Brevemente explicado – Affective Computing

No hay duda, las computadoras son inteligentes. ¿Pero la tecnología no tiene sentimientos? Eso es cierto, pero cada vez es más empático. Algoritmos inteligentes detectan emociones y estados de ánimo y los procesan en consecuencia. Esto ofrece muchas nuevas aplicaciones para la inteligencia artificial y le apoya en la vida cotidiana profesional y privada. Aquí explicamos lo que es La computación afectiva, donde se utiliza más comúnmente hasta ahora y todo lo demás, .

La computación afectiva es un campo interdisciplinario en el que se incorporan y combinan las ideas de informática, psicología y ciencias cognitivas. Con el fin de desarrollar máquinas que no sólo son inteligentes, sino que también pueden clasificar correctamente los sentimientos, se necesita conocimiento de las tres áreas. En 1995, el término fue acuñado por Rosalind Picard y ha sido desarrollado continuamente desde entonces.
La informática afectiva se basa en el aprendizaje automático. Esto entrena el algoritmo respectivo para reconocer los sentimientos correctamente y reaccionar adecuadamente a ellos. El objetivo es equipar las computadoras con inteligencia emocional y hacer que simulen la empatía para que se pueda seleccionar una respuesta adecuada de la máquina a la acción humana.

Para reconocer sentimientos, actualmente se utilizan cuatro fuentes de datos diferentes. Esto puede ser datos visuales a través de imágenes o videos, datos de audio, textos o datos fisiológicos. Esto permite a la máquina reconocer las emociones básicas, así como reaccionar adecuadamente a sentimientos que no se pueden entender con palabras.
Para el análisis a partir de datos de imagen o vídeo, la tecnología evalúa las expresiones faciales de las personas. El análisis facial es particularmente fácil cuando una persona está sentada frente a un PC o smartphone, ya que las expresiones faciales se pueden capturar y evaluar fácilmente a través de la cámara web.

En las llamadas telefónicas, por otro lado, se utilizan datos de audio. Aquí, la velocidad, el tono y el volumen de la voz se asignan a la condición emocional correspondiente. Por ejemplo, si una persona está emocionada, la voz generalmente se vuelve más rápida y las palabras se tragan.
Del mismo modo, los textos se evalúan mediante el análisis de opiniones. Se dividen en textos positivos y negativos por algoritmos inteligentes y por lo tanto también se evalúa automáticamente un contenido muy extenso. El estado de ánimo de comunidades en línea enteras y su actitud hacia su empresa pueden ser evaluados por los datos de texto, por ejemplo. Si se acumulan comentarios negativos y mensajes, esto podría indicar una tormenta de inminente y darle indicaciones tempranas de contramedidas que se deben tomar.

Si no se puede utilizar ninguna de las tres fuentes de datos, los datos fisiológicos también pueden proporcionar conclusiones precisas sobre la emoción. La frecuencia cardíaca, la temperatura superficial de la piel y los patrones de movimiento, como subir y bajar, pueden clasificar el estado de ánimo de una persona. Estos datos son proporcionados principalmente por wearables o smartphones. Por ejemplo, si se aumenta la frecuencia cardíaca, la temperatura de la piel es más alta y la persona se mueve sin problemas, esto puede indicar un estado emocional negativo, como estrés o agresividad.

La informática afectiva ahora tiene muchas aplicaciones. En los centros de llamadas, los agentes telefónicos humanos cuentan con el apoyo de la inteligencia artificial para proporcionar un servicio aún mejor. Esto funciona analizando los cambios en el lenguaje y el tono y los consejos adecuados sobre la mejor manera de responder a ellos. El curso deseable de la conversación es controlado por algoritmos inteligentes. O el cliente es analizado y clasificado por una llamada de computadora ascendente y luego asignado a un agente adecuado especializado en el estado de ánimo. De esta manera, los clientes pueden ser reenviados a los aprendices de buen humor y aquellos que ya han gritado a la voz de la computadora pueden ser reenviados a los expertos de servicio al cliente.

Los chatbots también utilizan la computación afectiva para permitir un historial de conversaciones naturales. Lo mismo se aplica a otras interfaces basadas en texto, donde la inteligencia emocional también evita la sensación de escribir con un robot y permite la comunicación como con otro ser humano. Los sensores de teléfonos inteligentes, los sistemas domésticos inteligentes y varios dispositivos portátiles también son propensos a enriquecerse cada vez más con la computación afectiva en el futuro.

. Esta técnica se puede utilizar en la comunicación por correo electrónico con los clientes, así como en las redes sociales para analizar comentarios, estados de ánimo de los seguidores y actitudes hacia la marca.
Pero la informática afectiva también se utiliza con éxito en áreas más allá del servicio al cliente y el marketing. En la enseñanza, especialmente en la educación en línea o remota, la falta de interacción personal se compensa con la computación afectiva. El estado de ánimo del estudiante se puede analizar y el plan de estudios se adapta en consecuencia y los ejercicios se seleccionan adecuadamente. Esto puede ser un apoyo útil para plataformas de aprendizaje, programas de formación electrónica, pero también para tutores y mejorar el éxito del aprendizaje.

La informática afectiva también se está volviendo cada vez más popular en el sector de la salud, especialmente en el cuidado de los ancianos, debido a la falta de personal. La inteligencia emocional puede evaluar a los pacientes y tomar u ordenar medidas apropiadas. .
En el desarrollo de videojuegos para el entretenimiento o la terapia, cada vez se incorpora más tecnología de computación afectiva.

Como puede ver, Affective Computing todavía está en su infancia, pero ya ofrece numerosas y útiles aplicaciones. Las áreas relacionadas, como la biorretroalimentación y la interacción humano-ordenador, también están en constante evolución, lo que permite aún más posibilidades y técnicas más sofisticadas. Con todo, Affective Computing ya es muy precisa y en la mayoría de los casos logra analizar los sentimientos correctamente.

La informática afectiva ofrece a las empresas la oportunidad de construir una relación aún mejor y más profunda con sus clientes. A través del registro preciso del comportamiento humano y la evaluación de las emociones y movimientos, una imagen completa del cliente se puede dibujar y dirigir individualmente a él y su situación actual. Por supuesto, también hay peligros. Las enormes cantidades de datos deben procesarse y almacenarse de forma segura para evitar el uso indebido. También se debe respetar la privacidad del cliente, a pesar del gran conocimiento sobre él, y las medidas publicitarias también deben evaluarse desde un punto de vista ético.

El campo sin duda encontrará muchas aplicaciones nuevas y creativas en el futuro, ya que mucho está sucediendo aquí en el momento y nuevas técnicas y algoritmos se están desarrollando constantemente. Por lo tanto, vale la pena apegarse a los desarrollos actuales y considerar dónde la informática afectiva podría apoyar a la propia empresa.