211service.com
Startup zorgt ervoor dat computers gezichten kunnen lezen, zoekt een doel dat verder gaat dan advertenties
Vorig jaar gingen meer dan 1.000 mensen in vier landen zitten en keken naar 115 tv-advertenties, zoals een met antropomorfe M&M-snoepjes die in een bar dansen. Al die tijd wezen webcams naar hun gezichten en streamden beelden van hun gezichtsuitdrukkingen naar een server in Waltham, Massachusetts.
Gezichtscode : Met behulp van afbeeldingen die zijn vastgelegd met eenvoudige webcams, volgt Affectiva's software de beweging van spieren in de lippen, wenkbrauwen en andere delen van het gezicht om de emotionele toestand van een persoon te bepalen.
In Waltham voerde een algoritme, ontwikkeld door een startend bedrijf genaamd Affectiva, uit wat bekend staat als gezichtscodering: het volgde de opgetrokken wenkbrauwen, gefronste wenkbrauwen, grijnzen, halve grijns, frons en glimlachen van de panelleden. (Bekijk een video van de technologie in actie onder dit verhaal of hier.) Toen deze gezichtsgegevens later werden samengevoegd met echte verkoopgegevens, bleek dat de gezichtsmetingen konden worden gebruikt om met 75 procent nauwkeurigheid te voorspellen of de verkoop van de geadverteerde producten zouden toenemen, afnemen of hetzelfde blijven nadat de commercials waren uitgezonden. Ter vergelijking: enquêtes naar de gevoelens van panelleden over de advertenties konden de verkoop van de producten met een nauwkeurigheid van 70 procent voorspellen.
Hoewel dit statistisch gezien een stapsgewijze verbetering was, weerspiegelde het een mijlpaal op het gebied van affective computing. Terwijl mensen notoir moeite hebben om te verwoorden hoe ze zich voelen, is het nu duidelijk dat machines niet alleen sommige van hun gevoelens kunnen lezen, maar ook een stap verder gaan en de statistische waarschijnlijkheid van later gedrag voorspellen.
Aangezien de markt voor tv-advertenties in de Verenigde Staten alleen al meer dan $ 70 miljard bedraagt, zijn inzichten uit gezichtscodering van groot belang voor zakenmensen, zegt Rosalind Picard, hoofd van de affectieve computergroep bij MIT's Media Lab en medeoprichter van het bedrijf; ze verliet het bedrijf eerder dit jaar, maar is nog steeds een investeerder.
Toch heeft gezichtscodering nog niet geleid tot de bredere, meer altruïstische visies van de makers. Helpen om meer chocolade te verkopen is geweldig, maar wanneer zal gezichtscodering mensen met autisme helpen sociale signalen te lezen, het vermogen van leraren om te zien welke studenten het moeilijk hebben te vergroten of computers empathisch te maken?
Antwoorden kunnen volgende maand beginnen, wanneer Affectiva een softwareontwikkelingskit lanceert waarmee het platform kan worden gebruikt voor goedgekeurde apps. De hoop, zegt Rana el Kaliouby, de chief science officer van het bedrijf en de andere medeoprichter (zie Innovators Under 35: Rana el Kaliouby), is om de technologie buiten marketing te verspreiden. Hoewel ze de huidige of potentiële partners niet wil noemen, zei ze dat bedrijven onze technologie voor alles kunnen gebruiken, van gaming en entertainment tot onderwijs- en leeromgevingen.
Toepassingen zoals educatieve hulp - leraren informeren wanneer studenten in de war zijn, of autistische kinderen helpen emoties op de gezichten van andere mensen te lezen - speelden een sterke rol in de conceptie van het bedrijf. Affectiva, dat vier jaar geleden werd gelanceerd en nu 35 werknemers en $ 20 miljoen aan risicofinanciering heeft, is voortgekomen uit het laboratorium van Picard. manifest te verklaren dat computers de samenleving een dienst zouden bewijzen als ze menselijke emoties konden herkennen en erop konden reageren.
In de loop der jaren heeft het lab de spot gedreven met prototypetechnologieën. Deze omvatten een drukgevoelige muis die kon voelen wanneer je hand geagiteerd werd gebald; een robot genaamd Kismet die kon glimlachen en zijn wenkbrauwen optrekken; de Galvactivator, een huidgeleidingssensor om hartslag en zweten te meten; en het gezichtscoderingssysteem, ontwikkeld en verfijnd door el Kaliouby.
Affectiva wedde op twee eerste producten: een om de pols gedragen gadget, de Q-sensor genaamd, die de huidgeleiding, temperatuur en activiteitsniveaus kan meten (dit kunnen indicatoren zijn van stress, angst, slaapproblemen, toevallen en enkele andere medische aandoeningen); en Affdex, de software voor gezichtscodering. Maar terwijl de Q-sensor veelbelovend leek (zie Polssensor vertelt je hoe gestrest je bent en sensor detecteert emoties door de huid), stopte het bedrijf in april met het product en zag het weinig potentiële markt buiten onderzoekers die werken aan toepassingen zoals het meten fysiologische symptomen die een aanval voorspellen. Dat laat het bedrijf over met Affdex, dat voornamelijk wordt gebruikt door marktonderzoeksbedrijven, waaronder Insight Express en Millward Brown, en bedrijven voor consumentenproducten zoals Unilever en Mars.
