Utilizando redes neuronales asistidas por ordenador, investigadores del Instituto Tecnológico de Karlsruhe (KIT) y la Universidad de Duisburg-Essen han podido identificar con precisión estados afectivos a partir del lenguaje corporal de los jugadores de tenis durante los partidos. Por primera vez, entrenaron un modelo basado en inteligencia artificial (IA) con datos de juegos reales. Su investigación, publicada en la revista Knowledge-Based Systems, muestra que la IA puede inferir el lenguaje corporal y las emociones con la misma precisión que los humanos. Sin embargo, también apunta a preocupaciones éticas.
Para su estudio “Reconocimiento de estados afectivos a partir del comportamiento expresivo de jugadores de tenis mediante redes neuronales relacionales”, investigadores del KIT y de la Universidad de Duisburg-Essen en ciencias del deporte, desarrollo de software e informática desarrollaron un modelo de IA especial. Utilizaron programas de reconocimiento de patrones para analizar vídeos de jugadores de tenis grabados durante partidos reales.
Tasa de éxito 68,9 por ciento
“Nuestro modelo puede identificar estados impresionantes con una precisión de hasta el 68,9 por ciento, en comparación tanto con los observadores humanos como con los métodos automatizados anteriores”, dijo el profesor Darko Jackau del Instituto de Deportes y Ciencias del Deporte del KIT. Comparable y, a veces, superior a revisiones anteriores.
Una característica importante y única del estudio es el uso por parte del equipo del proyecto de escenarios de la vida real en lugar de situaciones simuladas o simuladas para entrenar su sistema de IA. Los investigadores grabaron secuencias de vídeo de 15 jugadores de tenis en un entorno específico, centrándose en el lenguaje corporal mostrado cuando se ganaba o se perdía un punto. Los videos muestran a los jugadores con señales como cabezas inclinadas, brazos levantados con alegría, raquetas colgando o variaciones en la velocidad al caminar; Estas señales se pueden utilizar para identificar estados afectivos de los jugadores.
Después de recibir estos datos, la IA aprendió a asociar las señales del lenguaje corporal con diferentes reacciones afectivas y determinar si se ganó un punto (lenguaje corporal positivo) o se perdió (lenguaje corporal negativo). “El entrenamiento en contextos naturales es un avance importante para identificar estados emocionales reales y permite realizar predicciones en escenarios reales”, afirma Jackoak.
Los humanos y las máquinas reconocen mejor las emociones negativas que las positivas.
La investigación no solo muestra que los algoritmos de IA pueden superar a los observadores humanos en su capacidad para identificar emociones en el futuro, sino que también revela otro aspecto interesante: tanto los humanos como la IA son mejores para reconocer las emociones negativas. “Esto puede deberse a que las emociones negativas son más fáciles de identificar porque se expresan de maneras más obvias”, dijo Jakauk. “Las teorías psicológicas sugieren que las personas están evolutivamente mejor adaptadas para comprender las expresiones emocionales negativas, por ejemplo porque terminar rápidamente las situaciones de conflicto es importante para la cohesión social”.
Los aspectos éticos necesitan una aclaración antes de poder utilizarse.
El estudio prevé varias aplicaciones deportivas para identificar emociones de confianza, como métodos de entrenamiento, mejorar la dinámica y el rendimiento del equipo y prevenir el agotamiento. Otros campos, como la atención sanitaria, la educación, el servicio al cliente y la seguridad del automóvil, también podrían beneficiarse de una detección temprana fiable de los estados emocionales.
“Si bien esta tecnología ofrece potenciales beneficios significativos, también se deben tener en cuenta los riesgos potenciales asociados con ella, particularmente aquellos relacionados con la privacidad y el uso indebido de datos”, dijo Jacauk. “Nuestro estudio sigue estrictamente las directrices éticas y las normas de protección de datos actuales. Y dada la futura aplicación de dicha tecnología en la práctica, será importante aclarar las cuestiones éticas y legales con antelación”.
