Emotionsanalyse: Können Maschinen verstehen, wie wir uns fühlen?

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  Quantumrun-Vorausschau
• 10. Oktober 2023

Zusammenfassung der Einblicke

Emotionsanalysen nutzen künstliche Intelligenz, um menschliche Emotionen anhand von Sprache, Text und physischen Hinweisen zu messen. Die Technologie konzentriert sich hauptsächlich auf Kundenservice und Markenmanagement, indem sie Chatbot-Antworten in Echtzeit anpasst. Eine weitere umstrittene Anwendung ist die Personalbeschaffung, bei der Körpersprache und Stimme analysiert werden, um Einstellungsentscheidungen zu treffen. Trotz ihres Potenzials wird die Technologie wegen mangelnder wissenschaftlicher Grundlage und potenzieller Datenschutzprobleme kritisiert. Zu den Auswirkungen gehören maßgeschneiderte Kundeninteraktionen, aber auch die Möglichkeit von mehr Klagen und ethischen Bedenken.

Kontext der Emotionsanalyse

Emotionsanalysen, auch Sentimentanalysen genannt, ermöglichen es künstlicher Intelligenz (KI), durch die Analyse der Sprach- und Satzstruktur zu verstehen, wie sich ein Benutzer fühlt. Mit dieser Funktion können Chatbots die Einstellungen, Meinungen und Emotionen von Verbrauchern gegenüber Unternehmen, Produkten, Dienstleistungen oder anderen Themen ermitteln. Die wichtigste Technologie für die Emotionsanalyse ist das Natural Language Understanding (NLU).

NLU bezieht sich darauf, wenn Computersoftware Eingaben in Form von Sätzen über Text oder Sprache versteht. Mit dieser Fähigkeit können Computer Befehle ohne die formalisierte Syntax verstehen, die häufig für Computersprachen charakteristisch ist. Außerdem ermöglicht NLU Maschinen, über natürliche Sprache mit Menschen zu kommunizieren. Dieses Modell erstellt Bots, die ohne Aufsicht mit Menschen interagieren können. 

Akustische Messungen werden in fortschrittlichen Emotionsanalyselösungen eingesetzt. Sie beobachten die Sprechgeschwindigkeit, die Spannung in der Stimme und Veränderungen der Stresssignale während eines Gesprächs. Der Hauptvorteil der Emotionsanalyse besteht darin, dass im Vergleich zu anderen Methoden keine umfangreichen Daten erforderlich sind, um eine Chatbot-Konversation für Benutzerreaktionen zu verarbeiten und anzupassen. Ein anderes Modell namens Natural Language Processing (NLP) wird verwendet, um die Intensität der Emotionen zu messen und den identifizierten Gefühlen numerische Bewertungen zuzuweisen.

Störende Wirkung

Die meisten Marken nutzen emotionale Analysen in der Kundenbetreuung und -verwaltung. Bots scannen Social-Media-Beiträge und Online-Erwähnungen der Marke, um die aktuelle Stimmung gegenüber ihren Produkten und Dienstleistungen einzuschätzen. Einige Chatbots sind darauf trainiert, sofort auf Beschwerden zu reagieren oder Benutzer an menschliche Agenten weiterzuleiten, die sich um ihre Anliegen kümmern. Durch die Emotionsanalyse können Chatbots persönlicher mit Benutzern interagieren, indem sie sich in Echtzeit anpassen und Entscheidungen basierend auf der Stimmung des Benutzers treffen. 

Ein weiterer Einsatzbereich der Emotionsanalyse ist die Personalbeschaffung, die umstritten ist. Die vor allem in den USA und Südkorea eingesetzte Software analysiert die Befragten ohne deren Wissen anhand ihrer Körpersprache und Gesichtsbewegungen. Ein Unternehmen, das hinsichtlich seiner KI-gesteuerten Rekrutierungstechnologie viel Kritik erhalten hat, ist das in den USA ansässige Unternehmen HireVue. Das Unternehmen verwendet Algorithmen für maschinelles Lernen, um die Augenbewegungen einer Person, ihre Kleidung und Stimmdetails zu ermitteln und so ein Profil des Kandidaten zu erstellen.

Im Jahr 2020 reichte das Electronic Privacy Information Center (EPIC), eine auf Datenschutzfragen spezialisierte Forschungsorganisation, bei der Federal Trade of Commission eine Beschwerde gegen HireVue ein und erklärte, dass seine Praktiken nicht Gleichheit und Transparenz fördern. Dennoch verlassen sich einige Unternehmen bei der Rekrutierung immer noch auf die Technologie. Entsprechend Financial Times, KI-Rekrutierungssoftware hat Unilever im Jahr 50,000 2019 Arbeitsstunden bei der Einstellung eingespart. 

Die Nachrichtenpublikation Spiked nannte die Emotionsanalyse eine „dystopische Technologie“, die bis 25 einen Wert von 2023 Milliarden US-Dollar haben soll. Kritiker bestehen darauf, dass hinter der Emotionserkennung keine Wissenschaft steckt. Die Technologie ignoriert die Komplexität des menschlichen Bewusstseins und verlässt sich stattdessen auf oberflächliche Hinweise. Insbesondere berücksichtigt die Gesichtserkennungstechnologie keine kulturellen Kontexte und die vielen Möglichkeiten, wie Menschen ihre wahren Gefühle verbergen können, indem sie vorgeben, glücklich oder aufgeregt zu sein.

Implikationen der Emotionsanalyse

Weitere Auswirkungen der Emotionsanalyse können sein: 

• Große Unternehmen setzen Software zur Emotionsanalyse ein, um Mitarbeiter zu überwachen und Einstellungsentscheidungen zu beschleunigen. Dies könnte jedoch mit weiteren Klagen und Beschwerden einhergehen.
• Chatbots, die je nach wahrgenommenen Emotionen unterschiedliche Antworten und Optionen anbieten. Dies kann jedoch dazu führen, dass die Stimmung der Kunden nicht genau erkannt wird, was wiederum zu unzufriedeneren Kunden führt.
• Immer mehr Technologieunternehmen investieren in Emotionserkennungssoftware, die in öffentlichen Räumen, einschließlich Einzelhandelsgeschäften, eingesetzt werden kann.
• Virtuelle Assistenten, die basierend auf den Gefühlen ihrer Benutzer Filme, Musik und Restaurants empfehlen können.
• Bürgerrechtsgruppen reichen Beschwerden gegen Entwickler von Gesichtserkennungstechnologien wegen Datenschutzverletzungen ein.

Fragen zum Kommentieren

• Wie genau können Emotionsanalysetools Ihrer Meinung nach sein?
• Was sind die anderen Herausforderungen, wenn man Maschinen beibringt, menschliche Emotionen zu verstehen?