I computer imparano a valutare le emozioni, a volte meglio degli umani
Inoltre, i ricercatori dicono che i computer programmati con le ultime informazioni di questa ricerca fanno un lavoro migliore nel differenziare i sorrisi di gioia e frustrazione rispetto agli osservatori umani.
I ricercatori ritengono che i risultati potrebbero aprire la strada ai computer per valutare meglio gli stati emotivi dei loro utenti e rispondere di conseguenza. Il software potrebbe essere sviluppato per aiutare a formare coloro che hanno difficoltà a interpretare le espressioni, come le persone con autismo, a valutare più accuratamente le espressioni che vedono.
"L'obiettivo è aiutare le persone con la comunicazione faccia a faccia", ha detto il dottorando Ehsan Hoque, autore principale di un articolo appena pubblicato nel Transazioni IEEE sull'informatica affettiva.
Negli esperimenti condotti al MIT Media Lab, alle persone è stato inizialmente chiesto di recitare espressioni di gioia o frustrazione, mentre le webcam registravano le loro espressioni. Quindi, è stato chiesto loro di compilare un modulo online progettato per causare frustrazione o di guardare un video progettato per suscitare una risposta felice, anche durante la registrazione.
I ricercatori hanno imparato che quando a un individuo veniva chiesto di fingere di essere frustrato, il 90% dei soggetti non sorrideva. Ma quando è stato presentato un compito che ha causato una vera frustrazione - compilare un modulo online dettagliato, solo per poi trovare le informazioni cancellate dopo aver premuto il pulsante "Invia" - il 90% di loro ha sorriso, dice Hogue.
Le immagini fisse mostravano poca differenza tra questi sorrisi frustrati e i sorrisi felici suscitati da un video di un bambino carino, ma l'analisi video ha mostrato che la progressione dei due tipi di sorrisi era abbastanza diversa: spesso, i sorrisi felici si accumulavano gradualmente, mentre frustrati i sorrisi apparvero velocemente ma svanirono velocemente.
In tali esperimenti, i ricercatori di solito fanno affidamento su espressioni agite di emozioni, dice Hoque, che possono fornire risultati fuorvianti.
"I dati agiti erano molto più facili da classificare con precisione" rispetto alle risposte reali, ha detto. Ma quando si cerca di interpretare le immagini di risposte reali, le persone non si sono comportate meglio del caso, valutandole correttamente solo circa il 50% delle volte.
I ricercatori affermano che comprendere le sottigliezze che motivano le emozioni è uno degli obiettivi principali di questa ricerca. "Alle persone con autismo viene insegnato che un sorriso significa che qualcuno è felice", ha detto, ma la ricerca mostra che non è così semplice.
Anche se le persone potrebbero non sapere esattamente a quali segnali stanno rispondendo, il tempismo ha molto a che fare con il modo in cui le persone interpretano le espressioni, dice, Ad esempio, l'ex primo ministro britannico Gordon Brown era ampiamente visto come un sorriso fasullo, in gran parte a causa di il tempismo innaturale del suo sorriso, disse Hoque.
Allo stesso modo, uno spot pubblicitario della campagna per l'ex candidato alla presidenza Herman Cain presentava un sorriso che si sviluppò così lentamente - ci vollero nove secondi per apparire - che fu ampiamente parodiato, inclusa una parodia del comico Stephen Colbert. "Ottenere il tempismo giusto è molto importante se vuoi essere percepito come sincero e genuino con i tuoi sorrisi", ha detto Hoque.
Il dottor Jeffrey Cohn, professore di psicologia presso l'Università di Pittsburgh che non è stato coinvolto in questa ricerca, ha detto che questo lavoro “apre nuovi orizzonti concentrandosi sulla frustrazione, un'esperienza umana fondamentale. Mentre i ricercatori sul dolore hanno identificato il sorriso nel contesto delle espressioni di dolore, il gruppo del MIT potrebbe essere il primo a implicare i sorrisi nelle espressioni di emozioni negative ".
Cohn ha detto: "Questo è un lavoro molto eccitante nella scienza comportamentale computazionale che integra psicologia, visione artificiale, elaborazione del linguaggio e apprendimento automatico per generare nuove conoscenze ... con implicazioni cliniche". Ha detto che questo “è un importante promemoria del fatto che non tutti i sorrisi sono positivi. C'è stata la tendenza a "leggere" il divertimento ogni volta che si trovano sorrisi. Per l'interazione uomo-computer, tra gli altri campi e applicazioni, è necessaria una visione più sfumata ".
Oltre a fornire formazione per le persone che hanno difficoltà con le espressioni, i risultati potrebbero essere di interesse per i professionisti del marketing, ha detto Hoque. "Solo perché un cliente sorride, ciò non significa necessariamente che sia soddisfatto", ha affermato. E sapendo che la differenza potrebbe essere importante per valutare il modo migliore per rispondere al cliente, ha affermato: "Il significato sottostante il sorriso è fondamentale".
I ricercatori ritengono che l'analisi possa aiutare a creare computer che rispondano in modo appropriato agli stati d'animo dei loro utenti. Uno degli obiettivi della ricerca di Affective Computing Group è "creare un computer più intelligente e rispettoso", ha detto Hoque.
Fonte: MIT
