En un estudio realizado por la Vrije Universiteit de Ámsterdam, se presenta un enfoque innovador para el análisis y agrupamiento de memes de Internet basado en la similitud multidimensional. Este novedoso método desafía las prácticas existentes que a menudo se centran exclusivamente en la similitud visual a nivel de píxeles, dejando de lado las complejidades semánticas y contextuales de los memes.

El método investigativo elimina la necesidad de bases de datos predefinidas gracias al uso de características locales y globales a través de diversas categorías de similitud, como la forma, el contenido visual, el texto y la identidad del meme. Esta aproximación permite una adaptabilidad única que está en línea con la intuición humana, produciendo clusters más coherentes y consistentes que las técnicas de agrupamiento tradicionales.

Los memes, una forma de comunicación masivamente popular que ha evolucionado significativamente desde sus modestos orígenes en foros como Reddit, presentan un desafío particular debido a su naturaleza multimodal y contexto cultural variable. En estos memes, las ideas complejas se condensan en formatos fácilmente compartibles que reflejan tendencias culturales y sociales, a menudo empleando el humor y la ironía.

Dado el entorno siempre cambiante del contenido en línea, es esencial emplear métodos automatizados para analizar la proliferación y diversidad de los memes. La investigación no solamente ofrece un vistazo detallado sobre cómo los memes evolucionan y se propagan en comunidades digitales, sino que también desarrolla métodos para fomentar la moderación de contenidos dañinos, como las campañas de odio.

El enfoque propuesto emplea un método de dos pasos que integra identificación basada en plantillas con agrupamiento impulsado por datos, logrando resultados más precisos que los métodos de agrupamiento estándar, sin la necesidad de un repositorio de conocimiento externo. Además, el marco modular propuesto captura múltiples dimensiones de similitud, consolidando tanto características locales como globales para respetar la naturaleza intrínsecamente multimodal de los memes.

Al finalizar este estudio, los investigadores destacan la importancia de una perspectiva multidimensional y adaptable para el análisis de memes, un área de investigación valiosa que puede enriquecer variadas aplicaciones, desde la búsqueda dinámica de memes hasta la detección de contenido potencialmente dañino en redes sociales. La publicación del código de apoyo busca fomentar la investigación continua en este campo.