Hace algunos años la ciencia ficción describía computadoras/robots que sentían y detectaban los sentimientos de los humanos. Ahora es una realidad que cada vez se ha perfeccionado más y se han logrado asombrosos resultados en distintas áreas, desde detección de emociones en volúmenes de información, hasta sensores que su principal función ya no es detectar signos vitales sino interpretar sentimientos. Abordaremos el tema desde el punto de vista práctico, donde enseñaremos como pueden construir soluciones basadas en sentimientos.

2. Presentación
Carlos Toxtli Hernández
Maestro en Innovación Empresarial Y
Tecnológica

4. ¿De qué vamos a hablar?
● Explicaremos porqué es importante la
computación sentimental hoy en día
● Hablaremos de las tecnologías disponibles
para implementarla.

5. Computación
Según la RAE en América el término es igual
a informática.
Informática: Conjunto de conocimientos
científicos y técnicas que hacen posible el
tratamiento automático de la información
por medio de ordenadores.

6. sentimental.
3. adj. Perteneciente o relativo al
sentimiento.
sentimiento.
2. m. Estado afectivo del ánimo producido
por causas que lo impresionan vivamente.
Sentimental

7. Sentimental
afectivo, va.
1. adj. Perteneciente o relativo al afecto.
afecto.
1. m. Cada una de las pasiones del ánimo
ánimo.
1. m. Alma o espíritu en cuanto es principio
de la actividad humana.

8. Tratamiento automático de estados afectivos
obtenidos a través del sensado de
interacciones humanas.
Computación Sentimental

9. Lo que antes era ciencia ficción
● El interés por una interacción más cercana
con un ordenador ha alentado el avance
de esta área.
● Lo hemos visto en varias peliculas,
mencionemos algunas:

10. Película - Metropolis (1927)
● Filme mudo alemán.
● Primer obra de ciencia ficción de larga
duración.
● Describe una megalópolis en el 2026.
● Uno de lοs pocos filmes considerados
Memoria del Mundo por la UNESCO.
● Se muestra al primer robot con
sentimientos.

12. Un poco de historia
El concepto de computación afectiva nace en
1995 con la publicación de Rosalind Picard's,
la cuál habla de cómo simular empatía por
medios digitales.

13. MIT Affective Computing
El laboratorio que desarrolla más
investigación de temas de computación
afectiva se encuentra en el MIT, las
principales herramientas de mercadeo
sentimental utilizan las tecnologías gestadas
aquí.

14. ¿Es posible sintetizar el amor?
Por supuesto, el amor es solo una serie de
condiciones que se complen para sentirlo.
Así como el amor cualquier sentimiento
puede ser detectado y simulado por
ordenadores. Básicamente es lo que lo
computación afectiva/sentimental busca.

15. Algunas ramas que la utilizan
● Redacción de contenidos emocionales
● Detección de emociones en contenidos
● Análisis de postura corporal
● Detección de emociones faciales
● Análisis de signos vitales
● Monitoreo psicológico
● Microexpresiones
● Marketing emotivo

16. Fuentes de sensado
● Sensado con contacto
○ Sensores cerebrales
○ Sensores corporales
● Sensado sin contacto
○ Grabaciones audio (lo escuchamos)
○ Grabaciones video (lo vemos)
○ Detectores químicos (lo olemos)
○ Textos (lo leemos)

17. Así es como funciona
https://www.youtube.com/watch?v=v8w1wED1CWk

18. Sensores con contacto
Los sensores de contacto son los que
detectan nuestro estado de ánimo respecto
a las señales que emite nuestros cuerpo,
estas señales son obtenidas con sensores
adheridos al cuerpo.

19. Sensores usados
● Blood Volume
Pulse (BVP)
● Galvanic Skin
Response (GSR)
● Electromyograph
y (EMG)
● Respiration
Sensor

20. Q sensor
Diseñado por
Affectiva del MIT.
Mide la
temperatura, la
respuesta galvánica
de la piel y dispone
de un
acelerómetro.

21. Q Sensor
● Cuenta con muy
buen software
● Se puede
programar desde
cualquier
lenguaje solo
conectándose al
puerto.

22. Sensores cerebrales (BCI)
Mediante electrodos se conectan a distintos
puntos del craneo donde reciben señales
EEG desde nuestro cerebro y son
interpretadas en base a la frecuencia y
algunos patrones fácilmente detectables.

23. Emotiv - Insight
Ya existe software
de detección
emocional para
este dispositivo.
Facil de
programar.

24. Sensores sin contacto
Existen múltiples tecnologías que detectan
cómo los sentimos a través de observarnos,
escucharnos, leernos y percibir toda señal
que emana de nosotros.

25. Sensores de video
Consisten en cámaras que detectan nuestro
comportamiento a través de la observación
de nuestras caras, nuestro movimiento
corporal y nuestra interacción social
principalmente.

26. Detección facial
La detección facial es hoy una realidad
gracias a varios estudios que han mapeado
la gran variedad de expresiones detectables
a partir de los movimientos faciales.

