Aujourd'hui, les émotions jouent un rôle de plus en plus important dans les affaires. À un moment donné, les gens ont compris que l'acheteur prend une décision d'achat basée non seulement sur ce qu'il pense du produit, mais aussi sur ce qu'il en pense. C'est pourquoi les entreprises tentent activement d'ajouter un aspect émotionnel à leur travail: analytique, service, technologie.
L'ère du rationalisme sans émotion a pris fin pour l'homme il y a longtemps, mais pour les machines modernes, l'aube de leur intelligence émotionnelle arrive maintenant. Au cours des dix dernières années, nous avons assisté au développement rapide de la technologie émotionnelle, un domaine souvent appelé «calcul affectif». Mais là où il y a des émotions, il y a toujours beaucoup de mystères.
Certains clichés erronés sont particulièrement courants. Nous examinerons les trois mythes des émotions les plus populaires dans l'informatique affective, qui se répandent activement dans les environnements commerciaux et médiatiques.
Mythe 1: L'héritage de Paul Ekman
En bref, la théorie de Paul Ekman peut être décrite comme suit: en ce qui concerne les expressions faciales, les gens sont capables d'exprimer et de reconnaître un certain ensemble d'émotions, qu'il appelle «de base». Peu importe où nous sommes et avec qui nous parlons, nous sommes toujours capables de reconnaître quand notre interlocuteur montre des émotions 5 *: colère, peur, dégoût, joie, tristesse.
* Après la révision de la théorie, la surprise a été exclue de la liste des émotions de base.
Émotions de base selon Paul Ekman (plus un état neutre) interprété par Tim Roth, l'acteur qui a joué le personnage principal de la série "Lie to Me".James Russell, l'un des premiers critiques de la théorie d'Ekman, a
nié l'idée de l'universalité des émotions . Il pensait que la relation entre le visage et les émotions n'est pas aussi simple que le croyait Ekman à l'origine, et les émotions ont une certaine signification selon le contexte. Plus tard dans son livre Emotions and the Body, Beatrice de Gelder a écrit que, à la suite d'expériences avec l'IRMf, aucun motif neurologique n'a pu être trouvé pour confirmer l'universalité de certaines émotions.
Il n'y a pas si longtemps, l'une des critiques les plus éminentes de la théorie des émotions de base, la célèbre neuroscientifique Lisa Barrett, a déclaré que les émotions ne sont pas inhérentes, mais acquises par l'expérience, la qualité. La compréhension des émotions se manifeste différemment selon les personnes et les cultures. Il y a une série d'
études dans lesquelles une équipe de recherche s'est rendue en Namibie pour étudier comment la tribu ermite Himba reconnaîtra les expressions faciales joyeuses, tristes, en colère, effrayées ou neutres. Avec la perception des manifestations d'émotions positives ne se pose pas, cependant, Himba était souvent confondu avec la colère et le dégoût. Des expériences similaires dans d'autres tribus ont montré des résultats similaires. Cela a permis à Barrett de conclure que notre explication et notre compréhension des émotions sont inhérentes à la culture - nous donnons des noms similaires à des choses qui, en réalité, signifient des concepts différents.
Malgré le fait qu'en
2011 Ekman a changé sa définition des «émotions», y compris les aspects culturels et individuels, et même en excluant l'une des émotions de base, de nombreuses entreprises basent toujours leur travail dans les calculs affectifs sur l'ancienne théorie. Ils incluent toujours le concept des «émotions de base» dans leurs bases de données et, selon
Lisa Barrett , cette approche deviendra leur talon d'Achille. Cependant, ajoute-t-on, compte tenu du contexte externe et interne, cette technologie a un énorme potentiel pour révolutionner la science des émotions.
Les laboratoires et les entreprises qui travaillent avec l'analyse émotionnelle ne doivent pas comprendre les émotions comme quelque chose d'universel. Premièrement, les ensembles de données affectives doivent être spécifiques, car ils sont utilisés pour enseigner l'algorithme, ce qui signifie qu'ils doivent inclure des informations sur la culture, la langue, le sexe et même l'âge afin de déterminer correctement l'émotion. Deuxièmement, les algorithmes de reconnaissance des émotions doivent être sensibles au contexte. Il est très important de noter le fait que certains laboratoires ont essayé de prendre en compte le contexte (par exemple
ici ), mais pas une seule «grande» entreprise engagée dans l'informatique affective n'a encore fait de telles tentatives.
Mythe 2: Le sourire est un indicateur de bonheur
D'un autre côté, la théorie d'Ekman a conduit à la conclusion naturelle que l'émotion exprimée peut être associée aux sentiments qu'une personne éprouve.
Par exemple, le sourire que les algorithmes détectent le plus facilement peut avoir différentes significations: un sentiment de bonheur, de joie, de satisfaction, de soutien, etc. Cela soulève la question: quelle est sa fonction?
