Secondo un recente report di Konvoy, l'affective computing, lo studio di come la tecnologia può interpretare e rispondere alle emozioni umane, sta guadagnando terreno. Ricercatori di istituzioni come il MIT Media Lab stanno esplorando modi per consentire alle macchine di analizzare le risposte emotive attraverso l'attività cerebrale, le espressioni facciali e altri segnali fisiologici.
Sebbene questo concetto possa sembrare futuristico, le aziende stanno già lavorando su tecnologie per misurare e interpretare le emozioni umane in tempo reale. La sfida risiede nella valutazione accurata delle emozioni, poiché la ricerca psicologica presenta diverse teorie su come le emozioni si formano ed esprimono.
Misurare le Emozioni nei Videogiochi
Comprendere le Emozioni
La misurazione delle emozioni è stata oggetto di studio per secoli. Il lavoro di Charles Darwin del 1855, "L'espressione delle emozioni nell'uomo e negli animali", è stato tra i primi tentativi di esplorare la natura delle emozioni. Nel tempo, le teorie psicologiche si sono evolute, con l'emergere di tre scuole di pensiero principali. La Teoria delle Emozioni di Base suggerisce che le emozioni sono universali e si verificano come risposta automatica agli stimoli.
La Teoria della Valutazione, d'altra parte, sostiene che le emozioni sono il risultato della valutazione cognitiva di una situazione. Più recentemente, la Teoria delle Emozioni Costruite propone che le emozioni non siano innate, ma siano invece costruite dal cervello, influenzate dal background culturale e dalle esperienze passate. Questo dibattito ha un impatto diretto su come le emozioni possono essere misurate. Se le emozioni fossero universalmente legate alle risposte fisiche, come suggerisce la Teoria delle Emozioni di Base, allora i dati biometrici come le espressioni facciali o la frequenza cardiaca potrebbero indicare in modo affidabile gli stati emotivi.
Tuttavia, se le emozioni sono costruite in base al contesto, allora i dati fisiologici grezzi da soli potrebbero non essere sufficienti per determinare ciò che una persona sta provando. Studi, come quelli presentati da Lisa Feldman Barrett in "How Emotions Are Made", evidenziano l'importanza del contesto nell'interpretazione emotiva. Ad esempio, un'espressione facciale che sembra indicare paura potrebbe, in un contesto diverso, essere in realtà una reazione di gioia o eccitazione.
Lisa Feldman Barrett in How Emotions Are Made
Metodi Attuali per Misurare le Emozioni
Le aziende e i ricercatori che tentano di quantificare le emozioni si sono rivolti a modelli come il Modello Circonflesso dell'Affetto. Questo quadro mappa le emozioni in base a due dimensioni: valenza (quanto positiva o negativa è un'emozione) e arousal (il livello di attivazione o intensità). A differenza della classificazione diretta delle emozioni, questo modello fornisce una visione più ampia degli stati affettivi, che possono poi essere interpretati nel contesto.
Le startup in questo campo utilizzano spesso una combinazione di segnali fisiologici e dati contestuali per fare inferenze sugli stati emotivi. Ad esempio, in un ambiente di gaming, se i sensori biometrici rilevano un aumento della frequenza cardiaca e della tensione muscolare mentre un giocatore fallisce ripetutamente una sfida, ciò potrebbe suggerire frustrazione o rabbia. Sovrapponendo dati aggiuntivi, come il contesto del gameplay e il comportamento passato del giocatore, le aziende possono affinare la loro analisi emotiva per fornire valutazioni più accurate. Tuttavia, rimangono delle sfide, poiché le risposte emotive possono variare ampiamente tra individui e culture.
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Potenziali Applicazioni nel Gaming
Una delle aree più promettenti per l'affective computing è l'industria dei videogiochi. I video game offrono un ambiente controllato in cui dati biometrici e contestuali possono essere combinati per analizzare le emozioni dei giocatori. Ricercatori e aziende hanno esplorato come i giochi potrebbero adattarsi in tempo reale in base allo stato emotivo di un giocatore, creando esperienze più immersive e personalizzate. Personaggi non giocanti (NPC) che rispondono alle emozioni di un giocatore, o livelli di difficoltà che si adattano in base all'engagement e alla frustrazione, sono potenziali applicazioni di questa tecnologia.
Nonostante il potenziale, l'adozione diffusa nel gaming incontra ostacoli. L'implementazione del feedback emotivo in tempo reale richiede significativi progressi sia nell'hardware che nel software. Inoltre, è incerto se i giocatori accetterebbero o rifiuterebbero giochi che si adattano in base ai loro stati emotivi. Sebbene ci sia interesse nell'esplorare queste possibilità, nessuna implementazione mainstream ha ancora dimostrato un chiaro vantaggio che guidi la domanda dei consumatori.
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Applicazioni Sanitarie e Adozione da Parte dei Consumatori
Oltre al gaming, l'integrazione dei dati emotivi nelle applicazioni sanitarie potrebbe offrire un percorso più pratico per un'adozione diffusa. Piattaforme focalizzate sulla salute, come Whoop o Fitbit, raccolgono già dati fisiologici per fornire informazioni su fitness e recupero. Incorporando metriche emotive, queste piattaforme potrebbero aiutare gli utenti a capire come i loro stati emotivi si correlano con i pattern di sonno, la salute fisica e il benessere generale.
Il tracciamento delle emozioni nelle applicazioni sanitarie potrebbe consentire agli utenti di riconoscere pattern e apportare aggiustamenti informati allo stile di vita. Ad esempio, se una persona nota che i suoi livelli di stress aumentano dopo un sonno scarso, potrebbe intraprendere misure per migliorare la sua igiene del sonno. Inoltre, il feedback emotivo in tempo reale potrebbe incoraggiare pratiche di mindfulness, come fare pause o impegnarsi in tecniche di rilassamento quando vengono rilevati segni di stress o frustrazione.
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Considerazioni Finali
Il campo dell'affective computing sta progredendo, ma rimangono sfide nell'accurate misurazione e interpretazione delle emozioni. Mentre i videogiochi offrono uno spazio promettente per la sperimentazione, l'adozione pratica da parte dei consumatori potrebbe essere più fattibile nelle applicazioni sanitarie, dove gli insight emotivi possono essere combinati con altri dati sul benessere per guidare cambiamenti comportamentali significativi. Con l'evoluzione continua della tecnologia, la capacità di misurare e interpretare le emozioni potrebbe rimodellare il modo in cui gli individui comprendono e gestiscono la loro salute emotiva.
Fonte: Konvoy
