अफेक्टिव कंप्यूटिंग में तीन सबसे लोकप्रिय भावना गलतफहमी

आज, भावनाएं व्यापार में तेजी से महत्वपूर्ण भूमिका निभाती हैं। कुछ बिंदु पर, लोगों को यह समझ में आया कि खरीदार न केवल उत्पाद के बारे में वह क्या सोचता है, उसके आधार पर खरीद निर्णय लेता है, बल्कि यह भी कि वह इसके बारे में कैसा महसूस करता है। यही कारण है कि कंपनियां सक्रिय रूप से अपने काम में एक भावनात्मक पहलू को जोड़ने की कोशिश कर रही हैं: विश्लेषिकी, सेवा, प्रौद्योगिकी।

भावनाहीन बुद्धिवाद का युग मनुष्य के लिए एक लंबे समय से पहले समाप्त हो गया है, लेकिन आधुनिक मशीनों के लिए, उनकी भावनात्मक बुद्धि की सुबह अब आ रही है। पिछले दस वर्षों में, हमने भावनात्मक प्रौद्योगिकी के तेजी से विकास को देखा है, एक ऐसा क्षेत्र जिसे अक्सर "अफेक्टिव कंप्यूटिंग" के रूप में जाना जाता है। लेकिन जहां भावनाएं होती हैं, वहां हमेशा कई रहस्य होते हैं।

कुछ गलत क्लिच विशेष रूप से आम हैं। हम अफेक्टिव कंप्यूटिंग में तीन सबसे लोकप्रिय भावनाओं मिथकों को देखेंगे, जो व्यवसाय और मीडिया के वातावरण में सक्रिय रूप से फैल रहे हैं।

मिथक 1: पॉल एकमैन की विरासत

संक्षेप में, पॉल एकमैन के सिद्धांत को निम्नानुसार वर्णित किया जा सकता है: जब चेहरे के भावों की बात आती है, तो लोग भावनाओं के एक निश्चित समूह को व्यक्त करने और पहचानने में सक्षम होते हैं, जिसे वह "मूल" कहते हैं। इसके बावजूद कि हम कहां हैं और किसके साथ बात कर रहे हैं, हम हमेशा पहचानने में सक्षम होते हैं जब हमारे वार्ताकार 5 * भावनाओं को दिखाते हैं: क्रोध, भय, घृणा, खुशी, उदासी।
* सिद्धांत को संशोधित किए जाने के बाद, आश्चर्य को मूल भावनाओं की सूची से बाहर रखा गया था।


पॉल एकमैन (प्लस न्यूट्रल स्टेट) के अनुसार बेसिक इमोशन, टिम रोथ द्वारा निभाए गए अभिनेता, जिन्होंने "लेट टू मी" श्रृंखला की मुख्य भूमिका निभाई थी।

जेम्स रसेल, जो एकमैन के सिद्धांत के पहले आलोचकों में से एक हैं , ने भावनाओं की सार्वभौमिकता के विचार से इनकार किया । उनका मानना ​​था कि चेहरे और भावनाओं के बीच का संबंध उतना सीधा नहीं है जितना कि एकमान मूल रूप से मानता था, और भावनाओं का संदर्भ के आधार पर एक निश्चित अर्थ है। बाद में अपनी पुस्तक इमोशंस एंड द बॉडी में, बीट्राइस डी गेल्डर ने लिखा कि, एफएमआरआई के साथ प्रयोगों के परिणामस्वरूप, कुछ भावनाओं की सार्वभौमिकता की पुष्टि करने के लिए कोई भी न्यूरोलॉजिकल आधार नहीं मिला।

बहुत पहले नहीं, बुनियादी भावनाओं के सिद्धांत के सबसे प्रमुख आलोचकों में से एक, प्रसिद्ध न्यूरोसाइंटिस्ट लिसा बैरेट ने कहा कि भावनाएं अंतर्निहित नहीं हैं, लेकिन अनुभव, गुणवत्ता के माध्यम से प्राप्त की जाती हैं। भावनाओं की समझ अलग-अलग लोगों और संस्कृतियों के लिए अलग-अलग रूप से प्रकट होती है। अध्ययनों की एक श्रृंखला है जिसमें एक शोध दल नामीबिया की यात्रा करने के लिए अध्ययन करता है कि हिम्बा हिर्मिट जनजाति कैसे हर्षित, उदास, क्रोधित, डरा हुआ या तटस्थ चेहरे के भावों को पहचान लेगी। सकारात्मक भावनाओं की अभिव्यक्तियों की धारणा के साथ उत्पन्न नहीं हुआ, हालांकि, हिम्बा अक्सर क्रोध और घृणा के साथ भ्रमित था। अन्य जनजातियों में इसी तरह के प्रयोगों ने समान परिणाम दिखाए। इससे बैरेट को यह निष्कर्ष निकालने की अनुमति मिली कि भावनाओं के बारे में हमारी व्याख्या और समझ संस्कृति में निहित है - हम उन चीजों को समान नाम देते हैं जो वास्तव में विभिन्न अवधारणाओं को मानते हैं।

