Tesis por compendio / Social media platforms, like Twitter, offer a face-saving ability that allows users to express themselves employing figurative language devices such as irony to achieve different communication purposes. Dealing with such kind of content represents a big challenge for computational linguistics. Irony is closely associated with the indirect expression of feelings, emotions and evaluations. Interest in detecting the presence of irony in social media texts has grown significantly in the recent years. In this thesis, we introduce the problem of detecting irony in social media under a computational linguistics perspective. We propose to address this task by focusing, in particular, on the role of affective information for detecting the presence of such figurative language device. Attempting to take advantage of the subjective intrinsic value enclosed in ironic expressions, we present a novel model, called emotIDM, for detecting irony relying on a wide range of affective features. For characterising an ironic utterance, we used an extensive set of resources covering different facets of affect from sentiment to finer-grained emotions. Results show that emotIDM has a competitive performance across the experiments carried out, validating the effectiveness of the proposed approach. Another objective of the thesis is to investigate the differences among tweets labeled with #irony and #sarcasm. Our aim is to contribute to the less investigated topic in computational linguistics on the separation between irony and sarcasm in social media, again, with a special focus on affective features. We also studied a less explored hashtag: #not. We find data-driven arguments on the differences among tweets containing these hashtags, suggesting that the above mentioned hashtags are used to refer different figurative language devices. We identify promising features based on affect-related phenomena for discriminating among different kinds of figurative language devices. We also analyse the role of polarity reversal in tweets containing ironic hashtags, observing that the impact of such phenomenon varies. In the case of tweets labeled with #sarcasm often there is a full reversal, whereas in the case of those tagged with #irony there is an attenuation of the polarity. We analyse the impact of irony and sarcasm on sentiment analysis, observing a drop in the performance of NLP systems developed for this task when irony is present. Therefore, we explored the possible use of our findings in irony detection for the development of an irony-aware sentiment analysis system, assuming that the identification of ironic content could help to improve the correct identification of sentiment polarity. To this aim, we incorporated emotIDM into a pipeline for determining the polarity of a given Twitter message. We compared our results with the state of the art determined by the "Semeval-2015 Task 11" shared task, demonstrating the relevance of considering affective information together with features alerting on the presence of irony for performing sentiment analysis of figurative language for this kind of social media texts. To summarize, we demonstrated the usefulness of exploiting different facets of affective information for dealing with the presence of irony in Twitter. / Las plataformas de redes sociales, como Twitter, ofrecen a los usuarios la posibilidad de expresarse de forma libre y espontanea haciendo uso de diferentes recursos lingüísticos como la ironía para lograr diferentes propósitos de comunicación. Manejar ese tipo de contenido representa un gran reto para la lingüística computacional. La ironía está estrechamente vinculada con la expresión indirecta de sentimientos, emociones y evaluaciones. El interés en detectar la presencia de ironía en textos de redes sociales ha aumentado significativamente en los últimos años. En esta tesis, introducimos el problema de detección de ironía en redes sociales desde una perspectiva de la lingüística computacional. Proponemos abordar dicha tarea enfocándonos, particularmente, en el rol de información relativa al afecto y las emociones para detectar la presencia de dicho recurso lingüístico. Con la intención de aprovechar el valor intrínseco de subjetividad contenido en las expresiones irónicas, presentamos un modelo para detectar la presencia de ironía denominado emotIDM, el cual está basado en una amplia variedad de rasgos afectivos. Para caracterizar instancias irónicas, utilizamos un amplio conjunto de recursos que cubren diferentes ámbitos afectivos: desde sentimientos (positivos o negativos) hasta emociones específicas definidas con una granularidad fina. Los resultados obtenidos muestran que emotIDM tiene un desempeño competitivo en los experimentos realizados, validando la efectividad del enfoque propuesto. Otro objetivo de la tesis es investigar las diferencias entre tweets etiquetados con #irony y #sarcasm. Nuestra finalidad es contribuir a un tema menos investigado en lingüística computacional: la separación entre el uso de ironía y sarcasmo en redes sociales, con especial énfasis en rasgos afectivos. Además, estudiamos un hashtag que ha sido menos analizado: #not. Nuestros resultados parecen evidenciar que existen diferencias entre los tweets que contienen dichos hashtags, sugiriendo que son utilizados para hacer referencia de diferentes recursos lingüísticos. Identificamos un conjunto de características basadas en diferentes fenómenos afectivos que parecen ser útiles para discriminar entre diferentes tipos de recursos lingüísticos. Adicionalmente analizamos la reversión de polaridad en tweets que contienen hashtags irónicos, observamos que el impacto de dicho fenómeno es diferente en cada uno de ellos. En el caso de los tweets que están etiquetados con el hashtag #sarcasm, a menudo hay una reversión total, mientras que en el caso de los tweets etiquetados con el hashtag #irony se produce una atenuación de la polaridad. Llevamos a cabo un estudio del impacto de la ironía y el sarcasmo en el análisis de sentimientos, observamos una