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Computación sentimental

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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.

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Computación sentimental

  1. 1. Presentación Carlos Toxtli Hernández Maestro en Innovación Empresarial Y Tecnológica
  2. 2. ¿De qué vamos a hablar? ● Explicaremos porqué es importante la computación sentimental hoy en día ● Hablaremos de las tecnologías disponibles para implementarla.
  3. 3. 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.
  4. 4. sentimental. 3. adj. Perteneciente o relativo al sentimiento. sentimiento. 2. m. Estado afectivo del ánimo producido por causas que lo impresionan vivamente. Sentimental
  5. 5. 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.
  6. 6. Tratamiento automático de estados afectivos obtenidos a través del sensado de interacciones humanas. Computación Sentimental
  7. 7. 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:
  8. 8. 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.
  9. 9. 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.
  10. 10. 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.
  11. 11. ¿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.
  12. 12. 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
  13. 13. 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)
  14. 14. Así es como funciona https://www.youtube.com/watch?v=v8w1wED1CWk
  15. 15. 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.
  16. 16. Sensores usados ● Blood Volume Pulse (BVP) ● Galvanic Skin Response (GSR) ● Electromyograph y (EMG) ● Respiration Sensor
  17. 17. Q sensor Diseñado por Affectiva del MIT. Mide la temperatura, la respuesta galvánica de la piel y dispone de un acelerómetro.
  18. 18. Q Sensor ● Cuenta con muy buen software ● Se puede programar desde cualquier lenguaje solo conectándose al puerto.
  19. 19. 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.
  20. 20. Emotiv - Insight Ya existe software de detección emocional para este dispositivo. Facil de programar.
  21. 21. 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.
  22. 22. 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.
  23. 23. 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.
  24. 24. Paul Ekman Co-descubridor de las microexpresiones las cuales duran entre 1/25 a 1/15 de segundo.
  25. 25. 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)
  26. 26. 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
  27. 27. ¿El representante de Francia está?
  28. 28. Sorprendido
  29. 29. ¿El de Gran Bretaña está?
  30. 30. Triste
  31. 31. ¿La de Alemania está?
  32. 32. Con miedo
  33. 33. ¿El de Israel está?
  34. 34. Enojado
  35. 35. ¿El de Rusia está?
  36. 36. Con asco
  37. 37. ¿El de USA está?
  38. 38. Con desprecio
  39. 39. ¿El representante de Grecia está?
  40. 40. Alegre
  41. 41. 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.
  42. 42. Sonrisa Pan Am
  43. 43. Eye Movement Codes
  44. 44. 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
  45. 45. 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.
  46. 46. Un ejemplo de FACS en perros
  47. 47. 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.
  48. 48. Análisis de rostro automatizado
  49. 49. 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.
  50. 50. Emotient
  51. 51. Emotient Web API
  52. 52. FACE (face analytics cloud engine) Poderosa herramienta con procesamiento en la nube.
  53. 53. Noldus - FaceReader Software de detección de rostro altamente parametrizable.
  54. 54. NVISO
  55. 55. Emovu - Eyeris
  56. 56. Emovu
  57. 57. Kairos
  58. 58. Sightcorp - InSight SDK Sightcorp cuenta con un SDK muy completo.
  59. 59. Sightcorp - InSight SDK
  60. 60. 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.
  61. 61. Distancia interpersonal Devela la relación entre las personas que están interactuando.
  62. 62. Algunas posturas de pie
  63. 63. Lenguaje corporal sentados
  64. 64. Gestos de las manos
  65. 65. Manos y cara
  66. 66. Cabeza y cuello Suele ir acompañado con otro movimiento. Solemos inclinar la cabeza hacia una persona que le tenemos afecto.
  67. 67. Muchos muchos otros
  68. 68. 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
  69. 69. 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.
  70. 70. 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:
  71. 71. Proporción aurea La naturaleza sigue esta proporción. Son proporciones comunes.
  72. 72. Proporción aurea
  73. 73. ¿Qué tan atractivo eres? Puedes comprobarlo en línea desde http://www. anaface.com
  74. 74. Simetría Buscamos personas que tengan más simétrico su rostro. El lado izquierdo de la cara suele ser más atractivo que el derecho.
  75. 75. 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.
  76. 76. 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.
  77. 77. Noldus - The Observer Software especializado en análisis de comportamiento.
  78. 78. 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
  79. 79. 3divi Neutrack http://www.3divi.com/index.php/technology
  80. 80. 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.
  81. 81. Reconocimiento de patrones
  82. 82. Emospeech Su producto permite ver los estados emocionales durante una llamada.
  83. 83. EmoVoice Su producto tiene un área de aprendizaje que mejora los resultados vez con vez.
  84. 84. 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.
  85. 85. Semioquímicos Infoquímicos (misma especie) ● Autoxinas ● Auto Inhibidores adaptativos ● Feromonas Aleloquímicos (diferente especie) ● Alomonas ● Kairomonas ● Sinomonas
  86. 86. Cyranose Uno de los dispositivos de electronic nose más famosos y probados en el mercado. Su producto Cyranose 320 es el más usado.
  87. 87. Airsense Su producto PEN destaca por su portabilidad y su precisión.
  88. 88. Electrolux Electronic Nose
  89. 89. 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.
  90. 90. Semantria Una de las herramientas más usadas con buenos resultados. Es posible desarrollar con ella en Java .NET PHP Python entro otros.
  91. 91. Semantria
  92. 92. Humanele Una de las plataformas más completas, también cuenta con un análisis especial en móviles.
  93. 93. AlchemyAPI Es una librerías de programación más completas y con más tiempo en este ramo.
  94. 94. 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.
  95. 95. Mis resultados
  96. 96. 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.
  97. 97. 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.
  98. 98. 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.
  99. 99. EVI Sistema de Q&A con habilidades afectivas.
  100. 100. Crea tu robot emotivo con Humix Todo lo que necesitas para crear un robot emotivo viene listo para implementar y probar en Humix
  101. 101. Humix Todas las instrucciones del hardware y software vienen aquí https://github. com/project- humix
  102. 102. 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.
  103. 103. 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.
  104. 104. 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.
  105. 105. Humanoide con sentimientos https://www.youtube.com/watch?v=crFr1ZmkrP4
  106. 106. 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.

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