इस तथ्य के बावजूद कि 2011 में एकमान ने सांस्कृतिक और व्यक्तिगत पहलुओं सहित "भावनाओं" की अपनी परिभाषा को बदल दिया, और यहां तक ​​कि बुनियादी भावनाओं में से एक को छोड़कर, कई कंपनियां अभी भी पुराने सिद्धांत पर भावात्मक गणनाओं में अपने काम को आधार बनाती हैं। वे अभी भी अपने डेटाबेस में "बुनियादी भावनाओं" की अवधारणा को शामिल करते हैं, और, लिसा बैरेट के अनुसार, यह दृष्टिकोण उनके एच्लीस जेल बन जाएगा। हालाँकि, एक और जोड़ता है, बाहरी और आंतरिक संदर्भ को देखते हुए, इस तकनीक में भावनाओं के विज्ञान में क्रांति लाने की काफी संभावना है।

लैब्स और कंपनियां जो इमोशनल एनालिटिक्स के साथ काम करती हैं, उन्हें इमोशंस को यूनिवर्सल नहीं समझना चाहिए। सबसे पहले, आत्मीय डेटासेट विशिष्ट होना चाहिए, क्योंकि उनका उपयोग एल्गोरिथ्म को सिखाने के लिए किया जाता है, जिसका अर्थ है कि उन्हें भावना को सही ढंग से निर्धारित करने के लिए संस्कृति, भाषा, लिंग और यहां तक ​​कि उम्र के बारे में जानकारी शामिल करनी चाहिए। दूसरे, भावना मान्यता एल्गोरिदम संदर्भ संवेदनशील होना चाहिए। इस तथ्य पर ध्यान देना बहुत महत्वपूर्ण है कि कुछ प्रयोगशालाओं ने संदर्भ (उदाहरण के लिए, यहां ) को ध्यान में रखने की कोशिश की, लेकिन भावात्मक कंप्यूटिंग में लगी एक भी "बड़ी" कंपनी ने अभी तक इस तरह के प्रयास नहीं किए हैं।

मिथक 2: मुस्कान खुशी का सूचक है

दूसरी ओर, एकमैन के सिद्धांत ने स्वाभाविक निष्कर्ष निकाला कि व्यक्त भावना उन भावनाओं से जुड़ी हो सकती है जो एक व्यक्ति अनुभव करता है।
उदाहरण के लिए, एल्गोरिदम का सबसे आसानी से पता लगाने वाली मुस्कान के अलग-अलग अर्थ हो सकते हैं: खुशी, खुशी, संतुष्टि, समर्थन, आदि की भावना। यह सवाल भी पैदा करता है: इसका कार्य क्या है?



हाल के एक अध्ययन [1] में, विषयों को नौ जटिल अभ्यास करने के लिए कहा गया था जो एक मॉनिटर पर प्रदर्शित किए गए थे। जब प्रतिभागी इनमें से किसी भी कठिन कार्य का सही उत्तर देने में सक्षम थे, तो वे मुस्कुराए, हालाँकि उनके सामने केवल एक कंप्यूटर स्क्रीन थी। इसी समय, सामाजिक उपकरणों ( सामाजिक प्रदर्शन ) के सिद्धांत का तर्क है कि मुस्कान का कार्य इस आधार पर भिन्न हो सकता है कि कोई व्यक्ति अकेला है या किसी विशेष सार्वजनिक वातावरण में है।

भावात्मक गणना में, कम से कम उनके व्यावसायिक संस्करण में, आधुनिक मान्यता प्रौद्योगिकियां केवल सामाजिक संदर्भ से अलग भावनाओं का विश्लेषण करने में सक्षम हैं। इस प्रकार, वास्तव में मुस्कान के अर्थ को समझने के लिए, हमें मशीन को सामाजिक और नहीं, दोनों ही स्थितियों में भावनाओं को अलग-अलग करना सिखाना चाहिए। हम खुशी की भावनाओं को कैसे व्यक्त करते हैं यह संदर्भ पर निर्भर करता है: कभी-कभी हम मुस्कुराते हैं, और कभी-कभी नहीं। इसीलिए भावनाओं की प्रकृति को अधिक गंभीरता से लेना आवश्यक है। चेहरे के भावों के विश्लेषण को ध्वनिक मापदंडों के अलावा, शरीर के आंदोलन या शारीरिक विशेषताओं के विश्लेषण के साथ किया जा सकता है - एक समान दृष्टिकोण को भावनाओं की बहुलता कहा जाता है।

मिथक 3: शरीर की "भाषा"?

