Quantumrun

KUVAKrediitti:

iStock

Tunneanalytiikka: Voivatko koneet ymmärtää, miltä meistä tuntuu?

Teknologiayritykset kehittävät tekoälymalleja purkaakseen sanojen ja ilmeiden takana olevia tunteita.

Kirjoittaja:
tekijän nimi
Quantumrun Foresight
Lokakuu 10, 2023

Havainnon yhteenveto

Tunneanalytiikka käyttää tekoälyä ihmisten tunteiden mittaamiseen puheesta, tekstistä ja fyysisistä vihjeistä. Tekniikka keskittyy ensisijaisesti asiakaspalveluun ja brändinhallintaan mukauttamalla chatbotin vastauksia reaaliajassa. Toinen kiistanalainen sovellus on rekrytointi, jossa kehonkieltä ja ääntä analysoidaan rekrytointipäätösten tekemiseksi. Mahdollisuudestaan huolimatta tekniikka on kerännyt kritiikkiä tieteellisen perustan puutteesta ja mahdollisista tietosuojaongelmista. Vaikutuksia ovat räätälöidympi asiakasvuorovaikutus, mutta myös mahdollisuus saada enemmän oikeusjuttuja ja eettisiä huolenaiheita.

Tunneanalytiikan konteksti

Tunneanalytiikan, joka tunnetaan myös nimellä tunneanalyysi, avulla tekoäly (AI) voi ymmärtää käyttäjän tunteita analysoimalla hänen puhe- ja lauserakennettaan. Tämän ominaisuuden avulla chatbotit voivat määrittää kuluttajien asenteet, mielipiteet ja tunteet yrityksiä, tuotteita, palveluita tai muita aiheita kohtaan. Pääteknologia, joka tehostaa tunneanalytiikkaa, on luonnollisen kielen ymmärtäminen (NLU).

NLU tarkoittaa sitä, kun tietokoneohjelmisto ymmärtää syötteen lauseiden muodossa tekstin tai puheen kautta. Tämän ominaisuuden avulla tietokoneet voivat ymmärtää komentoja ilman formalisoitua syntaksia, joka usein luonnehtii tietokonekieliä. Lisäksi NLU sallii koneiden kommunikoida takaisin ihmisten kanssa luonnollisella kielellä. Tämä malli luo botteja, jotka voivat olla vuorovaikutuksessa ihmisten kanssa ilman valvontaa.

Akustisia mittauksia käytetään kehittyneissä tunneanalyysiratkaisuissa. He tarkkailevat taajuutta, jolla joku puhuu, hänen äänensä jännitystä ja muutoksia stressisignaaleihin keskustelun aikana. Tunneanalyysin tärkein etu on, että se ei vaadi laajoja tietoja chatbot-keskustelun käsittelemiseen ja mukauttamiseen käyttäjien reaktioihin verrattuna muihin menetelmiin. Toista mallia nimeltä Natural Language Processing (NLP) käytetään tunteiden intensiteetin mittaamiseen, ja se antaa numeeriset pisteet tunnistetuille tunteille.

Häiritsevä vaikutus

Useimmat brändit käyttävät emotionaalista analytiikkaa asiakastuessa ja hallinnassa. Botit skannaavat sosiaalisen median julkaisuja ja maininnat brändistä verkossa mitatakseen tunteita sen tuotteita ja palveluita kohtaan. Jotkut chatbotit on koulutettu vastaamaan välittömästi valituksiin tai ohjaamaan käyttäjät ihmisagenttien luo käsittelemään huolenaiheitaan. Tunneanalyysin avulla chatbotit voivat olla vuorovaikutuksessa käyttäjien kanssa henkilökohtaisemmin mukautumalla reaaliajassa ja tekemällä päätöksiä käyttäjän mielialan perusteella.

Toinen tunneanalytiikan käyttötapa on rekrytointi, mikä on kiistanalaista. Pääasiassa Yhdysvalloissa ja Etelä-Koreassa työskentelevä ohjelmisto analysoi haastateltuja heidän kehonkielensä ja kasvojen liikkeiden avulla heidän tietämättään. Yksi yritys, joka on saanut paljon kritiikkiä tekoälypohjaisesta rekrytointiteknologiastaan, on yhdysvaltalainen HireVue. Yritys käyttää koneoppimisalgoritmeja selvittääkseen henkilön silmien liikkeet, mitä hänellä on yllään, ja äänitietoja ehdokkaan profiloimiseksi.

Vuonna 2020 tietosuojakysymyksiin keskittyvä tutkimusorganisaatio Electronic Privacy Information Center (EPIC) valitti Federal Trade of Commissionille HireVuesta, jossa todettiin, että sen käytännöt eivät edistä tasa-arvoa ja läpinäkyvyyttä. Siitä huolimatta useat yritykset luottavat edelleen teknologiaan rekrytointitarpeissaan. Mukaan Financial Times, AI-rekrytointiohjelmisto säästi Unileverilta 50,000 2019 tuntia palkkatyötä vuonna XNUMX.

Uutisjulkaisu Spiked kutsui tunneanalytiikkaa "dystooppiseksi teknologiaksi", jonka arvo on 25 miljardia dollaria vuoteen 2023 mennessä. Kriitikot väittävät, että tunteiden tunnistamisen takana ei ole tiedettä. Tekniikka jättää huomioimatta ihmistietoisuuden monimutkaisuuden ja luottaa sen sijaan pinnallisiin vihjeisiin. Erityisesti kasvojentunnistustekniikka ei ota huomioon kulttuurisia konteksteja ja monia tapoja, joilla ihmiset voivat peittää todelliset tunteensa teeskentelemällä onnellisia tai innostuneita.

Tunneanalytiikan vaikutukset

Tunneanalytiikan laajempia vaikutuksia voivat olla:

Suuret yritykset, jotka käyttävät tunneanalytiikkaohjelmistoa valvoakseen työntekijöitä ja nopeuttaakseen rekrytointipäätöksiä. Tämä saattaa kuitenkin kohdata enemmän oikeudenkäyntejä ja valituksia.
Chatbotit, jotka tarjoavat erilaisia vastauksia ja vaihtoehtoja kokemiensa tunteiden perusteella. Tämä voi kuitenkin johtaa asiakkaan mielialan epätarkkuuteen, mikä johtaa tyytymättömimpiin asiakkaisiin.
Yhä useammat teknologiayritykset investoivat tunneidentunnistusohjelmistoihin, joita voidaan käyttää julkisissa tiloissa, mukaan lukien vähittäiskaupat.
Virtuaaliset avustajat, jotka voivat suositella elokuvia, musiikkia ja ravintoloita käyttäjien tunteiden perusteella.
Kansalaisoikeusryhmät, jotka valittavat kasvojentunnistusteknologian kehittäjiä vastaan tietosuojaloukkauksista.