Utilizando el diagrama de la figura anterior, es posible explicar la arquitectura del sistema computacional que se utiliza en el proyecto Elenna.

Sobre los datos proporcionados por los contadores se realizan tres pasos: primero la adquisición de datos, luego la interpretación de los datos y finalmente la generación del informe.

• La adquisición de datos implica obtener los datos proporcionados por los nuevos contadores, pero también obtener datos complementarios sobre los clientes, que permitan personalizar la forma de comunicarse con ellos: el tamaño de la vivienda, el tipo de barrio, datos de consumo de los vecinos…
• La interpretación de los datos requiere la utilización de lo que se denomina Modelo Lingüístico Granular de la conducta del cliente. Se trata de una estructura de datos que incluye cientos de posibles expresiones lingüísticas (percepciones computacionales) que pueden utilizarse para describir el fenómeno analizado con distintos niveles de detalle. Las percepciones más detalladas se combinan de distintas formas para crear percepciones más complejas. Por ejemplo, hay un algoritmo para calcular la validez eimportancia de la frase “La mayor parte de los lunes al mediodía su consumo es bastante alto”. En este paso se calcula si la frase es verdadera y relevante para ser incluida en el informe.
• La generación automática del texto del informe se realiza utilizando una plantilla flexible que permite adaptar el contenido y el formato del informe a las características de cada cliente. Por ejemplo, se debe tener en cuenta la historia de las comunicaciones ya realizadas con ese cliente determinado. O se puede definir el objetivo de reducir el consumo en stand-by pero no insistir en el tema si el cliente no modifica su conducta al cabo de un tiempo.

4. ¿La información y las recomendaciones se proporcionarían entonces de forma escrita?

Sí, pero no de manera exclusiva. Una característica importante de este proyecto es que incluye un ser virtual que simula un comportamiento humano emocional.

Este ser virtual hace el papel de un asistente personal que dice o escribe los comentarios y advertencias del informe. La personalidad de este avatar se representa con una cara capaz de modificar su expresión con un estado de ánimo que introduce en las frases cierto contenido emocional.

Por ejemplo, podría afirmar “Estoy bastante contento con los resultados obtenidos en los últimos meses”, lo que iría acompañado de una expresión de satisfacción.

El modelo está construido con 81 reglas que hacen que el estado emocional vaya evolucionando con el paso del tiempo. Modificando estas reglas podemos cambiar la personalidad del ser virtual para que sea más exigente o más paciente a la hora de comunicar los posibles cambios en la conducta del cliente.

El diagrama de la figura siguiente muestra una máquina de estados donde las percepciones computacionales hacen cambiar el estado de ánimo del avatar.

5. ¿Se aplican estas técnicas en otros sectores?

Aunque el lenguaje natural es una tecnología muy reciente, hay una empresa en Inglaterra y dos en Estados Unidos que ofertan proyectos para realizar descripciones lingüísticas de datos. Ofrecen descripciones de las predicciones meteorológicas o descripciones de datos sobre la evolución del mercado bursátil. Como se trata de empresas privadas, no se dispone de muchos datos acerca de cómo lo hacen.

En lo que respecta al ECSC (European Center for Soft Computing), se ha utilizado la misma técnica de Elenna para desarrollar diferentes aplicaciones. Por ejemplo:

• Para describir los miles de imágenes que existen de la superficie del planeta Marte, desarrollando un etiquetado lingüístico de imágenes.

• Para describir las características del tráfico en una autopista a partir de las imágenes de las cámaras de tráfico.

• También se ha descrito la forma de caminar de una persona en base a datos obtenidos de su teléfono móvil.

• Por último, otra aplicación interesante fue la descripción de la belleza y características de las estrellas dobles, tal y como las percibe un astrónomo virtual.