27. Paul Ekman
Co-descubridor de las microexpresiones las
cuales duran entre 1/25 a 1/15 de segundo.

28. Es un estudio taxonómico de cómo se
detectan comportamientos y estados de
ánimo a través de movimientos de músculos
faciales, movimientos de la cabeza y
movimiento de los ojos. El mismo modelo ha
sido adaptado para chimpancés, macacos,
gibones, simios, orangutanes y perros.
FACS (Facial Action Coding System)

29. EMFACS (Emotional Facial Action Coding
System) y FACSAID (Facial Action Coding
System Affect Interpretation Dictionary) son
los que se enfocan a detección de
emociones. Son 7 las principales emociones
detectadas.
EMFACS y FACSAID

37. ¿El representante de Francia está?

38. Sorprendido

39. ¿El de Gran Bretaña está?

40. Triste

41. ¿La de Alemania está?

42. Con miedo

43. ¿El de Israel está?

44. Enojado

45. ¿El de Rusia está?

46. Con asco

47. ¿El de USA está?

48. Con desprecio

49. ¿El representante de Grecia está?

50. Alegre

51. La sonrisa de Duchenne
Gracias a los experimentos de Duchenne
que estimulaba eléctricamente los músculos
faciales, ahora podemos determinar si una
sonrisa es falsa o verdadera. A la sonrisa
falsa se le conoce como sonrisa Pan Am.

53. Sonrisa Pan Am

59. Eye Movement Codes

60. Por el efecto de deixis visual o ciberestética
nos influencian los ojos de los demás y
solemos ver hacia allá. Por lo que es
probable que en ocasiones nuestro cuerpo
solo esté imitando los ojos de la otra
persona.
Estudio de movimiento de ojos

61. Mentiras
No podemos saber quien miente respecto al
movimiento ocular. Empezamos a mentir
entre 2 y 3 años Se dicen de 2 a 3 mentiras
en los primeros 10 minutos de una
conversación.
Una mentira tarda en producirse porque son
2 procesos, suprimir verdad y generar
mentira.

62. Un ejemplo de FACS en perros

63. Análisis de rostro automatizado
Actualmente existen muchas herramientas
que permiten el análisis de emociones por
medio de una cámara. Estas herramientas
pueden usarse directamente o ser
implementadas en plataformas que
desarrollen mediante programación.

64. Análisis de rostro automatizado

65. Affdex
Uno de los productos líderes de Affectiva, la
línea de productos afectivos diseñados
desde el MIT. Cuentan con la mayor base de
datos de rostros parametrizados del mundo,
por lo que su producto se perfecciona
constantemente.

69. Emotient

70. Emotient
Web API

71. FACE (face analytics cloud engine)
Poderosa
herramienta
con
procesamiento
en la nube.

72. Noldus - FaceReader
Software de detección de rostro altamente
parametrizable.

73. NVISO

74. Emovu - Eyeris

75. Emovu

76. Kairos

77. Sightcorp - InSight SDK
Sightcorp cuenta con un SDK muy completo.

78. Sightcorp - InSight SDK

79. Detección de lenguaje corporal
Existen muchos movimientos corporales que
acompañan una reacción. Nos ayuda a
descubrir pistas acerca de la empatía en una
relación humana, el si sabe o no sabe de un
tema, entre varios indicadores. Exploremos
algunos.

80. Distancia interpersonal
Devela la relación entre las personas que
están interactuando.

81. Algunas posturas de pie

82. Lenguaje corporal sentados

83. Gestos de las manos

84. Manos y cara

85. Cabeza y cuello
Suele ir acompañado con otro
movimiento. Solemos inclinar
la cabeza hacia una persona
que le tenemos afecto.

86. Muchos muchos otros

87. Ejemplos
Nervioso: Ocultar los pulgares
Estrés: Tocarse el cuello
Agresividad: Una persona que ocupa más
espacio con su cuerpo.
Lider: Carpa con las manos.
Mando: Levantarse con las manos apoyadas

89. Empatía
Existen múltiples estudios de empatía y
algunos de los factores son:
● Cuando sentimos empatía por alguien lo
imitamos.
● La imitación automática hace que la
respiración, compás de la voz y
movimiento de los ojos se sincronizan.

92. Atractivo
La interacción puede entre humanos puede
ser influenciada por el atractivo que haya
entre los individuos.
La atracción es más matemática que química
Algunos factores a evaluar, son las
proporciones que guarda nuestro cuerpo,
mencionemos algunos ejemplos:

93. Proporción aurea
La naturaleza sigue esta proporción.
Son proporciones comunes.

94. Proporción aurea

96. ¿Qué tan atractivo eres?
Puedes
comprobarlo
en línea desde
http://www.
anaface.com

97. Simetría
Buscamos personas que tengan más
simétrico su rostro. El lado izquierdo de la
cara suele ser más atractivo que el derecho.

98. Otras medidas
Los dedos medios y orejas de las persoans
que se atraen suelen ser muy parecidos.
La cintura de una mujer atractiva debe ser
del 70% de su cadera.

