidad. Es importante destacar que este análisis no sustituye la interpretación humana ni pretende juzgar intenciones”, indicó.

Cómo lo hicimos

Se procesaron más de 144 mil imágenes microexpresivas y más de 12 mil secuencias de imágenes con una red neuronal convolucional (deep learning), un tipo de IA capaz de reconocer patrones visuales y asociarlos a emociones como alegría, tristeza o enojo por ejemplo.

“El modelo aprende a clasificar expresiones faciales y luego predice qué emoción representa una imagen nueva. También analizamos si hay coherencia entre el gesto, el contenido y el tono del discurso”, destacó Daniel Zapata, coordinador del laboratorio EC–UPC.

Este análisis pasó por cinco etapas de entrenamiento: desde un banco genérico de rostros hasta una versión ajustada a las expresiones de la mandataria en múltiples apariciones públicas. En cada iteración, se revisaron y refinaron los resultados para mejorar su precisión.

“Todo el desarrollo se hizo con herramientas de IA y código en Python como: TensorFlow, OpenCV, Matplotlib y NumPy. Así se detectaron rostros, se clasificaron emociones y se graficaron los resultados”, señaló.

“Daniel Zapata desarrolló el modelo y aplicó su conocimiento técnico al servicio de una historia. Este tipo de proyectos abre nuevas formas de investigar lo público y formar profesionales con propósito”, afirmó Mayte Ciriaco, líder del Laboratorio.

Formación con impacto

Este trabajo nace del Laboratorio de Periodismo de Datos y Nuevos Formatos, impulsado por El Comercio con universidades peruanas. Allí, estudiantes de más de diez carreras trabajan en equipo, experimentan con IA y crean proyectos reales con impacto social.

“Este tipo de iniciativas son fundamentales porque abren nuevas formas de investigar lo público, desafían la manera tradicional de contar lo real y contribuyen a formar una generación de profesionales capaces de innovar desde lo concreto, con ética y propósito”, destacó Ciriaco.

Este proyecto surgió gracias al Laboratorio EC-UPC. En próximos proyectos contaremos con la participación de universidades como Pacífico y la Universidad Nacional de Ingeniería.