El professor nord-americà Lu Wang considera que la combinació correcta d'anàlisi lingüística, intel·ligència artificial i visualització de dades pot produir debats més rellevants. Comprendre el que fa que un argument sigui persuasiu, és el nucli del projecte. L'objectiu final és ajudar a que les plataformes de les xarxes socials evolucionin des dels fòrums amb discursos d'odi fins a fòrums on prosperin les converses constructives.
Els debats han de ser mecanismes per descobrir quelcom nou al món, l'esperança és que vingui d'un debat no només amb un conjunt de fets nous que s'han après, sinó també amb una millor manera de pensar sobre el problema.
Amb aquest objectiu, Wang i Beauchamp van dissenyar un algorisme que identifica característiques d'un argument. Utilitzant un conjunt de dades de 118 debats d'estil d'Oxford, en què el guanyador és qui pot influir més del públic del seu costat, l'algoritme va poder predir els guanyadors del debat en un 74%.
El model va trobar que els arguments guanyadors es caracteritzaven per certs trets lingüístics, per exemple, els pronoms "nosaltres" i "ells" es van utilitzar amb més freqüència en guanyar arguments que els pronoms "tu" i "jo."
Els investigadors també van descobrir que els guanyadors del debat van canviar els temes estratègicament per mantenir la conversa centrada en els seus arguments més forts, va dir Beauchamp.
Per exemple, dir que un o altre debaten sobre si es vol abolir la pena de mort, es pot utilitzar l'argument que sempre hi haurà una taxa d'error de convicció, que provocarà la mort de persones innocents. En comptes de debatre aquest punt (ja que sé que no es pot guanyar aquest argument), podria pivotar a un punt més fort a favor de l'argument d'un. Potser respondre dient que la pena de mort beneficia a la societat actuant com a dissuasiu del delicte.
Els investigadors van trobar que el canvi estratègic de temes era predictiu dels debats guanyadors. Aquesta és una primera visió del model. L'assumpció de que la gent vol participar en debats constructius, i no només provocar insults entre si, és optimista, però tenir un model del que sembla un debat ideal és fonamental per configurar aquest debat.
Finalment, Wang vol col·laborar amb Twitter i Facebook per desenvolupar una eina d'avaluació automàtica que mesura la qualitat dels debats. L'eina inclouria un component visual que mostra que les converses més constructives resulten quan ambdues parts presenten forts arguments.
Una altra preocupació que Wang espera que la investigació abordi, és que els grups amb poca representació sovint no tenen veu en els debats públics en els mitjans de comunicació social. L'eina pot ser capaç d'ajudar a mantenir els debats constructius quan determinats grups dominen la conversa mentre s'ignoren altres opinions.
Font: Northeastern University 
