Ogromna część komunikacji międzyludzkiej opiera się na empatii i odczytywaniu niewerbalnych sygnałów emocjonalnych. Dzielimy się naszą radością czy smutkiem z innymi, nawet kiedy nie robimy tego intencjonalnie. Dlatego długo uważano, że odczytywanie języka emocji stanowi podstawową barierę w stworzeniu sztucznej inteligencji, która będzie mogła porozumiewać się z ludźmi w ludzki sposób. Dziś jednak jesteśmy dużo bliżej rozwiązania tajemnicy i możliwości komunikowania się z maszynami w sposób emocjonalny.
Internet rzeczy dla marketerów. Zobacz, jak sprytna pralka zmieni Twoją pracę!
Między EEG a emocjami
Przez długi czas nie potrafiliśmy przełożyć ruchu fal mózgowych na emocje. Jak interpretować EEG? W końcu problemem zajął się Wei-Long Zheng i jego ekipa z Uniwersytetu w Szanghaju. Badacz podłączył uczestników do EEG oraz nagrywał ich mimikę, a ponadto kazał opisywać potem emocje związane z wyświetlanymi filmami. W efekcie znalazł prawidłowości, pomagające ustalić, jaki typ fal mózgowych odpowiada za jakie emocje.
Choć grupa jego badanych nie może być uznana za w pełni reprezentatywną (nie wiadomo, czy w ten sam sposób należy interepretować fale mózgowe np. osób starszych), jednak to duży krok na drodze interpretacji ludzkich afektów.
Algorytm, który wyłapuje sarkazm (lepiej niż ludzcy odbiorcy)
Przeceniamy swoją zdolność do wyrażania emocji i to, co dla nas jest oczywiste, wcale nie musi takie być dla naszych rozmówców czy czytelników. Szczególnie w sieci. W badaniu z 2005 roku uczestnicy zidentyfikowali sarkazm poprawnie (zgodnie z intencją nadawcy) zaledwie w 56% przypadków. Naukowcy wyczuli w tym potencjał i starali się znaleźć sposób na połączenie słów z emocjami, jakie mają wyrażać. W końcu David Bamman i Noah A. Smith stworzyli algorytm, który to potrafi: wyłapuje sarkazm w 85% przypadków, a więc skuteczniej niż ludzie. Ich sukces polegał na uwzględnieniu nie tylko samej treści, ale i jej kontekstu, targetowanych odbiorców oraz osoby nadawcy.
Barman i Smith zaczęli od Twittera, przeszukując tweety z hasztagiem „#sarcasm” i „sarcastic”. Okazało się, że najważniejszą informacją był profil autora: to uzwględnienie tej danej pozwoliło na właściwą interpretację znaczenia wypowiedzi.
Wyniki ich badań wykorzystało m.in. Ministerstwo Obrony, by analizować treści publikowane w sieci i oddzielać prowokacyjne żarty od symptomów realnego zagrożenia.
Wykorzystanie komercyjne: Affectiva
Affectiva to narzędzie, które pozwala śledzić emocje użytkowników w czasie rzeczywistym za pomocą kamer w różnego rodzaju urządzeniach (od komputerów, przez smartofny, po Google Glass). System interpretuje wyraz twarzy jako emocje i na tej podstawie pozwala ustalić, jakie dokładnie treści najbardziej bawią, wzruszają czy angażują odbiorców.
Takie rozwiązanie stosuje się w wielu dziedzinach: przede wszystkim do optymalizacji i personalizacji treści w czasie rzeczywistym, w reakcji na działania konkretnych osób. W przemyśle filmowym Affectiva pomaga zidentyfikować najbardziej emocjonujące fragmenty, z których robi się trailery.
Manipulacje
Jednak większa wiedza pociąga za sobą większą odpowiedzialność. Czy marki i media zyskają możliwość manipulowania naszymi emocjami? W słynnym (czy raczej niesławnym) eksperymencie Facebooka sprzed dwóch lat, niczego nieświadomi użytkownicy portalu Zuckerberga zostali poddani badaniu: części z nich wyświetlały się treści o zabarwieniu negatywnym, innym – te o pozytywnym charakterze. Nie ingerowano w treść – po prostu lekko zmodyfikowano algorytm określający mechanizm selekcji prezentowanych wpisów.
Sama decyzja Facebooka o poddaniu swoich użytkowników takiemu eksperymentowi podzieliła opinię publiczną. Część broniła decyzji platformy, argumentując, że każdego dnia jesteśmy poddawani podobnym manipulacjom – czy to przez testy A/B, czy przez działania personalizacji. Kto się spodziewa obiektywności i przejrzystości po sieci, sam jest sobie winien, że jego nierealistyczne oczekiwania mijają się z rzeczywistością. Przeciwnicy tego stanowiska zaś argumentowali, że zostało zawiedzione ich zaufanie: oddajemy Facebookowi wiele naszych intymnych, emocjonalnych przeżyć i nic nie usprawiedliwia cynicznego wykorzystywania tej wiedzy, nawet do celów badawczych.
Niewątpliwie nowe rozwiązania dotyczące odczytywania emocji w dłuższej perspektywie zmienią też marketing. Będziemy więcej wiedzieć o tym, jak klienci reagują na nasze produkty czy w jaki sposób odbierają poszczególne etapy podróży zakupowej. Widzielibyśmy, co na naszej stronie ich cieszy, a co denerwuje. Otworzyłoby to ogromne możliwości przed Marketing Automation: moglibyśmy personalizować treści w czasie rzeczywistym, biorąc pod uwagę nie tylko zachowanie i profil użytkownika, lecz także to, jak się teraz czuje.
Jak się Wam podoba taka wizja? Zachwyca Was czy raczej przeraża? Dajcie znać w komentarzach!
Follow
