Usando IA para detectar sentimentos

Será verdade?. Eis a notícia: 

O YouTube está introduzindo um novo formato de anúncio chamado "Peak Points" que utiliza a IA Gemini do Google para identificar os momentos de maior engajamento dos espectadores nos vídeos e exibir anúncios imediatamente após esses momentos de maior impacto emocional, aproveitando as capacidades de detecção de emoções para analisar expressões faciais, tom de voz e pistas contextuais, visando o impacto publicitário ideal.

As capacidades de detecção de emoções da Gemini AI formam a espinha dorsal tecnológica do sistema Peak Points do YouTube, analisando expressões faciais, tom de voz e pistas contextuais para identificar momentos carregados de emoção nos vídeos. Essa análise multimodal permite que a IA identifique quando os espectadores estão mais emocionalmente engajados—seja experimentando alegria, surpresa ou outras reações intensas—criando oportunidades para a colocação estratégica de anúncios. Estudos demonstraram que a Gemini alcança alta precisão no reconhecimento de emoções, especialmente na distinção de polaridades emocionais em diferentes contextos.

A tecnologia vai além das aplicações em publicidade, alcançando diversos setores. No varejo, a detecção de emoções da Gemini ajuda a personalizar experiências de compra, com empresas como a Pizza Hut utilizando IA emocional para customizar pedidos com base no humor do cliente. 

Há problemas de ética aqui, mas o passado sugere que nem sempre um tecnologia "revolucionária" funciona.  O objetivo da empresa - que é dona do Blogger - certamente é vender mais anúncios, não desenvolver algo que realmente capte a sensação do usuário.

Mas fiquei imaginando uma empresa publicando seus números e usando a IA para tentar perceber a reação do usuário.  

Foto: Buster Keaton 

Negativo e positivo na música pop

As músicas populares de hoje são claramente mais tristes do que aquelas do passado. Usando dados da parada de sucesso dos Estados Unidos, a Billboard Hot 100 do final de cada ano (além de um conjunto de 150 mil músicas em inglês do site Musixmatch), Charlotte Brand analisou as palavras com emoções negativas (dor, ódio, tristeza etc) e positivas (amor, alegria, felicidade, por exemplo), entre 1965 a 2015.

Os gráficos mostram os resultados. Palavras negativas aumentaram em mais de um terço. Apesar disto, o número de palavras positivas continua sendo maior que as negativas.

Esse é um recurso universal da linguagem humana, também conhecido como princípio de Pollyanna (do protagonista perfeitamente otimista do romance homônimo), e dificilmente esperaríamos que isso fosse inverso: o que importa, porém, é a direção das tendências.

Isto inclui a palavra “amor”, cujo uso caiu pela metade. Já ódio, que não eram mencionadas nas músicas, agora é mais comum.

Fonte: aqui

Rir é o melhor remédio

Análise de sentimentos pela voz

Este é um sistema de detecção usado para analisar, não o significado das palavras das pessoas, mas as entonação de sua voz: "Conflito entre o desejo e o autocontrole. Solidão, fadiga, frustração emocional", dizia o teletexto acima da cabeça de Jobs enquanto ele falava. Instantes mais tarde, sugeriu outro diagnóstico: "Insistência, teimosia. Possivelmente egoísmo infantil". E a conclusão: "Tristeza mesclada a felicidade. Possivelmente nostalgia".

Os seres humanos em geral sentem-se desconfiados quando seus interlocutores, por ansiedade ou sarcasmo, pronunciam frases em voz alta que contradizem seus sentimentos íntimos. Agora, novas técnicas de análise de voz computadorizada prometem ajudar as máquinas a identificar quando frases que soam como jocosas como a de Jobs trazem certa frustração e até dor. Embora o software ainda se encontre em sua fase inicial, desenvolvedoras como a Beyond Verbal, uma startup de Tel-Aviv, oferecem essa tecnologia incipiente como uma abordagem mais profunda para os call centers e outros serviços ao cliente que procuram ler e responder às emoções dos consumidores em tempo real. A companhia afirma que seu software pode detectar 400 variações de humor diferentes.

"Não é o que você diz, mas como diz", explica Dan Emodi, vice-presidente de marketing da Beyond Verbal. "Ouvindo estes diferentes padrões, podemos fazer com que as máquinas compreendam pela primeira vez o lado emocional das nossas mensagens."

