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Análisis de sentimientos ya es ampliamente utilizado por diferentes empresas para medir el estado de ánimo de los consumidores hacia su producto o marca en el mundo digital. Sin embargo, en el mundo offline, los usuarios también interactúan con las marcas y los productos en tiendas minoristas, salas de exposición, etc., y encontrar soluciones para medir automáticamente la reacción de los usuarios en estos entornos sigue siendo una tarea difícil. La detección de emociones a partir de las expresiones faciales mediante inteligencia artificial puede ser una alternativa viable para medir automáticamente el compromiso de los consumidores con sus contenidos y marcas.
En ParallelDots, hemos combinado la ciencia de la psicología, las expresiones humanas y la inteligencia artificial para reconocer automáticamente las diferentes emociones del rostro de una persona. Nuestro algoritmo de detección de emociones faciales puede identificar siete tipos diferentes de estados emocionales en tiempo real.
En esta publicación, analizaremos cómo se puede usar una tecnología de este tipo para resolver una variedad de casos de uso del mundo real de manera efectiva.
1. Hacer que los automóviles sean más seguros y personalizados
Los fabricantes de automóviles de todo el mundo se centran cada vez más en hacer que los automóviles sean más personales y seguros para que los conduzcamos. En su afán por crear vehículos más inteligentes, tiene sentido que los fabricantes utilicen la inteligencia artificial para comprender las emociones humanas. Al utilizar la detección de emociones faciales, los coches inteligentes pueden alertar al conductor cuando se siente somnoliento.
El Departamento de Transporte de los Estados Unidos afirma que los errores relacionados con la conducción causan alrededor del 95% de los accidentes de tráfico mortales. La detección de emociones faciales puede detectar cambios sutiles en las microexpresiones faciales que preceden a la somnolencia y enviar alertas personalizadas al conductor pidiéndole que se detenga para tomar un café, cambiar la música o la temperatura.
2. Detección de emociones faciales en entrevistas
La interacción entre el candidato y el entrevistador es susceptible a muchas categorías de juicio y subjetividad. Esta subjetividad hace que sea difícil determinar si la personalidad del candidato es adecuada para el puesto. Identificar lo que un candidato intenta decir está fuera de nuestras manos debido a los múltiples niveles de interpretación del lenguaje, los sesgos cognitivos y el contexto que se encuentran en el medio. Ahí es donde entra en juego la IA, que puede medir las expresiones faciales de los candidatos para captar su estado de ánimo y evaluar mejor sus rasgos de personalidad.
La detección de emociones faciales puede detectar el nivel de confianza general de un entrevistado [subtítulo]
Cabe destacar que Unilever ya está empezando a incorporar esta tecnología en su proceso de contratación. Con esta tecnología, un reclutador podrá conocer, por ejemplo, el nivel de confianza general de un entrevistado y tomar una decisión sobre si este candidato podrá o no desempeñarse bien en un trabajo orientado al cliente. Del mismo modo, será posible determinar si el candidato responde honestamente a todas las preguntas midiendo el cambio de emociones durante sus respuestas y correlacionándolo con la gran cantidad de conocimientos disponibles en esta área.
La moral de los empleados también se puede percibir al utilizar esta tecnología al mantener y registrar las interacciones en el trabajo. Como herramienta de recursos humanos, puede ayudar no solo a diseñar estrategias de contratación, sino también a diseñar políticas de recursos humanos que logren el mejor desempeño de los empleados.
3. Pruebas para videojuegos
Los videojuegos se diseñan teniendo en cuenta un público objetivo específico. Cada videojuego tiene como objetivo evocar un comportamiento y un conjunto de emociones particulares de los usuarios. Durante la fase de prueba, se pide a los usuarios que jueguen al juego durante un período determinado y sus comentarios se incorporan para crear el producto final. El uso de la detección de emociones faciales puede ayudar a comprender qué emociones siente un usuario en tiempo real mientras juega sin analizar el vídeo completo de forma manual.
Esta retroalimentación sobre el producto se puede obtener analizando una transmisión en vivo del usuario y detectando sus emociones faciales. Si bien es común experimentar sentimientos de frustración e ira en los videojuegos avanzados, el uso de la detección de emociones faciales ayudará a comprender qué emociones se experimentan en qué momentos del juego. También es posible que durante el juego se observen emociones inesperadas o indeseables. Recibir los comentarios de los usuarios que han experimentado el juego puede resultar ineficaz. Esto se debe a que a menudo puede resultar difícil expresar una experiencia con palabras. Además, es posible que los usuarios no puedan recordar exactamente por qué han pasado emocionalmente en las diferentes partes del juego. La detección de emociones faciales es una forma práctica de ir más allá de los comentarios hablados o escritos y apreciar lo que el usuario está experimentando. Cuando los comentarios se reciben en este formato, se vuelven genuinamente no intrusivos en lo que respecta a la experiencia del usuario. Al mismo tiempo, estos comentarios son más fiables que otros formularios.
4. Investigación de mercado
Tradicionalmente, las empresas de investigación de mercado han empleado métodos verbales, como las encuestas, para encontrar los deseos y necesidades de los consumidores. Sin embargo, estos métodos suponen que los consumidores pueden formular sus preferencias verbalmente y que las preferencias declaradas corresponden a acciones futuras que no siempre son correctas.
Otro enfoque popular en la industria de la investigación de mercado es emplear métodos de comportamiento que observen la reacción del usuario mientras interactúa con una marca o producto. Estos métodos se consideran más objetivos que los verbales. Los métodos conductuales utilizan vídeos de usuarios que interactúan con el producto, que luego se analizan manualmente para observar sus reacciones y emociones. Sin embargo, estas técnicas pueden volverse muy laboriosas rápidamente a medida que aumenta el tamaño de la muestra. El reconocimiento de emociones faciales puede ayudar al permitir a las empresas de investigación de mercado medir automáticamente las expresiones faciales de las emociones momento a momento (codificación facial) y agregar los resultados.
La detección de emociones con la tecnología es una tarea difícil, pero en la que los algoritmos de aprendizaje automático han demostrado ser muy prometedores. Con la API de detección de emociones faciales de ParallelDots, los clientes pueden procesar imágenes y vídeos en tiempo real para supervisar las transmisiones de vídeo o automatizar el análisis de vídeo, lo que ahorra costes y mejora la vida de sus usuarios. El precio de la API se basa en un modelo de pago por uso, lo que permite probar la tecnología antes de ampliarla.
La detección de emociones faciales es solo un subconjunto de lo que la inteligencia visual podría hacer para analizar vídeos e imágenes automáticamente.
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