Resumen Este estudio describe los recientes progresos en el campo de la Computación Afectiva (CA), con un enfoque en la detección de afectos.




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fecha de publicación06.03.2016
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Detección de afectos: Revisión interdisciplinaria de modelos, métodos y sus aplicaciones.

Rafael A. Calvo, Miembro Senior, IEEE y SidneyD’Mello, Miembro, IEEE

ComputerSociety

Traductor: Gerardo Alonso M.

Resumen

Este estudio describe los recientes progresos en el campo de la Computación Afectiva (CA), con un enfoque en la detección de afectos. Aunque muchos investigadores de la CA tradicionalmente han tratado de mantenerse agnósticos a las diferentes teorías de emociones propuestas por los psicólogos, las tecnologías afectivas en desarrollo están repletas de supuestos teóricos que inciden en su eficacia. Por lo tanto, un informado e integrado examen de las teorías de la emoción desde múltiples áreas necesitará convertirse en parte de las prácticas computacionales si realmente se desea lograr sistemas eficaces en el mundo real. Este estudio analiza las perspectivas teóricas que ven a las emociones como expresiones, encarnaciones, resultados de apreciación cognitiva, constructos sociales, productos de circuitería neural e interpretaciones psicológicas de sentimientos básicos. Esto provee un meta-análisis de las revisiones existentes sobre sistemas de detección de afectos que se enfocan en las modalidades tradicionales de detección de afectos como la fisiología, rostro y voz, y también revisiones de investigaciones emergentes en más novedosos canales tales como el texto, el lenguaje corporal y complejos sistemas multimodales. Este estudio explícitamente explora el fundamento multidisciplinario que subyace a todas las aplicaciones de CA describiendo cómo los investigadores de CA han incorporado teorías psicológicas de emoción y cómo estas teorías afectan a las preguntas, métodos, resultados de investigación y sus interpretaciones. De esta manera, los modelos y métodos pueden ser comparados, y las percepciones emergentes de diferentes disciplinas pueden ser más expertamente integradas.

Palabras claves

Computación afectiva, detección y análisis del afecto, reconocimiento multimodal, detección de la emoción, teoría de la emoción.

1. INTRODUCCIÓN

Inspirado por el vínculo inextricable entre las emociones y la cognición, el campo de la Computación Afectiva (CA) aspira a reducir la brecha comunicativa entre el humano altamente emocional y el emocionalmente desafiado computador desarrollando sistemas computacionales que reconocen y responden a los estados afectivos (por ejemplo, estados de ánimo y emociones) del usuario.

Las interfaces sensibles al afecto están siendo desarrolladas en diversos ámbitos, incluyendo a los juegos, la salud mental y las tecnologías para el aprendizaje. El principio básico detrás de la mayoría de los sistemas de CA es que pueden, reconociendo y respondiendo a los estados afectivos del usuario durante las interacciones con un computador, automáticamente mejorar la calidad de la interacción, haciendo, de este modo, a un interfaz de computador más usable, agradable y eficaz. Por ejemplo, de un entorno de aprendizaje sensible al afecto que detecta y responde a la frustración de los estudiantes, se espera que incremente la motivación y mejore las ganancias de aprendizaje en comparación con un sistema que ignore los afectos del estudiante [1].

Aunquelas investigaciones científicas en el área de la emoción se remontan al siglo 19 cuando Charles Darwin [2], [3] y William James [4] propusieron teorías de la emoción que continúan influyendo al pensamiento de hoy, la inyección del afecto en las tecnologías computacionales es mucho más reciente. Durante la mayor parte del siglo pasado, la investigación sobre emociones fue llevada a cabo por filósofos y psicólogos, los cuales trabajaron basados en un pequeño conjunto de “teorías de la emoción” que continúan corroborando las investigaciones en esta área. Sin embargo, en los años 80’s, investigadores tales como Turkle [5] comenzaron a especular sobre como podrías ser utilizados los computadores para estudiar emociones. Programas de investigación sistemática,de esta línea, comenzaron a surgir en los inicios de los años 90’s. Por ejemplo, Scherer [6] implementó un modelo computacional de la emoción como un sistema experto. Unos años después, el remarcable libro de Picard: “Computación Afectiva” provocó una oleada de interés entre los científicos computacionales y los ingenieros en búsqueda de formas para mejorar las interfaces humano-computador mediante la coordinación de las emociones y la cognición con las restricciones de tareas y demandas.

Picard describe tres tipos de aplicaciones para la computación afectiva: 1) sistemas que detectan las emociones del usuario, 2) sistemas que expresan lo que un humano percibiría como una emoción (por ejemplo, un avatar, un robot, un agente conversacional animado), 3) sistemas que realmente pueden “sentir” una emoción. Aunque la última década ha sido testigo de una asombrosa investigación en estas tres líneas, el enfoque de este estudio está en las teorías, los métodos y la información que respaldan a la detección de afectos. La detección de afectos es crítica porque una interfaz sensible al afecto puede nunca responder a los estados afectivos de los usuarios si no puede percibir sus estados afectivos. La detección de estados afectivos no necesita ser perfecta pero debe ser aproximada al objetivo. La detección de afectos es, sin embargo, un problema muy desafiante porque las emociones son constructos (es decir, cantidades conceptuales que no pueden ser medidas directamente) con límites difusos y con variaciones sustanciales individualmente diferenciadas en expresión y experiencia.