99. Automatización de body language
A diferencia de los gestos faciales, los gestos
corporales no son tan fácilmente
reconocidos por una cámara, por lo que
muchas veces se recomienda usar sensores
3D como por ejemplo los de Primesense.
Esto es debido a que se genera un modelo
3D de cada persona y es posible seguir sus
articulaciones.

100. Noldus - The Observer
Software
especializado en
análisis de
comportamiento.

101. OpenNI
OpenNI permite desarrollar para sensores
3D y existen algunos paquetes
especializados en analisis de lenguaje
corporal https://github.
com/shahqaan/kinect-body-language-
analysis

102. 3divi Neutrack
http://www.3divi.com/index.php/technology

103. Sensores auditivos
Otra forma no invasiva de sensar emociones
es a través de la voz. Nuestros tonos de voz
varían dependiendo que estamos sintiendo.
Las pausas que hacemos revelan también el
estado mental por el que pasamos.

104. Reconocimiento de patrones

105. Emospeech
Su producto
permite ver los
estados
emocionales
durante una
llamada.

106. EmoVoice
Su producto tiene
un área de
aprendizaje que
mejora los
resultados vez
con vez.

107. Sensores químicos
Nuestro cuerpo, el de los animales y las
plantas liberan todo el tiempo sustancias
químicas. Muchas son percibidas por el
olfato y otras tantas solo a través de
sensores especializados.

108. Semioquímicos
Infoquímicos (misma especie)
● Autoxinas
● Auto Inhibidores adaptativos
● Feromonas
Aleloquímicos (diferente especie)
● Alomonas
● Kairomonas
● Sinomonas

109. Cyranose
Uno de los dispositivos de
electronic nose más famosos
y probados en el mercado. Su
producto Cyranose 320 es el
más usado.

110. Airsense
Su producto
PEN destaca
por su
portabilidad y
su precisión.

111. Electrolux Electronic Nose

112. Sensado en textos
Ya exploramos cómo el sensado del
ambiente nos permite obtener señales del
exterior e interpretarlas. Pero muchas veces
la información que está sujeta a ser evaluada
es texto, por lo que existen varios
mecanismos para analizar sentimientos en
textos.

113. Semantria
Una de las herramientas
más usadas con buenos
resultados. Es posible
desarrollar con ella en Java
.NET PHP Python entro
otros.

114. Semantria

115. Humanele
Una de las plataformas
más completas, también
cuenta con un análisis
especial en móviles.

116. AlchemyAPI
Es una librerías de programación más
completas y con más tiempo en este ramo.

117. IBM BlueMix - User Modeling
Herramienta que en base
a un texto que haya
escrito el usuario, o un
texto donde se le
describa, extrae un
modelado de su
personalidad.

118. Mis resultados

119. Producir contenido sentimental
No solo es posible interpretar textos en base
a su carga emocional, también es posible
producir contenidos que lleven sentimiento
implícito. Por ejemplo si hacen una pregunta
enojados, la respuesta debe tomar el input
de que el usuario estaba enojado y producir
una respuesta que lo contrarreste.

120. Question Answering (QA)
Es una rama de ciencias de la computación
que se encarga de contestar preguntas en
base a la adquisición de información y
procesamiento del lenguaje natural. Tras
analizar la naturaleza de la pregunta con
Question Processing se utilizan técnicas de
Answer Extraction para dar respuestas.

121. Q&A con Sentiment Analysis
El detectar cómo se siente un cliente antes
de contestarle es básico para generar
empatía y el perciba un buen servicio. Por lo
que la respuesta generada se armará con
frases que hagan sentirlo escuchado, más la
respuesta en si. Python es una plataforma
muy usada en conjunto con NLTK.

122. EVI
Sistema de Q&A
con habilidades
afectivas.

123. Crea tu robot emotivo con Humix
Todo lo que
necesitas para
crear un robot
emotivo viene listo
para implementar
y probar en Humix

124. Humix
Todas las
instrucciones del
hardware y
software vienen
aquí
https://github.
com/project-
humix

125. Primer robot emocional en venta
En Japón presentaron
a Pepper el 1er robot
que sabe entender las
emociones y con el
cual se puede
conversar como con
cualquier humano.

126. Aplicaciones
Sin duda son fascinantes los avances en la
rama de la computación sentimental,
veamos un poco en que se está usando
actualmente. Ejemplos: Sentimental Ads,
Estudios de mercado, detección de bullying,
en lentes inteligentes, entrevistas de trabajo,
asistentes psicológicos.

127. Robots
Estamos más cerca de lo que pensamos de
ver robots que brinden afecto y entiendan
tus emociones. En Japón ya se cuenta con
robot humanoides de gran realismo que
tienen ya simulación de emociones faciales.
Lo de las peliculas es hoy una realidad.

128. Humanoide con sentimientos
https://www.youtube.com/watch?v=crFr1ZmkrP4

129. Conclusiones
● El amor, así como otros sentimientos son
100% programables.
● La interacción humano máquina está
siendo cada vez más natural.
● Los invito a experimentar con todo esto,
las actividades que tengan que sean poco
productivas cambienlas por crear cosas
asombrosas.