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Dois estudantes do MIT demonstraram um aplicativo para smartwatches capaz de detectar emoções do usuário. Para chegar a esse resultado o aplicativo coleta dados tanto por meio de sensores do aparelho quanto da fala de seus usuários.
Com esse conjunto de dados, o sistema, criado por Tuka AlHanai e Mohammad Mahdi Ghassemi, é capaz de classificar o estado emocional da fala de um usuário entre positivo, neutro e negativo. Entre os dados coletados pelo wearable device estão frequência cardíaca, pressão sanguínea, temperatura e nível de movimento dos usuários.
De acordo com o MIT, emoções negativas eram associadas a pausas longas entre frases ou palavras e tons vocais monótonos. Por outro lado, emoções positivas estavam relacionadas a uma variação maior nos tons de fala e mais movimento do corpo. Além disso, o sistema conseguiu relacionar emoções negativas a movimentos curtos e repetitivos e aumento da atividade cardiovascular, além de determinadas poses como colocar a mão no rosto.
Como o aplicativo capta a fala dos usuários e das pessoas próximas, o algoritmo de interpretação emocional é rodado localmente na versão de testes. Segundo seus criadores, uma versão voltada para consumidores finais teria protocolos claros de uso de dados e de consentimento do usuário.
Resultados
Usando redes neurais para treinar o sistema a aprender a discernir entre emoções positivas e negativas, os pesquisadores conseguiram atingir uma precisão de 83% na determinação de emoções. O aplicativo também consegue avaliar o tom geral de conversas, dividindo-as em trechos de cinco segundos e avaliando-os individualmente.
De acordo com o Engadget, um aplicativo desse tipo poderia ser bastante útil para pessoas com condições mentais que dificultam a socialização, como autismo ou ansiedade. Para chegar a esse ponto, contudo, os pesquisadores ainda pretendem desenvolvê-lo mais. Isso seria feito por meio de versões de teste compatíveis com mais wearables, como o Apple Watch.
Fonte: Mashable
