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Un programa de ordenador detecta si el usuario está aburrido

Podría usarse para perfeccionar los robots de compañía


Un equipo del Reino Unido ha desarrollado un programa de ordenador que detecta si la persona que lo usa está aburrida o interesada a partir de su lenguaje corporal. Cuando una persona está absorta en algo, reduce unos pequeños movimientos constantes llamados 'movimientos no instrumentales', que los hacemos todos. El hallazgo podría usarse para perfeccionar los robots de compañía.




Imagen: Alexander Sperl. Fuente: Free Images.
Imagen: Alexander Sperl. Fuente: Free Images.
Las computadoras son capaces de leer el lenguaje corporal de una persona para saber si están aburridas o interesadosa​​en lo que ven en la pantalla, según un nuevo estudio dirigido por el experto en lenguaje corporal Harry Witchel, del departamento de Fisiología de la Escuela Médica de Brighton y Sussex (BSMS), de la Universidad de Sussex y la de Brighton (Reino Unido).

La investigación muestra que mediante la medición de los movimientos de una persona, mientras usa un ordenador, es posible juzgar su nivel de interés analizando los pequeños movimientos que las personas exhiben generalmente de forma constante, conocidos como movimientos no instrumentales.

Si alguien está absorto en lo que ve o hace -lo que Witchel llama "dedicación extasiada"- hay una disminución de estos movimientos involuntarios.

Witchel explica, en la nota de prensa de la universidad: "Nuestro estudio mostró que cuando alguien está realmente muy interesados ​en lo que está haciendo, suprime estos pequeños movimientos involuntarios. Es lo mismo que cuando un niño pequeño, que normalmente está constantemente en movimiento, mira fijamente los dibujos animados de la televisión, sin mover un músculo.

Aplicaciones

El descubrimiento podría tener un impacto significativo en el desarrollo de la inteligencia artificial. Las aplicaciones futuras podrían incluir la creación de programas de tutoría en línea que se adapten al nivel de interés de una persona, con el fin de re-engancharles si muestran signos de aburrimiento. Incluso podría ayudar en el desarrollo de robots de compañía, que serían más capaces de estimar el estado mental de una persona.

También, para diseñadores experimentados como los directores de cine o los fabricantes de juegos, esta tecnología podría proporcionar una lectura complementaria sobre si los eventos en la pantalla son interesantes, momento a momento. Aunque a los espectadores se les puede preguntar lo que ha gustado y lo que no, una tecnología no verbal sería capaz de detectar las emociones o estados mentales de la gente que se olvida o prefiere no hablar.

"Ser capaces de leer el interés de una persona con un programa de ordenador podría producir beneficios para el aprendizaje digital del futuro, haciendo mucho más que sea un proceso en dos sentidos", dice Witchel. "Más adelante podría ayudar a crear robots de compañía más empáticos, que pueden sonar muy de ciencia ficción, pero se están convirtiendo en una posibilidad realista dentro de nuestras vidas."

El estudio

En el estudio, 27 participantes se enfrentaron a una serie de estímulos de tres minutos en un ordenador, desde juegos fascinantes a tediosas lecturas de regulación bancaria de la UE, mientras usaban una rueda de desplazamiento de la mano para minimizar los movimientos instrumentales, tales como mover el ratón. Sus movimientos se cuantificaron durante los tres minutos usando seguimiento de movimiento por vídeo. En dos tareas de lectura comparables, la lectura más atractiva provocó una reducción significativa (42%) del movimiento no instrumental.

El equipo también incluyó otros investigadores de la Universidad de Sussex, y del grupo de biomecánica clínica de la Universidad de Staffordshire.

Referencia bibliográfica:

Harry J. Witchel, Carlos P. Santos, James K. Ackah, Carina E. I. Westling, Nachiappan Chockalingam: Non-Instrumental Movement Inhibition (NIMI) Differentially Suppresses Head and Thigh Movements during Screenic Engagement: Dependence on Interaction. Frontiers in Psychology (2016). DOI: 10.3389/fpsyg.2016.00157.

Jueves, 25 de Febrero 2016
Universidad de Sussex/T21
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