Ein großer Teil der zwischenmenschlichen Kommunikation basiert auf der Empathie und dem Lesen nonverbaler emotionaler Signale. Wir teilen unsere Freude oder Traurigkeit mit anderen, auch wenn wir es nicht absichtlich tun. Aus diesem Grund wurde lange Zeit angenommen, dass das Lesen der Sprache der Emotionen die grundlegende Barriere für die Schaffung künstlicher Intelligenz ist, die in der Lage ist, mit Menschen auf menschliche Weise zu kommunizieren. Heute sind wir jedoch viel näher an der Lösung des Geheimnisses und der Möglichkeit, emotional mit Maschinen zu kommunizieren.


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Zwischen EEG und Emotionen

Lange Zeit war es uns nicht möglich, die Gehirnwellenbewegung auf Emotionen zu übertragen. Wie kann man EEG interpretieren? Schließlich kümmerten sich um dieses Problem Wei-Long Zheng und sein Team von der Universität Shanghai. Der Forscher schloss die Teilnehmer an EEG an und zeichnete deren Gesichtsausdrücke auf. Darüber hinaus ordnete er an, die mit den ausgestrahlten Filmen verbundenen Emotionen zu beschreiben. Als Ergebnis fand er Gesetzmäßigkeiten, die helfen zu bestimmen, welche Art von Gehirnwellen für welche Emotionen verantwortlich ist.

Obwohl die Gruppe seiner Untersuchung nicht als vollständig repräsentativ betrachtet werden kann (es ist nicht bekannt, ob die Gehirnwellen älterer Menschen auf die gleiche Weise interpretiert werden sollten), ist dies jedoch ein großer Schritt in der Interpretation menschlicher Affekte.

Ein Algorithmus, der Sarkasmus auffängt (besser als menschliche Empfänger)

Wir überschätzen unsere Fähigkeit, Gefühle auszudrücken, und das, was für uns offensichtlich ist, muss für unsere Gesprächspartner oder Leser nicht so sein. Vor allem im Internet. In der Studie von 2005 identifizierten die Teilnehmer den Sarkasmus nur in 56% der Fälle korrekt (nach der Absicht des Absenders). Die Forscher spürten das Potenzial und versuchten einen Weg zu finden, Wörter mit den Emotionen zu verbinden, die sie ausdrücken sollten. Schließlich haben David Bamman und Noah A. Smith einen Algorithmus entwickelt, der dies tun kann: er fängt Sarkasmus in 85% der Fälle auf, also effektiver als Menschen. Ihr Erfolg bestand darin, nicht nur den Inhalt selbst, sondern auch den Kontext, die Zielempfänger und den Absender zu berücksichtigen.

Bamman und Smith starteten mit Twitter und suchten nach Tweets mit den Hashtags „#sarcasm“ und „sarcastic“. Es stellte sich heraus, dass die wichtigste Information das Profil des Autors war: die Aufnahme dieser Daten erlaubte eine korrekte Interpretation der Aussage.

Die Ergebnisse ihrer Forschung verwendete u.a. das Verteidigungsministerium, um die im Internet veröffentlichten Inhalte zu analysieren und provozierende Witze von den Symptomen der realen Gefahr zu trennen.

Kommerzielle Nutzung: Affectiva

Affectiva ist ein Tool, mit dem Sie die Emotionen von Benutzern in Echtzeit mit Kameras in verschiedenen Geräten (von Computern, über Smartphones, bis hin zu Google Glass) verfolgen können. Das System interpretiert Gesichtsausdrücke als Emotionen und erlaubt auf dieser Grundlage genau zu bestimmen, welche Inhalte die Empfänger unterhalten, bewegen oder engagieren.

Diese Lösung wird in vielen Bereichen eingesetzt: erstens, um Inhalte in Echtzeit zu optimieren und zu personalisieren, als Reaktion auf die Aktionen bestimmter Personen. In der Filmindustrie hilft Affectiva dabei, die aufregendsten Fragmente zu identifizieren, aus denen Trailer hergestellt werden.

Manipulationen

Größeres Wissen bringt jedoch mehr Verantwortung mit sich. Werden Marken und Medien die Fähigkeit erlangen, unsere Emotionen zu manipulieren? In dem berühmten (oder eher berühmt-berüchtigten) Facebook-Experiment wurden ahnungslose Nutzer des Zuckerberg-Portals einer Studie unterzogen: einigen von ihnen wurden negative Inhalte angezeigt, anderen – die mit dem positiven Charakter. Der Inhalt wurde nicht beeinträchtigt – der Algorithmus wurde leicht modifiziert, der den Selektionsmechanismus der Einträge bestimmte.

Die Entscheidung von Facebook selbst, seine Nutzer einem solchen Experiment zu unterziehen, teilte die öffentliche Meinung. Einige verteidigten die Entscheidung der Plattform und argumentierten, dass wir jeden Tag ähnlichen Manipulationen ausgesetzt sind – sei es durch A/B-Tests oder durch Personalisierung. Wer im Internet auf Objektivität und Transparenz setzt, der ist sich seiner unrealistischen Erwartungen schuldig. Gegner dieser Position argumentierten, dass ihr Vertrauen missbraucht wurde: wir geben Facebook viele unserer intimen, emotionalen Erfahrungen und nichts rechtfertigt den zynischen Gebrauch dieses Wissens, selbst für Forschungszwecke.

Zweifellos werden neue Lösungen für das langfristige Lesen von Emotionen auch das Marketing verändern. Wir erfahren mehr darüber, wie Kunden auf unsere Produkte reagieren oder wie sie die verschiedenen Etappen des Kaufweges wahrnehmen. Wir werden wissen, was ihnen auf unserer Webseite gefällt und was sie nervt. Dies würde enorme Möglichkeiten für Marketing Automation eröffnen: wir könnten Inhalte in Echtzeit personalisieren, indem wir nicht nur das Verhalten und Benutzerprofil berücksichtigen, sondern auch das, wie er sich im gegebenen Moment fühlt.

Wie gefällt Ihnen eine solche Vision? Gefällt sie Ihnen oder eher erschreckt sie Sie?