Las computadoras aprenden a evaluar las emociones, a veces mejor que los humanos
Además, los investigadores dicen que las computadoras programadas con la información más reciente de esta investigación hacen un mejor trabajo para diferenciar las sonrisas de deleite y frustración que los observadores humanos.
Los investigadores creen que los hallazgos podrían allanar el camino para que las computadoras evalúen mejor los estados emocionales de sus usuarios y respondan en consecuencia. Se podría desarrollar un software para ayudar a capacitar a quienes tienen dificultades para interpretar expresiones, como las personas con autismo, para medir con mayor precisión las expresiones que ven.
"El objetivo es ayudar a las personas con la comunicación cara a cara", dijo el estudiante de doctorado Ehsan Hoque, autor principal de un artículo recién publicado en el Transacciones IEEE sobre Computación afectiva.
En experimentos llevados a cabo en el MIT Media Lab, primero se pidió a las personas que representaran expresiones de alegría o frustración, mientras las cámaras web grababan sus expresiones. Luego, se les pidió que llenaran un formulario en línea diseñado para causar frustración o se les invitó a ver un video diseñado para obtener una respuesta encantadora, también mientras se grababa.
Los investigadores descubrieron que cuando se le pedía a una persona que fingiera que estaba frustrada, el 90 por ciento de los sujetos no sonreía. Pero cuando se les presentó una tarea que les causó una frustración genuina - llenar un formulario en línea detallado, solo para luego encontrar la información eliminada después de presionar el botón "enviar" - el 90 por ciento de ellos sonrió, dice Hogue.
Las imágenes fijas mostraron poca diferencia entre estas sonrisas frustradas y las sonrisas encantadas provocadas por un video de un lindo bebé, pero el análisis del video mostró que la progresión de los dos tipos de sonrisas fue bastante diferente: a menudo, las sonrisas felices se acumulan gradualmente, mientras que las frustradas las sonrisas aparecieron rápidamente pero se desvanecieron rápidamente.
En tales experimentos, los investigadores generalmente se basan en expresiones de emoción actuadas, dice Hoque, que pueden proporcionar resultados engañosos.
"Los datos actuadas fueron mucho más fáciles de clasificar con precisión" que las respuestas reales, dijo. Pero al tratar de interpretar imágenes de respuestas reales, las personas no se desempeñaron mejor que el azar, evaluando estas correctamente solo alrededor del 50 por ciento de las veces.
Los investigadores dicen que comprender las sutilezas que motivan las emociones es un objetivo principal de esta investigación. "A las personas con autismo se les enseña que una sonrisa significa que alguien es feliz", dijo, pero las investigaciones muestran que no es tan simple.
Si bien es posible que las personas no sepan exactamente a qué señales están respondiendo, el tiempo tiene mucho que ver con la forma en que las personas interpretan las expresiones, dice, por ejemplo, se consideraba que el ex primer ministro británico Gordon Brown tenía una sonrisa falsa, en gran parte debido a la sincronización antinatural de su sonrisa, dijo Hoque.
De manera similar, un comercial de campaña para el ex candidato presidencial Herman Cain presentaba una sonrisa que se desarrolló tan lentamente (tardó nueve segundos en aparecer) que fue ampliamente parodiada, incluida una parodia del comediante Stephen Colbert. "Acertar en el momento oportuno es muy importante si quieres ser percibido como sincero y genuino con tus sonrisas", dijo Hoque.
El Dr. Jeffrey Cohn, profesor de psicología de la Universidad de Pittsburgh que no participó en esta investigación, dijo que este trabajo “abre nuevos caminos con su enfoque en la frustración, una experiencia humana fundamental. Si bien los investigadores del dolor han identificado la sonrisa en el contexto de expresiones de dolor, el grupo del MIT puede ser el primero en implicar las sonrisas en expresiones de emoción negativa ".
Cohn dijo: "Este es un trabajo muy emocionante en la ciencia del comportamiento computacional que integra la psicología, la visión por computadora, el procesamiento del habla y el aprendizaje automático para generar nuevos conocimientos ... con implicaciones clínicas". Dijo que esto “es un recordatorio importante de que no todas las sonrisas son positivas. Ha habido una tendencia a "leer" el placer cada vez que se encuentran sonrisas. Para la interacción persona-computadora, entre otros campos y aplicaciones, se necesita una visión más matizada ".
Además de brindar capacitación a las personas que tienen dificultades con las expresiones, los hallazgos pueden ser de interés para los especialistas en marketing, dijo Hoque. "El hecho de que un cliente esté sonriendo no significa necesariamente que esté satisfecho", dijo. Y conocer la diferencia podría ser importante para evaluar la mejor manera de responder al cliente, dijo: "El significado subyacente detrás de la sonrisa es crucial".
Los investigadores creen que el análisis puede ayudar a crear computadoras que respondan de manera apropiada a los estados de ánimo de sus usuarios. Uno de los objetivos de la investigación de Affective Computing Group es "hacer una computadora que sea más inteligente y respetuosa", dijo Hoque.
Fuente: MIT