Nu het bedrijf zijn ontwikkelingskit voorbereidt, kan het marktonderzoekswerk een indirecte uitbetaling opleveren. Na drie jaar lang op webcam gebaseerde panels over de hele wereld bijeen te hebben geroepen, heeft Affectiva een database opgebouwd met meer dan een miljard gezichtsreacties. De nauwkeurigheid van het systeem zou de weg kunnen banen voor toepassingen die de emoties op de gezichten van mensen lezen met behulp van gewone thuiscomputers en draagbare apparaten. Affectiva pakt een enorm moeilijk probleem aan, de analyse van gezichtsuitdrukkingen in moeilijke en ongedwongen omgevingen, dat een groot deel van de academische gemeenschap heeft vermeden, zegt Tadas Baltrusaitis, een doctoraalstudent aan de Universiteit van Cambridge, die verschillende artikelen heeft geschreven over gezichtscodering. .
Bovendien heeft Affectiva, door panelleden uit 52 landen te gebruiken, lessen geplaagd die specifiek zijn voor geslacht, cultuur en onderwerp. Gezichtscodering heeft met name waarde wanneer mensen niet bereid zijn om hun gevoelens zelf te rapporteren. El Kaliouby zegt bijvoorbeeld dat toen Indiase vrouwen een advertentie voor huidlotion te zien kregen, ze allemaal glimlachten toen een man het middenrif van zijn vrouw aanraakte - maar geen van de vrouwen zou die scène later erkennen of noemen, laat staan toegeven dat ze genoten van het.
Het onderwijs kan rijp zijn voor de technologie. Een groot aantal onderzoeken heeft het potentieel aangetoond; een door onderzoekers van de Universiteit van Californië, San Diego, die een concurrerende startup hebben opgericht met de naam Emotient - toonden aan dat gezichtsuitdrukkingen de waargenomen moeilijkheidsgraad van een videocollege en de gewenste kijksnelheid van de student voorspelden. Een andere studie toonde aan dat gezichtscodering de betrokkenheid van leerlingen kon meten tijdens een iPad-gebaseerde bijlessessie, en dat deze mate van betrokkenheid op hun beurt voorspelde hoe de leerlingen later zouden presteren op tests.
Dergelijke technologieën kunnen bijzonder nuttig zijn voor studenten met leerproblemen, zegt Winslow Burleson, een assistent-professor aan de Arizona State University, auteur van een papier het beschrijven van deze mogelijke toepassingen van gezichtscodering en andere technologieën. Evenzo kan de technologie clinici helpen te bepalen of een patiënt instructies begrijpt. Of het kan computerspellen verbeteren door de emoties van spelers te detecteren en die feedback te gebruiken om het spel te veranderen of een virtueel personage te verbeteren.
Alles bij elkaar genomen suggereren de inzichten uit veel van dergelijke onderzoeken dat Affdex een rol kan spelen in online klaslokalen, zegt Picard. In een echt klaslokaal voel je of de leerlingen actief oplettend zijn, zegt ze. Als je naar online leren gaat, weet je niet eens of ze er zijn. Nu kun je niet alleen meten of ze aanwezig en oplettend zijn, maar als je spreekt - als je een grap maakt, glimlachen of grijnzen ze?
Desalniettemin zegt Baltrusaitis dat er nog veel vragen zijn over welke emotionele toestanden bij studenten relevant zijn en wat er moet gebeuren als die toestanden worden gedetecteerd. Ik denk dat het vakgebied zich nog wat verder moet ontwikkelen voordat we dit in klaslokalen of online cursussen gaan uitrollen, zegt hij.
Het komende jaar zou veel moeten onthullen over de vraag of gezichtscodering voordelen kan hebben die verder gaan dan tv-commercials. Affdex ondervindt concurrentie van andere apps en startups, en zelfs van sommige marketeers blijf sceptisch dat gezichtscodering beter is dan traditionele methoden om advertenties te testen. Niet alle reacties worden op het gezicht uitgedrukt, en veel andere meetinstrumenten beweren de emoties van mensen te lezen, zegt Ilya Vedrashko, hoofd van een onderzoeksgroep voor consumenteninformatie bij Hill Holliday, een reclamebureau in Boston.
Maar met elk nieuw gezicht wordt de technologie sterker. Daarom gelooft el Kaliouby dat het klaar is om grotere problemen aan te pakken. We willen gezichtscoderingstechnologie alomtegenwoordig maken, zegt ze.