Muchos han argumentado que depender únicamente de los métodos existentes para desarrollar sistemas computacionales con un nuevo conjunto de funcionalidades “sensibles al afecto” podrían ser insuficientes [8] porque las emociones del usuario no están actualmente en el radar de los métodos de cómputo. Es aquí donde las percepciones cosechadas durante el último siglo y medio de estudios científicos sobre las emociones humadas se vuelve especialmente útil para un desarrollo exitoso de las interfaces sensibles al afecto. Combinando las teorías científicas de la emoción con el objetivo práctico de la ingeniería de desarrollar interfaces sensibles al afecto, requieren de una revisión de la literatura que contextualice los objetivos de la ingeniería dentro los principios psicológicos. Este es un objetivo central de esta revisión.

    1. Estudios previos y otros recursos.

El fuerte crecimiento de la CA está demostrado por un incremento en el número de conferencias y publicaciones.El lanzamiento de IEEE (una revista digital)“TransactionsonAffective Computing”, es solo un ejemplo. En 2009, dos conferencias fueron dedicadas a la CA: la Conferencia Internacional de Computación Afectiva e Interacción Inteligente (semestral), e Inteligencia Artificial en la Educación (el afecto fue el tema de la conferencia del 2009). Estas publicaciones y conferencias describen a las nuevas aplicaciones afecto-conscientes en las áreas de juegos, sistemas de tutoría inteligente, apoyo a los trastornos del espectro autista, la carga cognitiva, entre muchas otras.

La literatura de investigación relacionada con la construcción de aplicaciones computacionales afecto-conscientes ha sido estudiada previamente. Estos estudios tienen focos muy diferentes, como es de esperar en un campo altamente interdisciplinario que abarca la psicología, las ciencias de la computación, la ingeniería, la neurociencia, la educación, entre otras. Una revisión de la computación afectiva fue publicada en la primera Conferencia Internacional de Computación Afectiva e Interacción Inteligente [9]. Desde donde técnicas específicas para un único tipo de dato han sido estudiadas por expertos en cada modalidad específica. Pantic y Rothkrantz [10] y Sebe et al. [11] proporcionan revisiones de aproximaciones multimodales (principalmente en rostro y habla) con breves discusiones de estrategias de fusión de datos. Zenget al. [12] revisó la literatura sobre aproximaciones al reconocimiento audiovisual enfocándose en expresiones espontáneas, mientras otros [10], [13] se enfocaron en revisar trabajos sobre emociones fingidas (por ejemplo, por actores). El análisis de sentimientos, un conjunto de aproximaciones basadas en texto para analizar afectos y opiniones, han sido incluidas como parte de la literatura de computación afectiva que fue revisada en [14]. Diversos nuevos libros sobre Computación Afectiva han sido publicados, incluyendo [15], [16], [17], [18].

La literatura psicológica relacionada con la CA es probablemente la más extensa. Revistas tales como “Emotion”,”EmotionReview” y “Cognition and Emotion” proveen de una salida para revisiones, y son buenas fuentes para investigadores con un interés en la emoción. Recientes revisiones de las teorías de la emoción incluyen una revisión integrada de diversas teorías existentes (y la presentación de su teoría base sobre afecto) desarrolladas por Russell [19], una revisión de comunicación facial y vocal de la emoción, también desarrollada por Russell [20], una revisión crítica de la teoría básica de las emociones y una revisión de la experiencia de la emoción por parte de Barrett [21], [22]. También una revisión de neurociencia afectiva desarrollada por Dalgleish et al. [23].

TheHandbook of Cognition and Emotion”[24], “TheHandbook of Emotion”[25] y “TheHandbook of AffectiveSciences”[26], proporcionaunaampliacoberturasobre los fenómenosafectivos.Otros recursos incluyen a la “International SocietyforResearch of Emotions, ISRE” (Sociedad Internacional para la Investigación de las Emociones, SIIE) y la “HUMAINE Association” (una “Network of Excellence”, red de excelencia, en el Sexto Programa Marco de EU).

    1. Objetivos, alcance, y Visión General de las Revisiones Actuales.

Pese a la extensa literatura sobres investigaciones de la emoción y las ciencias afectivas [26], la literatura de CA ha sido conducida principalmente por los científicos computacionales e investigadores de IA quienes han permanecido agnósticos a las controversias inherentes a la teoría psicológica subyacente. En cambio, han enfocado sus esfuerzos en los desafíos tecnológicos de desarrollas interfaces computacionales sensibles al afecto. Sin embargo, ignorar los importantes debates (entre ambas bases) tiene limitaciones significativas debido a que las aplicaciones funcionales de la CA no puede separarse completamente, nunca, de las teorías de la emoción fundamentales.