Os consumidores, no entanto, podem se assustar com a ideia de que um operador estranho vai invadir sua "psique". Segundo analistas do setor, as companhias que adotam a detecção da emoção teriam de ser transparentes com os consumidores, alertando-os sobre a utilização e a análise dos seus dados, além da informação que estamos acostumados a ouvir: "Para a sua segurança esta ligação poderá ser gravada". "A questão é de privacidade, você está gravando a conversa do consumidor", diz Donna Fluss, presidente da DMG Consulting, empresa que faz pesquisa de mercado focando o setor de call centers.

Riscos. "Tenho a impressão de que o maior risco desta tecnologia não está no fato de ela violar a privacidade das pessoas, mas de as companhias acreditarem nela e a usarem para fazer julgamentos sobre clientes ou empregados em potencial", observa George Leowenstein, professor de psicologia na Carnegie Mellon University. "Ela pode acabar sendo usada para tomar decisões arbitrárias e até mesmo discriminatórias."

New York Times - Natasha Singer - publicado Estado de S Paulo, 15 de out de 2013 - B13

Contadores e Sentimentos

Comentei anteriormente sobre o livro Idéias que Colam, de Chip Heath e Dan Heath. No capítulo 5 o livro fala de Sentimentos. E começa com uma pesquisa realizada para verificar qual a melhor forma de uma entidade sem fins lucrativos abordar as pessoas. Uma pesquisa de 2004, da Universidade Carnegie Mellon testaram duas carta de solicitação para a entidade Save the Children.

A primeira correspondência apresenta números reais da fome no Malaui, a seca na Zâmbia, o êxodo em Angola e a falta de alimentos na Etiópia. A segunda versão apresenta a seguinte informação:

Qualquer quantia que você doar será revertida para Rokia, uma menina de 7 anos, do Mali, na África. Rokia é extremamente pobre e está ameaçada a passar fome ou até mesmo morrer de fome. Contamos com usa colaboração financeira para poder mudar a vida dessa menina para melhor. Com seu apoio, e a caridade de outros padrinhos, a Save the Children trabalhará junto à família da Rokia e outros membros da comunidade para ajudar a alimentá-la e educá-la, e fornecer assistência média básica e noções de higiene.

Ou seja, a primeira solicitação era muito objetiva, mas genérica. A segunda comentava um caso real. A resposta da primeira carta foi uma contribuição média de 1,14 dólares. Já as pessoas que leram a carta sobre Rokia contribuíram com 2,38 dólares em média.

Os pesquisadores acreditavam que as doações menores para a carta de estatística poderiam ser resultado do que chamam de "efeito gota no oceano".

Continuando a pesquisa, foi elaborada uma terceira carta, com ambas as informações. O objetivo era saber se a combinação de informações genéricas com um caso específico era mais favorável numa campanha de doação. Esta terceira carta gerou uma média de 1,43 dólares por pessoa, muito abaixo da média obtida com a segunda carta. O livro apresenta uma conclusão interessante:

Os pesquisadores chegaram à conclusão de que pensar sobre estatísticas leva as pessoas a um tipo de pensamento mais analítico. Quanto as pessoas pensam de forma analítica, elas estão menos propensas a pensar emocionalmente. E os pesquisadores acreditavam que foi a reação emocional ao apelo de Rokia que levou as pessoas à ação.

Para confirmar isto, foi realizado um segundo estudo. Para um grupo de pessoas foram feitas perguntas analíticas (perguntas de física, por exemplo) e para um segundo grupo questões de sentimentos ("escreva uma palavra que expresse o sentimento ao ouvir a palavra bebê"). Depois desta fase, ambos os grupos receberam a carta de Rokia. A média do primeiro grupo, com perguntas analíticas, foi de 1,26 dólares. A média do segundo foi de 2,34 dólares.

Os resultados são chocantes. O simples ato de fazer um cálculo reduziu a propensão à doação. Quando colocamos o chapéu analítico, reagimos de forma diferente aos apelos emocionais. Criamos uma barreira à nossa capacidade de sentir. (p. 149, grifo dos autores)

Podemos então afirmar que o contador não possui sentimento?