A seção Como você se sente ao ler este artigo? convida os leitores para categorizá-lo numa emoção: feliz, informado, inspirado, triste, de mau humor, achei bizarro, ri muito.
Cada sentimento é representado por um Smiley e explicado por uma palavra.
O visitante pode então completar a sua opinião e compartilhá-la nas redes sociais Facebook e Twitter.
Pode-se depois navegar através das notícias com base dos sentimentos compartilhados.
Se a classificação automática de texto de acordo com os sentimentos começa a ter aplicações práticas, a avaliação do que os leitores sentem experientes com o crowd-sourcing permite categorizar o conteúdo e filtrá-lo usando o envolvimento emocional dos leitores.
Contudo, a comparação dos sentimentos experimentados por país e idioma é em si muito informativa das diferenças (ou dos prejuízos?) entre as culturas. Se as localizações em Francês e Inglês do Canadá a priori
são diretamente equivalentes, nem os brasileiros nem os espanholes têm o direito de estar interessados numa notícia, quando eles podem achá-la muito divertida, horrível ou inspirada, o que não é permitido aos canadenses.
Feelings localization in news perception (em inglês)
Localisation des sentiments et perception de l'actualité (em francês)
Localización de las emociones en la percepción de noticias (em espanhol)
Localisation des sentiments et perception de l'actualité (em francês)
Localización de las emociones en la percepción de noticias (em espanhol)
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