Para la vida social resulta imprescindible detectar correctamente las emociones de los demás, y según sabemos, estas se manifiestan predominantemente a través del rostro. Hasta los últimos años se creía imposible que las maquinas leyeran las emociones, pero…
¿Sabías que ya hay softwares que reconocen las emociones de la gente?
Fotografía publicada en el perfil Twitter de Affectiva
El psicólogo experto en comunicación no verbal, Alan Crawley, autor del canal ‘Sin verba‘, ha traducido e interpretado, en exclusiva para este blog, un reciente estudio (abril 2020) donde se compara experimentalmente el rendimiento para el reconocimiento facial por parte del hombre con el de la tecnología más avanzada para ello hasta el día de hoy. ¿Quién ganará, el ojo humano o el software?
Las grabaciones de vídeo de lugares tan distintos como aeropuertos, centros comerciales, supermercados y cualquier otro lugar pueden ser analizadas con estos softwares. Su uso incrementa con el paso del tiempo y se extiende a muchos contextos diferentes, aunque aún surgen algunas preguntas: ¿cómo funcionan?, ¿cuán precisos son?
La mayoría de estos softwares trabajan con lo que se conoce como las seis o sietes emociones básicas: alegría, tristeza, temor, ira, asco, sorpresa y desprecio.
Según la teoría neurocultural, éstas son emociones universales que al experimentarlas se manifiestan en el rostro con un determinado conjunto de movimientos faciales únicos e iguales en las personas de todo el mundo.
Prácticamente todos estos softwares funcionan con la misma idea principal de que el rostro es la ventana de los sentimientos reales y ciertas expresiones señalan que se siente una de estas emociones básicas.
En un estudio recientemente publicado en abril de este año 2020, los investigadores Dupré, Krumhuber, Küster, y McKeown, pusieron a prueba la precisión de 8 softwares comerciales en el reconocimiento de estas emociones. Los softwares analizaron 937 videos de expresiones faciales posadas (actuadas) y espontáneas (como respuesta a un estímulo).
Por otro lado, un grupo de 14 participantes evaluó los mismos vídeos. Para descubrir cuál de los grupos lee mejor las emociones, las personas o las máquinas, se compararon las respuestas obtenidas. ¿Qué creen que encontraron?
Las personas identificaron las emociones correctamente en un 72% de las veces en comparación con la precisión claramente menor de entre el 42% y el 62% obtenida por los softwares comerciales.
Fotografía publicada por los autores en la que muestra la comparativa de resultados
La tasa de acierto de los humanos fue notablemente superior para el reconocimiento de ambas expresiones, posadas y espontáneas, lo que demuestra la valiosa percepción humana.
Para que estos softwares se vuelvan más eficaces, sugieren los autores, deben:
- Incluir otras categorías mentales tales como el aburrimiento, interés, dolor y frustración.
- Revisar la teoría sobre la que se sustentan.
- Contemplar las variables e influencias contextuales.
Y tú, ¿te consideras un buen lector de emociones? ¡Cuéntanos tus experiencias! 🙂
*Fuentes:
Dupré D, Krumhuber EG, Küster D, McKeown GJ (2020) A performance comparison of eight commercially available automatic classifiers for facial affect recognition. PLoS ONE 15(4): e0231968. Copyright: © 2020 Dupré et al. Este es un artículo de acceso abierto distribuido bajo los términos de Creative Commons Attribution License , que permite el uso, la distribución y la reproducción sin restricciones en cualquier medio, siempre que se acredite al autor original y a la fuente.
Softwares comerciales usados: CrowdEmotion’s FaceVideo, Emotient’s Facet, Microsoft’s Cognitive Services, MorphCast’s, EmotionalTracking, Neurodata Lab’s EmotionRecognition, VicarVison’s FaceReader and VisageTechnologies’ FaceAnalysis.
La respuesta es que sí, independientemente del lugar del mundo al que pertenezcamos. Ya sabíamos que la expresión emocional de la alegría es una emoción básica/primaria universal, una sonrisa tiene el mismo significado seas del genéro o de la cultura que seas. Aún así, Greg Bryant, investigador de Universidad de California, se preguntaba si en todas las culturas seríamos capaces de saber reconocer cuándo la risa estaba asociada a una alegría sincera o si era una mera pose.