Esto no es sólo informativo, sino también, sin duda, es esencial para los científicos computacionales al integrar a las teorías emocionales dentro del diseño de los sistemas de CA, con experticia. El diseño efectivo de estos sistemas recae en la colaboración entre disciplinas y una compartición activa del conocimiento. Nuevas perspectivas sobre la investigación de la emoción están surgiendo en múltiples disciplinas, desde la psicología y la neurociencia hasta la ingeniería y la computación. La investigación de innovación continúa interiorizando a las preguntas perennes al entendimiento que las emociones tienen, también, como preguntas pertinentes al precisar la detección de las emociones. Por lo tanto, a lo que apunta esta revisión es el presentar a los ingenieros y a los científicos de la computación una imagen más completa del panorama entorno a la investigación sobre afectos. También, este estudio, apunta a ser una fuente útil para nuevos investigadores de la computación afectiva al proporcionar una taxonomía de los recursos para exploraciones más profundas y discutir diferentes puntos de vista teóricos y de aplicación.

La revisión requiere de ser suficientemente amplia a modo de abarcar una taxonomía actualizada sobre la investigación de la emoción desde diferentes campos, así como también, actuales trabajos en el área de la CA. Aunque no es posible cubrir de manera exhaustiva un siglo de investigación científica sobre la emoción, esperamos que este estudio iluminen algunas literaturas clave y remarque donde los científicos de la computación pueden beneficiarse de mejor manera sobre el conocimiento en este campo. También es importante notar que en los científicos computacionales y los ingenieros pueden influir en la literatura de investigación de la emoción.

Esta revisión pueden distinguirse de anteriores por la inclusión de un estudio de múltiples modelos teóricos, métodos y aplicaciones de la CA en lugar de un foco exclusivo en la detección de afectos y por la amplitud en que la investigación sobre la detección multimodal de afectos es revisada (es decir, otros canales adicionales al rostro y habla).

Este estudio está estructurado como una secuencia de secciones, con el alcance de ser progresivamente estrechada desde las teorías de la emoción hasta las aplicaciones prácticas de la CA. La sección 2 revisa las teorías de la emoción y como estas han sido utilizadas en la CA. A modo de proveer de una imagen completa, este estudio revisa los modelos que enfatizan a las emociones como expresiones, encarnaciones, resultados de las evaluaciones cognitivas, constructos sociales y los productos de circuitería neural. El estudio de las emociones humanas es el más longevo antecedente de la CA. Nuestro objetivo es el introducir las principales teorías que han emergido y hecho referencia a piezas clave de la literatura como una guía ha lecturas de profundización.

En la sección 3, nos enfocamos en la detección de afectos, en particular, describiendo como las diferentes modalidades (es decir, señales) y algoritmos han sido utilizados. Revisamos los estudios que utilizan a las señales fisiológicas, imágenes neurales, voz, rostro, postura y técnicas de procesamiento de texto. También discutimos algunas de las aproximaciones multimodales poco apreciadas para la detección de afecto. Los modelos computacionales son altamente dependientes de los tipos de datos utilizados y sus propiedades estadísticas y características, tales como el impacto por el tiempo de respuesta en el usuario y la usabilidad, etc. Estos diferentes tipos de datos y las técnicas utilizadas en procesarlos son revisadas en la sección 3. Cada técnica presenta sus propios desafíos y viene con sus propias limitaciones (por ejemplo, el tiempo de respuesta) que podría limitar su utilidad para detección de afectos. Cada una de estas técnicas posee, también, su propia y distinta comunidad de investigación (es decir, procesamiento de señales contra el procesamiento del lenguaje natural), por lo que esta revisión apunta a proveer a los investigadores que buscan aproximaciones multimodales con un técnicas remarcables que han sido aplicadas a la CA. Y concluimos con una discusión sobre las áreas en donde la teoría de la emoción y la computación afectiva divergen, las áreas donde estos campos deberían converger, y proponiendo áreas que están maduras para futuras investigaciones.

2. Modelando afecto.

Los fenómenos afectivos que son relevantes para la investigación de la CA incluyen a las emociones, los sentimientos, los estados de ánimo, las actitudes, los estilos afectivos y el temperamento.

Nos enfocamos en la “emoción”, y consideramos seis perspectivas que han sido utilizadas para describir esta complejidad, difusa, indeterminada y alusiva, aún universal, esencial y excitante constructo científico. Las primeras cuatro perspectivas (expresiones, encarnaciones, apreciaciones cognitivas y constructos sociales) son derivamos de las teorías emocionales tradicionales que han sido dominantes por muchas décadas. Estas deberían ahora extenderse con contribuciones teóricas provenientes de las neurociencias afectivas. También incluimos un sexto frente teórico del cual Russell es pionero, porque integra diferentes perspectivas y ha sido influyente para muchos investigadores de CA. Para cada perspectiva, proveemos una introducción y citamos literatura clave (aunque no exhaustiva) junto con ejemplos sobre como la teoría ha sido utilizada o ha influenciado a la investigación de CA.
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