Wat heeft emotie te maken met data en AI? Kunnen emoties op schaal gemeten worden?
Hierover sprak Mike Stevens tijdens de Data Insights-week namens de Digital Analytics-profgroep. In een presentatie eerder dit jaar gaf hij een overzicht van verschillende AI-toepassingen in research & analytics.
Om emoties te meten zijn verschillende tools beschikbaar binnen consumer insights, user research en customer experience.
Online gedrag is goed meetbaar, maar analyse van alleen gedrag geeft geen inzicht in de emoties die van invloed zijn op ons gedrag. De presentatie geeft voorbeelden hoe machine learning wordt toegepast om emoties te detecteren uit verschillende meetmethodes en databronnen, zoals taalgebruik, biometrics, hersenactiviteit, gezichtsuitdrukking en scherminteractie. Ook inzichten uit de psychologie en de werking van ons brein komen bij dit onderwerp bij elkaar.
In de presentatie liet Mike de nieuwste tools de revue passeren die emoties op impliciete wijze in kaart brengen. De hoeveelheid technieken waar AI wordt ingezet voor data-analyse neemt nog steeds toe. De meer bekende zijn hersenactiviteit (EEG), gezichtsuitdrukking (facial coding) en opwinding (arousal via biometrische response).
Het slim analyseren van ons taalgebruik met AI (NLP) is de populairste toepassing. Naast grote hoeveelheden ongestructureerde tekst is audio-analyse van toonhoogtes van een stem mogelijk. Voor een toekomst waar digitale spraakassistenten tegen ons praten een interessante ontwikkeling. Het categoriseren van emoties wordt steeds fijnmaziger, tot wel 70 secundaire emoties en 3 ‘body sensations’.
Een methode die ik nog niet kende is de interactie met een touch screen: het patroon hoe je scrolt, swiped, tapt, etc. op je mobiele telefoon herkent een emotionele staat, zoals de mate van interesse, of je het saai vindt of haast hebt.
De online presentatie over EmotionAI wordt herhaald op Insight Platforms op donderdag 5 november, via deze link kan je je aanmelden.