Expresiones faciales
El rostro humano (expresiones faciales) consiste en un vasto panorama en constante movimiento de lo que ocurre en nuestro estado de ánimo más íntimo, con una considerable diversidad de matices y gran complejidad.
La humanidad siempre ha estado desarrollando, de forma natural, la capacidad de comprender las expresiones faciales de los demás, inicialmente como estrategia de supervivencia (amigo / enemigo), y actualmente apuntando a relaciones de todo tipo.
Basados únicamente en la sensibilidad y la intuición, todos dedicamos una cantidad considerable de tiempo a interpretar, analizar y reaccionar ante los signos perceptibles de las expresiones faciales de jefes, cónyuges, profesores, socios, compañeros de trabajo, extraños, familiares, etc.
Con la tecnología y la capacidad de procesamiento de datos en aumento, el rostro de cada uno de nosotros y la información que se transmite espontáneamente desde hace algún tiempo ha dejado de ser solo la forma en que nos presentamos, relacionamos o nos comportamos en público.
Lejos de señalar simplemente nuestro estado mental momentáneo o nuestra reacción ante situaciones, personas o hechos, todo este conjunto de datos ha sido tratado cada vez más como algo estratégico y objeto de intensos estudios.
El uso del análisis de expresiones faciales continúa creciendo, ya sea con Apple usándolo para desbloquear el i-phone, en iglesias en los Estados Unidos tratando de atraer a los creyentes, en Inglaterra identificando a los responsables del robo en tiendas, con la policía en Gales arrestando a sospechosos en juegos de fútbol. en China identificando conductores indisciplinados, permitiendo a los turistas el acceso a ciertos atractivos, entre otros.
En el campo médico, algunas aplicaciones son muy prometedoras, como el diagnóstico temprano de enfermedades genéticas como el síndrome de Hajdu-Cheney, en intentos esperanzadores de tratar el autismo, para determinar si una persona está deprimida o si el dolor es real o psicológico.
Todas estas novedades han provocado acaloradas discusiones sobre la invasión (o no) de la privacidad, ya que, por ejemplo, la identificación de preferencias sexuales alcanzó el 81% de acierto por parte del algoritmo, mientras que las personas (sin el recurso) el 61% de las veces hizo esa identificación correcta.
Por tanto, existiría un riesgo potencial de discriminación por parte de las empresas, por ejemplo, en la contratación de empleados, tanto es así que los legisladores de algunos países de Europa ya están avanzando hacia la consideración de los datos biométricos como información perteneciente a las propias personas y no algo en el dominio público.
Pero, volviendo a los tipos de aplicaciones que nos interesarían, lo cierto es que las expresiones faciales, la mayoría de las veces, comunican más y mejor que las palabras, ya sea porque son espontáneas, sinceras, naturales, porque reflejan el sentimiento real o emoción, y sobre todo porque no son racionales.
Se trata, por tanto, de un recurso importante para ser utilizado de forma complementaria a las otras técnicas existentes en neurociencia e investigación de mercado, con el fin de comprender lo que la gente no sabe, no puede o no quiere verbalizar.
Paul Ekman fue el pionero en el análisis de las expresiones faciales con su investigación incluso en los años 60. Entre sus mayores aportes, se encuentra evidencia de la existencia de al menos 6 emociones humanas, las cuales pueden identificarse independientemente del género, la edad o incluso la cultura. .
Este estudio dio como resultado la decodificación de estas emociones en diferentes combinaciones de 46 tipos de movimientos faciales que permitieron diferentes aplicaciones desde animaciones hasta detector de mentiras.
Con el avance de la tecnología y la mayor capacidad de procesamiento de información, los usos de este conocimiento se han expandido considerablemente. Básicamente el algoritmo consiste en medir los movimientos de una serie de puntos creados virtualmente en el rostro del participante en relación con otros puntos fijos.
Así, la posición de la boca, labios, mejillas, cejas, párpados, arrugas, etc. se comparan constantemente con otros puntos (como la punta de la nariz, el mentón), con el patrón de expresión facial de cada uno y también con una tabla de referencia, permitiendo la identificación de emociones como alegría, confusión, frustración, sorpresa, miedo, enfado, disgusto, etc.
En estudios que Checon ya ha realizado, es posible valorar cuánto le agrada (o no) un determinado comercial, en qué medida esta implicación es positiva (o no), en los que extractos del comercial son ajustes o refuerzos necesarios, todo sin preguntar siquiera a los participantes, siempre de forma clara, objetiva, capaz de ser comprendida incluso por quienes ni siquiera están en el área de la neuro o la investigación.
El mismo tipo de conclusiones son posibles en la evaluación de las reacciones de las personas ante un discurso político, para entender si hay comprensión o compromiso, cuáles son los pasajes que necesitan más claridad, si hay aprobación, aceptación, siempre en forma no de forma invasiva, sin ni siquiera interactuar directamente con los participantes.
En los trabajos sobre usabilidad de sitios web, las dificultades para realizar determinadas tareas son evidentes con expresiones faciales negativas, o con expresiones de enfado, duda, insatisfacción o frustración, incluso si no se admiten en el testimonio “racional” de los participantes.
Otro uso muy interesante de las expresiones faciales es el análisis de las reacciones de los consumidores ante los escaparates, permitiendo identificar el impacto causado, las fortalezas y debilidades de cada opción, incluso el atractivo como una ‘invitación’ a las personas para el interior del establecimiento. .
Por no hablar de la industria alimentaria analizando expresiones faciales en pruebas de cata o preferiblemente entre productos en pruebas a ciegas, o en bancos evaluando reacciones a cajeros automáticos, o fabricantes de automóviles evaluando el comportamiento de los conductores al conducir o identificando signos de somnolencia al volante.
Las microexpresiones ofrecen un valioso aporte en la evaluación de la toma de decisiones, pudiendo predecir si se realizará una determinada compra (algo que un destello de disgusto puede negar), o si un determinado precio es adecuado (algo que una expresión de alegría puede confirmar y uno de ira puede refutar).
Dado que, en la mayoría de los casos, estas microexpresiones ni siquiera son percibidas por los propios participantes, por ser reacciones espontáneas, son predictores más fiables que las respuestas (a menudo) políticamente correctas (no pocas veces) que comprometen muchas de las predicciones de ventas.
La elección de un candidato y la intención de votar también encajan perfectamente en esta evaluación de la toma de decisiones de una manera aparentemente más confiable que la mera declaración racional de los votantes.
Hay datos impresionantes sobre la veracidad de las intenciones de voto de los votantes estadounidenses en las elecciones presidenciales de 2010, basados únicamente en las expresiones faciales recogidas en el debate de Obama y Romney que alcanzaron un 73% de confirmación, sin hacer preguntas.
Más información: The Economist – What machines can tell from your face
The New Yorker – We know how you feel
Paul Eckman – Facial Action Coding System