Bilgisayarlar Duyguları Değerlendirmeyi Öğrenir - Bazen İnsanlardan Daha İyi
Dahası, araştırmacılar, bu araştırmadan elde edilen en son bilgilerle programlanan bilgisayarların, insan gözlemcilere göre zevk ve hayal kırıklığı gülümsemelerini ayırt etmede daha iyi bir iş çıkardığını söylüyorlar.
Araştırmacılar, bulguların bilgisayarların kullanıcılarının duygusal durumlarını daha iyi değerlendirmesine ve buna göre yanıt vermesine yol açabileceğine inanıyor. Otizmli kişiler gibi ifadeleri yorumlamakta güçlük çekenlerin gördükleri ifadeleri daha doğru ölçmeleri için eğitilmesine yardımcı olacak yazılımlar geliştirilebilir.
Doktora öğrencisi Ehsan Hoque, "Hedef, insanlara yüz yüze iletişimde yardımcı olmaktır" dedi. Etkili Hesaplamayla İlgili IEEE İşlemleri.
MIT Media Lab'de yapılan deneylerde, web kameraları ifadelerini kaydederken, insanlardan önce zevk veya hayal kırıklığı ifadeleri kullanmaları istendi. Daha sonra, ya hayal kırıklığına neden olacak şekilde tasarlanmış çevrimiçi bir formu doldurmaları istendi ya da - aynı zamanda kaydedilirken - hoş bir yanıt uyandırmak için tasarlanmış bir videoyu izlemeye davet edildi.
Araştırmacılar, bir kişiden sinirliymiş gibi davranması istendiğinde, deneklerin yüzde 90'ının gülümsemediğini öğrendi. Ancak Hogue, gerçek hayal kırıklığına neden olan bir görevle sunulduğunda - ayrıntılı bir çevrimiçi formu doldurarak, yalnızca "gönder" düğmesine bastıktan sonra silinen bilgileri bulmak için sunulduğunda - yüzde 90'ının gülümsediğini söylüyor.
Hareketsiz görüntüler, bu hüsrana uğramış gülümsemeler ile sevimli bir bebeğin videosunun ortaya çıkardığı mutlu gülümsemeler arasında çok az fark olduğunu gösterdi, ancak video analizi, iki tür gülümsemenin ilerlemesinin oldukça farklı olduğunu gösterdi: Sık sık, hüsrana uğramış halde mutlu gülümsemeler yavaş yavaş oluşur. gülümsemeler çabuk belirdi ama hızla soldu.
Hoque, bu tür deneylerde araştırmacıların genellikle duygu ifadelerine bel bağladığını söylüyor ve bu yanıltıcı sonuçlar sağlayabilir.
"Harekete geçirilen verileri doğru bir şekilde sınıflandırmak, gerçek yanıtlardan çok daha kolaydı" dedi. Ancak gerçek tepkilerin görüntülerini yorumlamaya çalışırken, insanlar şansın ötesinde bir performans gösterdi ve bunları zamanın yaklaşık yüzde 50'sinde doğru bir şekilde değerlendirdi.
Araştırmacılar, duyguları motive eden incelikleri anlamanın bu araştırmanın ana amacı olduğunu söylüyorlar. "Otizmli insanlara gülümsemenin birinin mutlu olduğu anlamına geldiği öğretiliyor," dedi, ancak araştırmalar bunun o kadar basit olmadığını gösteriyor.
İnsanlar tam olarak hangi ipuçlarına yanıt verdiklerini bilmeseler de, zamanlamanın insanların ifadeleri nasıl yorumladığıyla çok ilgisi var, diyor: Örneğin, eski İngiliz başbakanı Gordon Brown yaygın bir şekilde sahte bir gülümsemeye sahip olarak görülüyordu. Gülümsemesinin doğal olmayan zamanlaması, dedi Hoque.
Benzer şekilde, eski başkan adayı Herman Cain için bir kampanya reklamı, komedyen Stephen Colbert'in yaptığı bir parodi de dahil olmak üzere, çok yavaş gelişen - ortaya çıkması dokuz saniye süren - bir gülümsemeye sahipti. Hoque, "Gülümsemelerinizle samimi ve samimi olarak algılanmak istiyorsanız, zamanlamayı doğru yapmak çok önemlidir" dedi.
Bu araştırmada yer almayan, Pittsburgh Üniversitesi'nde psikoloji profesörü olan Dr. Jeffrey Cohn, bu çalışmanın “temel bir insan deneyimi olan hayal kırıklığına odaklanmasıyla yeni bir çığır açıyor. Ağrı araştırmacıları gülümsemeyi acı ifadeleri bağlamında tespit ederken, MIT grubu gülümsemeleri olumsuz duygu ifadelerine dahil eden ilk kişi olabilir. "
Cohn, "Bu, yeni bilgi üretmek için psikoloji, bilgisayarla görme, konuşma işleme ve makine öğrenimini klinik çıkarımlarla birleştiren hesaplamalı davranış biliminde çok heyecan verici bir çalışma." Dedi. Bu, “tüm gülümsemelerin olumlu olmadığını hatırlatmak için önemli bir hatırlatma. Her gülümsemeyle karşılaşıldığında keyifle "okumak" eğilimi olmuştur. İnsan-bilgisayar etkileşimi için, diğer alanlar ve uygulamaların yanı sıra, daha incelikli bir bakış açısına ihtiyaç var. "
Hoque, ifadelerde zorluk çeken kişilere eğitim sağlamanın yanı sıra, bulguların pazarlamacıların ilgisini çekebileceğini söyledi. "Sırf bir müşteri gülümsüyor diye, bu mutlaka memnun oldukları anlamına gelmez," dedi. Müşteriye en iyi nasıl yanıt verileceğini ölçmek için farkı bilmek önemli olabilir, dedi ki: "Gülümsemenin altında yatan anlam çok önemlidir."
Araştırmacılar, analizin kullanıcılarının ruh hallerine uygun şekillerde yanıt veren bilgisayarlar oluşturmaya yardımcı olabileceğine inanıyor. Hoque, Affective Computing Group'un araştırmasının bir amacının "daha akıllı ve saygılı bir bilgisayar yapmak" olduğunu söyledi.
Kaynak: MIT