disminución en el rendimiento de los sistemas de PLN desarrollados para dicha tarea cuando la ironía está presente. Por consiguiente, exploramos la posibilidad de utilizar nuestros resultados en detección de ironía para el desarrollo de un sistema de análisis de sentimientos que considere de la presencia de ironía, suponiendo que la detección de contenido irónico podría ayudar a mejorar la correcta identificación del sentimiento expresado en un texto dado. Con este objetivo, incorporamos emotIDM como la primera fase en un sistema de análisis de sentimientos para determinar la polaridad de mensajes en Twitter. Comparamos nuestros resultados con el estado del arte establecido en la tarea de evaluación "Semeval-2015 Task 11", demostrando la importancia de utilizar información afectiva en conjunto con características que alertan de la presencia de la ironía para desempeñar análisis de sentimientos en textos con lenguaje figurado que provienen de redes sociales. En resumen, demostramos la utilidad de aprovechar diferentes aspectos de información relativa al afecto y las emociones para tratar cuestiones relativas a la presencia de la ironí / Les plataformes de xarxes socials, com Twitter, oferixen als usuaris la possibilitat d'expressar-se de forma lliure i espontània fent ús de diferents recursos lingüístics com la ironia per aconseguir diferents propòsits de comunicació. Manejar aquest tipus de contingut representa un gran repte per a la lingüística computacional. La ironia està estretament vinculada amb l'expressió indirecta de sentiments, emocions i avaluacions. L'interés a detectar la presència d'ironia en textos de xarxes socials ha augmentat significativament en els últims anys. En aquesta tesi, introduïm el problema de detecció d'ironia en xarxes socials des de la perspectiva de la lingüística computacional. Proposem abordar aquesta tasca enfocant-nos, particularment, en el rol d'informació relativa a l'afecte i les emocions per detectar la presència d'aquest recurs lingüístic. Amb la intenció d'aprofitar el valor intrínsec de subjectivitat contingut en les expressions iròniques, presentem un model per a detectar la presència d'ironia denominat emotIDM, el qual està basat en una àmplia varietat de trets afectius. Per caracteritzar instàncies iròniques, utilitzàrem un ampli conjunt de recursos que cobrixen diferents àmbits afectius: des de sentiments (positius o negatius) fins emocions específiques definides de forma molt detallada. Els resultats obtinguts mostres que emotIDM té un rendiment competitiu en els experiments realitzats, validant l'efectivitat de l'enfocament proposat. Un altre objectiu de la tesi és investigar les diferències entre tweets etiquetats com a #irony i #sarcasm. La nostra finalitat és contribuir a un tema menys investigat en lingüística computacional: la separació entre l'ús d'ironia i sarcasme en xarxes socials, amb especial èmfasi amb els trets afectius. A més, estudiem un hashtag que ha sigut menys estudiat: #not. Els nostres resultats pareixen evidenciar que existixen diferències entre els tweets que contenen els hashtags esmentats, cosa que suggerix que s'utilitzen per fer referència de diferents recursos lingüístics. Identifiquem un conjunt de característiques basades en diferents fenòmens afectius que pareixen ser útils per a discriminar entre diferents tipus de recursos lingüístics. Addicionalment analitzem la reversió de polaritat en tweets que continguen hashtags irònics, observant que l'impacte del fenomen esmentat és diferent per a cadascun d'ells. En el cas dels tweet que estan etiquetats amb el hashtag #sarcasm, a sovint hi ha una reversió total, mentre que en el cas dels tweets etiquetats amb el hashtag #irony es produïx una atenuació de polaritat. Duem a terme un estudi de l'impacte de la ironia i el sarcasme en l'anàlisi de sentiments, on observem una disminució en el rendiment dels sistemes de PLN desenvolupats per a aquestes tasques quan la ironia està present. Per consegüent, vam explorar la possibilitat d'utilitzar els nostres resultats en detecció d'ironia per a desenvolupar un sistema d'anàlisi de sentiments que considere la presència d'ironia, suposant que la detecció de contingut irònic podria ajudar a millorar la correcta identificació del sentiment expressat en un text donat. Amb aquest objectiu, incorporem emotIDM com la primera fase en un sistema d'anàlisi de sentiments per determinar la polaritat de missatges en Twitter. Hem comparat els nostres resultats amb l'estat de l'art establert en la tasca d'avaluació "Semeval-2015 Task 11", demostrant la importància d'utilitzar informació afectiva en conjunt amb característiques que alerten de la presència de la ironia per exercir anàlisi de sentiments en textos amb llenguatge figurat que provenen de xarxes socials. En resum, hem demostrat la utilitat d'aprofitar diferents aspectes d'informació relativa a l'afecte i les emocions per tractar qüestions relatives a la presència d'ironia en Twitter. / Hernández Farias, DI. (2017). Irony and Sarcasm Detection in Twitter: The Role of Affective Content [Tesis doctoral]. Universitat Politècnica de València. https://doi.org/10.4995/Thesis/10251/90544 / Compendio

This study is an exploration of the practices of yoga teachers whose approaches are inscribed in social justice. Indeed, it attempts to understand how they find cohesion between a complex and spiritual discipline and their commitment to participate in anti-oppression. Moreover, it looks at the ways they believe yoga can be used for collective liberation. It is autoethnographical, and is based on semi-qualitative interviews which are then analysed thematically. Furthermore, it is analytically framed within theories of intersectionality, affective knowledge and teaching, solidarity and language, and critical future and utopian studies. The analysis then focuses on the teachers’ understanding of yogic practices andphilosophies before unveiling the ways they address and/or avoid issues of oppression and looking at the ways they envision yoga as a tool for collective liberation.