इसलिए, हम इस निष्कर्ष पर पहुंचे कि भावनाएं सार्वभौमिक नहीं हैं, "बुनियादी भावनाओं" की अवधारणा बहस योग्य है, और भावनाओं की अभिव्यक्ति सीधे सांस्कृतिक, व्यक्तिगत और प्रासंगिक पहलुओं से संबंधित है। चूंकि भावनाओं की अभिव्यक्ति हमारे चेहरे तक ही सीमित नहीं है, बल्कि इसमें आवाज, शरीर की हलचल, पारस्परिक दूरी और विभिन्न शारीरिक अभिव्यक्तियां भी शामिल हैं, स्थिति जटिल है।



जिस तरह लोग अक्सर यह समझने की कोशिश करते हैं कि क्या उन्हें वार्ताकार के चेहरे पर ध्यान केंद्रित करके बेवकूफ बनाया जा रहा है, वे शरीर का निरीक्षण करते हैं। उन्होंने इशारों को लगभग किसी भी चीज़ से जोड़ने की कोशिश की। सबसे प्रसिद्ध विकल्प - एक व्यक्ति जब झूठ बोल रहा होता है, तो उसके मुंह को छूता है, या जब वह शांत और सुरक्षित महसूस करता है तो एक खुला मुद्रा लेता है। यह सिद्धांत इतना व्यापक हो गया है कि इसकी गूंज तनाव प्रबंधन, सुरक्षा मुद्दों और यहां तक ​​कि सिनेमा के दायरे में आ गई है।

उदाहरण के लिए, हवाई अड्डे की सुरक्षा हमेशा प्राथमिकता रही है। 20 वीं शताब्दी के उत्तरार्ध में अमेरिकी हवाई अड्डों पर पहली स्वचालित व्यवहार पहचान प्रणाली स्थापित की गई थी। तब से, वे दुनिया भर में फैल गए हैं। आमतौर पर, एक यात्री संभावित रूप से खतरनाक होने की संभावना की गणना मुख्य विशेषताओं के विचार पर आधारित होती है जो उच्च जोखिम से जुड़ी होती हैं। आज तक, कई वैज्ञानिक तर्क देते हैं कि व्यक्तित्व की कुछ मनोवैज्ञानिक विशेषताएं जो आतंकवादियों की विशेषता हो सकती हैं, नहीं मिली हैं। [२] उसी तरह, इस बात के बीच संबंध कि व्यक्ति कैसे चलता है और क्या वह इस समय झूठ बोल रहा है, उतना सरल नहीं है जितना कि लोक मनोविज्ञान का दावा है।

शरीर की "भाषा" के एक लोकप्रिय संस्करण का अस्तित्व जो किसी व्यक्ति की सच्ची भावनाओं को प्रकट करता है, एक मूट बिंदु से अधिक है। बेशक, गैर-मौखिक संकेतों और भावनात्मक व्यवहार के बीच एक संबंध बनाया जा सकता है। आज, बॉडी मूवमेंट, बॉडी-ट्रैकिंग पर नज़र रखने की पूरी तकनीक मौजूद है। भावात्मक कम्प्यूटिंग में, ट्रैकिंग का उपयोग आंदोलनों और कुछ भावनाओं के बीच संबंधों के बारे में आंकड़े एकत्र करने के लिए किया जाता है।

निष्कर्ष में

विज्ञान और व्यापार दोनों के लिए, अफोर्डेबल कंप्यूटिंग एक अद्भुत लेकिन जटिल क्षेत्र है। यह वास्तव में उच्च प्रौद्योगिकी के मामले में सबसे आगे है। हालांकि, कई मामलों में, वाणिज्य में भावना मान्यता प्रौद्योगिकियों का उपयोग करने का दृष्टिकोण अभी भी पुराने जमाने का है। किसी को प्रसिद्ध दृष्टिकोण के संस्थापक के नाम पर प्राधिकरण द्वारा आकर्षित किया जाता है, किसी को सीमित लक्ष्यों द्वारा प्राप्त किया जा सकता है।

बेशक, हर कोई भावनाओं को "पढ़ने" की क्षमता रखना पसंद करेगा, श्रृंखला के मुख्य चरित्र "लाइ टू मी" के रूप में। हालांकि, किसी को यह नहीं भूलना चाहिए कि भावनाएं बहुत अधिक जटिल और रहस्यमय हैं, और फेनोलॉजी और हस्तरेखा विज्ञान में शामिल नहीं हैं।

हमने अफेक्टिव कंप्यूटिंग में तीन सबसे आम भावना मिथकों के बारे में बात की। इस तरह की भ्रांतियों को मिटाना महत्वपूर्ण है, ताकि ये प्रौद्योगिकियां मानव जाति के लाभ के लिए सटीकता और निष्पक्षता के साथ काम कर सकें।

सह-लेखक : ओल्गा पेरेपेलकिना, प्रमुख शोधकर्ता, न्यूरोडाटा लैब।

संदर्भ :

[१] हैरी जे विट्ठल एट अल। एक स्वचालित फॉर्मेट क्विज़ के दौरान मुस्कुराते हुए ट्रिगर-सब्सट्रेट मॉडल, संज्ञानात्मक एर्गोनॉमिक्स पर 36 वें यूरोपीय सम्मेलन की कार्यवाही - ECCE'18 (2018)। डीओआई: 10.1145 / 3232078.3232084

[२] फ़ज़ी डीप मशीन लर्निंग (२०१६) पर आधारित एयरलाइन पैसेंजर प्रोफाइलिंग। झेंग, यू-जून एट अल। doi: 10.1109 / TNNLS.2016.2609437