Hoy, las emociones juegan un papel cada vez más importante en los negocios. En algún momento, la gente llegó a comprender que el comprador toma una decisión de compra basada no solo en lo que piensa sobre el producto, sino también en cómo se siente al respecto. Es por eso que las empresas están tratando activamente de agregar un aspecto emocional a su trabajo: análisis, servicio, tecnología.
La era del racionalismo sin emociones ha llegado a su fin para el hombre hace mucho tiempo, pero para las máquinas modernas, el amanecer de su inteligencia emocional está llegando. En los últimos diez años, hemos visto el rápido desarrollo de la tecnología emocional, un área que a menudo se conoce como "Computación afectiva". Pero donde hay emociones, siempre hay muchos misterios.
Algunos clichés erróneos son especialmente comunes. Analizaremos los tres mitos de emociones más populares en la informática afectiva, que se están extendiendo activamente en los entornos empresariales y de medios.
Mito 1: el legado de Paul Ekman
Brevemente, la teoría de Paul Ekman se puede describir de la siguiente manera: cuando se trata de expresiones faciales, las personas pueden expresar y reconocer un cierto conjunto de emociones, que él llama "básicas". Independientemente de dónde estamos y con quién estamos hablando, siempre podemos reconocer cuando nuestro interlocutor muestra 5 * emociones: ira, miedo, asco, alegría, tristeza.
* Después de revisar la teoría, la sorpresa fue excluida de la lista de emociones básicas.
Emociones básicas según Paul Ekman (más un estado neutral) interpretado por Tim Roth, el actor que interpretó al personaje principal de la serie "Lie to Me".James Russell, uno de los primeros críticos de la teoría de Ekman,
negó la idea de la universalidad de las emociones . Creía que la relación entre la cara y las emociones no es tan sencilla como Ekman creía originalmente, y las emociones tienen un cierto significado según el contexto. Más adelante en su libro Emotions and the Body, Beatrice de Gelder escribió que, como resultado de los experimentos con fMRI, no se encontraron bases neurológicas para confirmar la universalidad de ciertas emociones.
No hace mucho tiempo, uno de los críticos más destacados de la teoría de las emociones básicas, la famosa neurocientífica Lisa Barrett, afirmó que las emociones no son inherentes, sino adquiridas a través de la experiencia, la calidad. La comprensión de las emociones se manifiesta de manera diferente para diferentes personas y culturas. Hay una serie de
estudios en los que un equipo de investigación viajó a Namibia para estudiar cómo la tribu ermitaño Himba reconocerá expresiones faciales alegres, tristes, enojadas, asustadas o neutrales. Con la percepción de las manifestaciones de las emociones positivas no surgió, sin embargo, Himba a menudo se confundía con la ira y el asco. Experimentos similares en otras tribus mostraron resultados similares. Esto permitió a Barrett concluir que nuestra explicación y comprensión de las emociones es inherente a la cultura: le damos nombres similares a cosas que en realidad significan conceptos diferentes.
A pesar de que en
2011 Ekman cambió su definición de "emociones", incluidos los aspectos culturales e individuales, e incluso excluyendo una de las emociones básicas, muchas compañías todavía basan su trabajo en cálculos afectivos en la vieja teoría. Todavía incluyen el concepto de "emociones básicas" en sus bases de datos y, según
Lisa Barrett , este enfoque se convertirá en su talón de Aquiles. Sin embargo, se agrega, dado el contexto externo e interno, esta tecnología tiene un enorme potencial para revolucionar la ciencia de las emociones.
Los laboratorios y las empresas que trabajan con analítica emocional no deberían entender las emociones como algo universal. En primer lugar, los conjuntos de datos afectivos deben ser específicos, ya que se utilizan para enseñar el algoritmo, lo que significa que deben incluir información sobre cultura, idioma, género e incluso edad para determinar correctamente la emoción. En segundo lugar, los algoritmos de reconocimiento de emociones deben ser sensibles al contexto. Es muy importante tener en cuenta el hecho de que algunos laboratorios intentaron tener en cuenta el contexto (por ejemplo,
aquí ), pero ni una sola "gran" empresa dedicada a la informática afectiva ha hecho tales intentos todavía.
Mito 2: la sonrisa es un indicador de felicidad
Por otro lado, la teoría de Ekman llevó a la conclusión natural de que la emoción expresada puede asociarse con los sentimientos que experimenta una persona.
Por ejemplo, la sonrisa que los algoritmos detectan más fácilmente puede tener diferentes significados: un sentimiento de felicidad, alegría, satisfacción, apoyo, etc. Esto plantea la pregunta: ¿cuál es su función?