Dans une étude récente [1], les sujets ont été invités à faire neuf exercices complexes qui ont été affichés sur un moniteur. Lorsque les participants ont pu donner la bonne réponse à l'une de ces tâches difficiles, ils ont souri, bien que devant eux se trouvait uniquement un écran d'ordinateur. Dans le même temps, la théorie des instruments sociaux (
affichages sociaux ) soutient que la fonction d'un sourire peut varier selon que la personne est seule ou dans un environnement public particulier.
Dans les calculs affectifs, du moins dans leur version commerciale, les technologies de reconnaissance modernes ne sont capables d'analyser les émotions que séparément du contexte social. Ainsi, pour vraiment comprendre le sens d'un sourire, il faut apprendre à la machine à distinguer les émotions dans différentes situations, sociales et non. La façon dont nous exprimons les émotions de bonheur dépend du contexte: parfois nous sourions, parfois non. C'est pourquoi il est nécessaire d'aborder la nature des émotions plus sérieusement. L'analyse des expressions faciales peut être effectuée conjointement avec l'ajout de paramètres acoustiques, l'analyse des mouvements du corps ou des caractéristiques physiologiques - une approche similaire est appelée multimodalité des émotions.
Mythe 3: «Langage» du corps?
Nous sommes donc arrivés à la conclusion que les émotions ne sont pas universelles, le concept d '«émotions de base» est discutable et la manifestation des émotions est directement liée aux aspects culturels, individuels et contextuels. Puisque l'expression des émotions ne se limite pas à notre visage, mais inclut également la voix, les mouvements du corps, la distance interpersonnelle et diverses manifestations physiologiques, la situation est compliquée.
Tout comme les gens essaient souvent de comprendre s'ils sont dupes en se concentrant sur le visage de l'interlocuteur, ils observent le corps. Ils ont essayé d'associer des gestes à presque n'importe quoi. Les options les plus connues - une personne touche sa bouche lorsqu'elle est couchée ou prend une pose ouverte lorsqu'elle se sent calme et en sécurité. Cette théorie est devenue si répandue que son écho est tombé dans le domaine de la gestion du stress, des problèmes de sécurité et même du cinéma.
Par exemple, la sécurité des aéroports a toujours été une priorité. Les premiers systèmes de détection automatique des comportements ont été installés dans les aéroports américains à la fin du 20e siècle. Depuis lors, ils se sont répandus à travers le monde. En règle générale, le calcul de la probabilité qu'un passager soit potentiellement dangereux est basé sur une considération des caractéristiques clés associées à un risque élevé. À ce jour, de nombreux scientifiques soutiennent que certaines caractéristiques psychologiques de la personnalité qui peuvent être caractéristiques des terroristes n'ont pas été trouvées. [2] De la même manière, la corrélation entre la façon dont une personne bouge et s'il ment en ce moment n'est pas aussi simple que le prétend la psychologie populaire.
L'existence d'une version populaire du «langage» du corps qui révèle les vrais sentiments d'une personne est plus qu'un point discutable. Bien sûr, un lien peut être établi entre les signaux non verbaux et le comportement émotionnel. Aujourd'hui, il existe toute une technologie de suivi des mouvements du corps, le suivi du corps. Dans l'informatique affective, le suivi est utilisé pour collecter des statistiques sur la relation entre les mouvements et certaines émotions.
En conclusion
L'informatique affective est un domaine étonnant mais complexe, tant pour la science que pour les entreprises. Il est véritablement à la pointe de la haute technologie. Cependant, dans de nombreux cas, l'approche de l'utilisation des technologies de reconnaissance des émotions dans le commerce est toujours dépassée. Quelqu'un est attiré par l'autorité nommée d'après le fondateur de la célèbre approche, quelqu'un par les objectifs limités qui peuvent être atteints.
Bien sûr, tout le monde aimerait avoir la capacité de «lire» les émotions, comme le personnage principal de la série «Lie to Me». Cependant, il ne faut pas oublier que les émotions sont beaucoup plus compliquées et mystérieuses, et ne s'impliquent pas dans la phrénologie et la chiromancie.
Nous avons parlé des trois mythes émotionnels les plus courants en informatique affective. Il est important d'éliminer ces idées fausses afin que ces technologies puissent fonctionner au profit de l'humanité avec précision et impartialité.
Co-auteur : Olga Perepelkina, chercheuse principale, Neurodata Lab.
Références :
[1] Harry J. Witchel et al. Un modèle déclencheur-substrat pour sourire lors d'un quiz formateur automatisé, Actes de la 36e Conférence européenne d'ergonomie cognitive - ECCE'18 (2018). DOI: 10.1145 / 3232078.3232084
[2] Profilage des passagers des compagnies aériennes basé sur l'apprentissage machine profond et flou (2016). Zheng, Yu-Jun et al. doi: 10.1109 / TNNLS.2016.2609437