Емоционален анализ: Могат ли машините да разберат как се чувстваме?

• Автор:
• име Автор

  Quantumrun Foresight
• Октомври 10, 2023

Резюме на прозрението

Емоционалният анализ използва изкуствен интелект, за да прецени човешките емоции от реч, текст и физически сигнали. Технологията се фокусира основно върху обслужването на клиентите и управлението на марката чрез адаптиране на отговорите на чатбот в реално време. Друго противоречиво приложение е при набирането на персонал, където езикът на тялото и гласът се анализират, за да се вземат решения за наемане. Въпреки потенциала си, технологията получи критики за липса на научна основа и потенциални проблеми с поверителността. Последствията включват по-специализирани взаимодействия с клиентите, но също така и възможността за повече съдебни дела и етични проблеми.

Контекст на емоционален анализ

Анализът на емоциите, известен също като анализ на настроението, позволява на изкуствения интелект (AI) да разбере как се чувства потребителят, като анализира неговата реч и структура на изреченията. Тази функция позволява на чатботовете да определят нагласите, мненията и емоциите на потребителите спрямо бизнеса, продуктите, услугите или други теми. Основната технология, която захранва емоционалния анализ, е разбирането на естествен език (NLU).

NLU се отнася за случаите, когато компютърният софтуер разбира въвеждане под формата на изречения чрез текст или реч. С тази способност компютрите могат да разбират команди без формализирания синтаксис, който често характеризира компютърните езици. Освен това NLU позволява на машините да комуникират обратно с хората, използвайки естествен език. Този модел създава ботове, които могат да взаимодействат с хора без надзор. 

Акустичните измервания се използват в усъвършенствани решения за анализ на емоциите. Те наблюдават скоростта, с която някой говори, напрежението в гласа му и промените в сигналите за стрес по време на разговор. Основното предимство на анализа на емоциите е, че не се нуждае от обширни данни за обработка и персонализиране на разговор с чатбот за потребителски реакции в сравнение с други методи. Друг модел, наречен Обработка на естествения език (NLP), се използва за измерване на интензивността на емоциите, като се определят цифрови резултати за идентифицирани чувства.

Разрушително въздействие

Повечето марки използват емоционални анализи в поддръжката и управлението на клиентите. Ботове сканират публикации в социалните медии и споменавания на марката онлайн, за да преценят текущите нагласи към нейните продукти и услуги. Някои чатботове са обучени да реагират незабавно на оплаквания или да насочват потребителите към човешки агенти, за да се справят с техните опасения. Анализът на емоциите позволява на чатботовете да взаимодействат с потребителите по-лично, като се адаптират в реално време и вземат решения въз основа на настроението на потребителя. 

Друга употреба на емоционалния анализ е при набирането на персонал, което е противоречиво. Използван основно в САЩ и Южна Корея, софтуерът анализира интервюираните чрез езика на тялото и движенията на лицето им без тяхно знание. Една компания, която получи много критики по отношение на технологията си за набиране на персонал, базирана на AI, е базираната в САЩ HireVue. Фирмата използва алгоритми за машинно обучение, за да разбере движенията на очите на човека, какво носи и подробности за гласа, за да направи профил на кандидата.

През 2020 г. Electronic Privacy Information Center (EPIC), изследователска организация, фокусирана върху проблемите на поверителността, подаде жалба до Федералната търговска комисия срещу HireVue, заявявайки, че нейните практики не насърчават равенството и прозрачността. Въпреки това няколко компании все още разчитат на технологията за нуждите си от набиране на персонал. Според "Файненшъл таймс", софтуерът за набиране на персонал с изкуствен интелект спести на Unilever 50,000 2019 часа наемане на работа през XNUMX г. 

Новинарската публикация Spiked нарече анализа на емоциите „антиутопична технология“, която ще струва 25 милиарда долара до 2023 г. Критиците настояват, че няма наука зад разпознаването на емоции. Технологията пренебрегва сложността на човешкото съзнание и вместо това разчита на повърхностни знаци. По-специално, технологията за разпознаване на лица не взема предвид културния контекст и многото начини, по които хората могат да маскират истинските си чувства, като се преструват на щастливи или развълнувани.

Последици от анализа на емоциите

По-широките последици от анализа на емоциите могат да включват: 

• Големи компании, използващи софтуер за анализ на емоциите за наблюдение на служителите и бързо вземане на решения за наемане. Това обаче може да бъде посрещнато с повече съдебни дела и жалби.
• Чатботове, които предлагат различни отговори и опции въз основа на възприеманите от тях емоции. Това обаче може да доведе до неточно идентифициране на настроението на клиента, което води до повече недоволни клиенти.
• Повече технологични компании инвестират в софтуер за разпознаване на емоции, който може да се използва на обществени места, включително магазини за търговия на дребно.
• Виртуални асистенти, които могат да препоръчват филми, музика и ресторанти въз основа на чувствата на своите потребители.
• Групи за защита на гражданските права подават жалби срещу разработчици на технологии за разпознаване на лица за нарушения на поверителността.

Въпроси за коментар

• Колко точни според вас могат да бъдат инструментите за анализ на емоции?
• Какви са другите предизвикателства пред обучението на машини да разбират човешките емоции?