En un estudio reciente [1], se pidió a los sujetos que hicieran nueve ejercicios complejos que se mostraban en un monitor. Cuando los participantes pudieron dar la respuesta correcta a cualquiera de estas tareas difíciles, sonrieron, aunque frente a ellos solo había una pantalla de computadora. Al mismo tiempo, la teoría de los instrumentos sociales (
pantallas sociales ) argumenta que la función de una sonrisa puede variar dependiendo de si una persona está sola o en un entorno público en particular.
En los cálculos afectivos, al menos en su versión comercial, las tecnologías de reconocimiento modernas pueden analizar las emociones solo por separado del contexto social. Por lo tanto, para comprender realmente el significado de una sonrisa, debemos enseñarle a la máquina a distinguir las emociones en diferentes situaciones, tanto sociales como no. La forma en que expresamos las emociones de felicidad depende del contexto: a veces sonreímos y a veces no. Por eso es necesario abordar la naturaleza de las emociones más en serio. El análisis de las expresiones faciales se puede llevar a cabo junto con la adición de parámetros acústicos, el análisis del movimiento corporal o las características fisiológicas; un enfoque similar se denomina multimodalidad de las emociones.
Mito 3: ¿"Lenguaje" del cuerpo?
Entonces, llegamos a la conclusión de que las emociones no son universales, el concepto de "emociones básicas" es discutible y la manifestación de las emociones está directamente relacionada con los aspectos culturales, individuales y contextuales. Dado que la expresión de las emociones no se limita a nuestra cara, sino que también incluye la voz, los movimientos corporales, la distancia interpersonal y diversas manifestaciones fisiológicas, la situación es complicada.
Del mismo modo que las personas a menudo tratan de entender si están siendo engañadas al enfocarse en la cara del interlocutor, observan el cuerpo. Intentaron asociar gestos con casi cualquier cosa. Las opciones más famosas: una persona se toca la boca cuando está mintiendo, o toma una postura abierta cuando se siente tranquilo y seguro. Esta teoría se ha extendido tanto que su eco ha caído en el ámbito del manejo del estrés, los problemas de seguridad e incluso el cine.
Por ejemplo, la seguridad del aeropuerto siempre ha sido una prioridad. Los primeros sistemas automáticos de detección de comportamiento se instalaron en los aeropuertos de EE. UU. A fines del siglo XX. Desde entonces, se han extendido por todo el mundo. Por lo general, el cálculo de la probabilidad de un peligro potencial para un pasajero se basa en características clave que están asociadas con un alto riesgo. Hasta el día de hoy, muchos científicos sostienen que no se han encontrado ciertas características psicológicas de la personalidad que pueden ser características de los terroristas. [2] De la misma manera, la correlación entre cómo se mueve una persona y si está mintiendo en este momento no es tan sencilla como lo afirma la psicología popular.
La existencia de una versión popular del "lenguaje" del cuerpo que revela los verdaderos sentimientos de una persona es más que un punto discutible. Por supuesto, se puede establecer una conexión entre las señales no verbales y el comportamiento emocional. Hoy en día, existe toda una tecnología de seguimiento de movimientos corporales, seguimiento corporal. En la computación afectiva, el seguimiento se utiliza para recopilar estadísticas sobre la relación entre los movimientos y ciertas emociones.
En conclusión
La informática afectiva es un campo sorprendente pero complejo, tanto para la ciencia como para los negocios. Realmente está a la vanguardia de la alta tecnología. Sin embargo, en muchos casos, el enfoque para usar tecnologías de reconocimiento de emociones en el comercio todavía está pasado de moda. Alguien se siente atraído por la autoridad que lleva el nombre del fundador del famoso enfoque, alguien por los objetivos limitados que se pueden lograr.
Por supuesto, a todos les gustaría tener la capacidad de "leer" las emociones, como el personaje principal de la serie "Lie to Me". Sin embargo, no se debe olvidar que las emociones son mucho más complicadas y misteriosas, y no se involucren en frenología y quiromancia.
Hablamos sobre los tres mitos emocionales más comunes en la informática afectiva. Es importante erradicar tales conceptos erróneos para que estas tecnologías puedan funcionar en beneficio de la humanidad con precisión e imparcialidad.
Coautora : Olga Perepelkina, investigadora principal, Neurodata Lab.
Referencias[1] Harry J. Witchel y col. Un modelo de sustrato desencadenante para sonreír durante una prueba formativa automatizada, Actas de la 36.a Conferencia Europea sobre Ergonomía Cognitiva - ECCE'18 (2018). DOI: 10.1145 / 3232078.3232084
[2] Perfil de pasajeros de líneas aéreas basado en Fuzzy Deep Machine Learning (2016). Zheng, Yu-Jun y col. doi: 10.1109 / TNNLS.2016.2609437