Die sensorischen Informationen, die uns jederzeit zur Verfügung stehen, sind umfangreich, doch unsere bewusste Wahrnehmung erfasst nur einen kleinen Teil davon. Welche Faktoren entscheiden, welche Informationen bewusst wahrgenommen werden? Wie gestaltet sich der Übergang von unbewusster zu bewusster Verarbeitung? Diese Dissertation untersucht den Zugang visueller Informationen zur bewussten Wahrnehmung unter reduzierter Aufmerksamkeit sowie den Einfluss sozial-emotionaler Faktoren. In den Studien wurden Gesichter, die sich in ihrer wahrgenommenen Vertrauenswürdigkeit unterscheiden („Facial Trustworthiness“), mit negativem oder neutralem sozialem Wissen verknüpft und in einer Attentional-Blink-Aufgabe präsentiert. Studie 1 analysierte die Auswirkungen von affektivem Wissen und äußerlichen Merkmalen auf Verhaltensebene, während Studien 2 und 3 neuronale Prozesse mithilfe ereigniskorrelierter Potenziale (EKPs) untersuchten. Die Ergebnisse von Studie 2 zeigten einen graduellen Übergang zur bewussten Wahrnehmung, erkennbar an abgestuften Sichtbarkeitsbewertungen, der Aufgabenleistung und der Aktivität spezifischer EKP-Komponenten (N1-, N2- und P3-Komponenten). In den Studien 1 und 3 wurde eine verstärkte Wahrnehmung von Gesichtern festgestellt, die mit negativem Wissen assoziiert waren, während keine Effekte der Facial Trustworthiness nachgewiesen wurden. Der Einfluss affektiven Wissens war neurophysiologisch mit Unterschieden in der Early Posterior Negativity (EPN) verknüpft – einer Komponente, die mit erhöhter Aufmerksamkeit auf emotionale Reize assoziiert ist. Zusammenfassend stellt diese Arbeit das Konzept des Attentional-Blink als Alles-oder-Nichts-Phänomen infrage und legt nahe, dass graduelle Unterschiede in der bewussten Wahrnehmung bestehen. Sie liefert zudem Einblicke in den zeitlichen Verlauf und die Charakteristiken sozial-emotionaler Einflüsse auf die Wahrnehmung. Diese Befunde werden im Kontext aktueller Bewusstseinsforschung diskutiert. / The sensory information available to us at any given moment is extensive, yet our conscious perception only encompasses a fraction of it. What factors determine which information enters our conscious awareness? How is the transition from unconscious to conscious processing structured? This dissertation examines the access of visual information to conscious perception under conditions of reduced attention and the influence of socio-emotional factors. In the present studies, faces varying in perceived trustworthiness based on appearance (“facial trustworthiness”) were associated with negative or neutral social knowledge and presented in an attentional blink task. Study 1 analyzed the effects of affective knowledge and facial appearance on behavioral responses, while Studies 2 and 3 investigated neural processes using event-related potentials (ERPs). The results of Study 2 revealed a gradual transition to conscious perception, as reflected in graded visibility ratings, task performance, and ERP activity (N1, N2, and P3 components). Studies 1 and 3 found enhanced perception of faces associated with negative knowledge, while no effects of facial trustworthiness were observed. On a neurophysiological level, the influence of affective knowledge was linked to differences in the early posterior negativity (EPN), a component associated with increased attention to emotional stimuli. In summary, this work challenges the concept of the attentional blink as an all-or-nothing phenomenon and suggests the existence of graded differences in conscious perception. It further provides insights into the temporal dynamics and characteristics of socio-emotional influences on perception. These findings are discussed in the context of current consciousness research.