Она учитывает показатели лицевых экспрессий и оценивает поведение человека
О новой технологии ученый рассказал на форуме УГИ Cognitive Neuroscience. Фото: Григорий Поляков.
Российские ученые разработали технологию автоматического анализа лицевых экспрессий (affective computing), которая оценивает изменение эмоционального состояния человека. Система также учитывает изменение голоса и таким образом помогает распознавать истинное настроение человека и понимать его поведение. О новой технологии рассказал профессор кафедры психологии личности МГУ Алексей Гусев на международном форуме по когнитивным нейронаукам Cognitive Neuroscience, который состоялся 13–14 декабря в УГИ УрФУ.
«Скрыть свои эмоции, конечно, возможно. Но если у эксперта имеются результаты длительного интервью или длительного выступления, то эксперт может зафиксировать подавление той или иной эмоции и все-таки определить внутреннее состояние человека. Например, недавно мы анализировали последнее выступление Камалы Харрис после подведения итогов выборов в США. Ответы спикера на вопросы были очень эмоциональны. Эмоции американского политического деятеля были естественными. Однако мы отметили эмоциональные реакции, которые не соответствовали конкретной ситуации, они были неадекватными. Я никогда не думал, что политик такого уровня будет выглядеть как человек с неадекватным психологическим состоянием», — рассказывает Алексей Гусев.
Большинство людей не очень хорошо выражают свои эмоции, добавляет эксперт. Американский преподаватель актерского мастерства Джон Сюдл отмечал, что только 5 % молодых актеров могут правильно выражать свои эмоции, еще 5 % людей способны научиться выражению естественных эмоций, а для 90 % это крайне сложно или невозможно. Даже если человек научился хорошо скрывать свои эмоции на лице, то вокальные характеристики голоса симулировать намного сложнее, полагает Гусев. Также по лицу можно определить факт «сокрытия» какой-либо эмоции, например, улыбки (smile control), что тоже говорит об истинных переживаниях человека.
«Компании, предлагающе товары и услуги, хотят знать реакцию человека на эти товары и услуги. Это и определяет практическую значимость нашей технологии. Конечно, в основном мы занимаемся исследованиями. Но отмечу, что наша технология востребована, например, Следственным комитетом РФ. С помощью анализа видеозаписи психолог или эксперт-криминалист могут обнаруживать разные несоответствия в типичном поведения человека, его необычные эмоциональные реакции, что помогает выявлять скрываемые мотивы преступлений», — добавляет Алексей Гусев.
Отметим, специалисты разрабатывают технологию автоматического оценивания лицевых экспрессий более двух лет. Сейчас они занимаются исследованиями, создают новые паттерны эмоциональных экспрессий лица. Как полагают разработчики, технология будет востребованной многими компаниями.
Справка
Семь эмоций относят к категории базовых. Это радость, печаль, страх, злость, отвращение, презрение, удивление. Их Чарльз Дарвин определил еще в 1870-х годах, а наше время они детально изучены знаменитым Полом Экманом. Эмоция «презрение» была выделена как базовая эмоция всего 20 лет назад — она имеет разную выраженность, чем отличается от остальных. Позже американский психолог Кэррол Изард говорит уже о 10–12 базовых эмоциях. Среди них: радость, печаль, гнев, отвращение, удивление, страдание (горе), волнение (интерес), презрение и др. Но у человека есть еще и самоосознаваемые эмоции — self-conscious emotions. Для них необходима и обязательна связь с процессами самосознавания. В этом их отличие от базовых эмоций. Среди таких эмоций: вина, стыд, гордость и др. Эти эмоции плохо выражаются и являются индивидуальными для каждого.
Яна Сапса
Уральский федеральный университет — один из ведущих вузов России, расположен в Екатеринбурге. Участник проекта по созданию кампусов мирового уровня — части национального проекта «Наука и университеты», реализуемого Минобрнауки России. Университет — участник государственной программы поддержки российских вузов «Приоритет-2030», выступает инициатором создания и выполняет функции проектного офиса Уральского межрегионального научно-образовательного центра мирового уровня «Передовые производственные технологии и материалы».