Вы когда-нибудь слышали о рынке распознавания эмоций? А он существует и оценивается в десятки миллиардов долларов…
Вы когда-нибудь слышали о рынке распознавания эмоций? А он существует и оценивается в десятки миллиардов долларов. Все технологические гиганты нашего времени, такие как Microsoft, Google, Apple и др., вкладывают огромные средства в создание и обучение систем искусственного интеллекта, которые могли бы приблизится к человеческому уровню распознавания эмоций.
Вы спросите, зачем? Системы распознавания эмоций имеют множество сфер практического применения. Например, в маркетинге они могут быть использованы для анализа реакции потребителей на рекламу, продукты и услуги, и помогут компаниям адаптировать свои маркетинговые стратегии под быстро меняющиеся потребительские предпочтения.
В клинической психологии они могут быть полезны в диагностике и лечении психических расстройств, таких как депрессия или тревожность, определяя эмоциональное состояние пациента и отслеживая его изменения в течение времени.
В образовании системы распознавания эмоций могут эффективно оценивать эмоциональную реакцию учащихся на учебный материал, что позволит учителям оперативно менять подход и методику обучения, чтобы сделать урок более интересным. И, наконец, безопасность.
Системы распознавания эмоций могут быть использованы для повышения безопасности в общественных местах, таких как аэропорты и транспортные узлы. Они способны выявлять подозрительное поведение и эмоциональные реакции, которые могут указывать на потенциально опасные ситуации.
Существующее на данный момент программное обеспечение для распознавания эмоций уже позволяет посредством веб-камер собирать и анализировать поведенческие модели, физиологические параметры и изменения настроения человека. Но, к сожалению, в них не учтены особенности национальных типов коммуникации.
Группа ученых из Пятигорского государственного университета решила заняться этой непростой, но актуальной проблемой. В рамках научно-исследовательского проекта № 23-28-10124 «Квантитативно-статистическая модель анализа эмоционально-маркированной коммуникации в условиях межэтнических взаимодействий в регионе Кавказские Минеральные Воды», получившего финансовую поддержку Российского научного фонда и Министерства образования Ставропольского края, молодые ученые Гончарова О.В., Левит А.А. и Фролова Н.В. под руководством доктора филологических наук профессора Заврумов З.А. поставили перед собой конкретную научную задачу – создать на основе технологий машинного обучения адаптивную модель для комплексного описания и анализа эмоционально-маркированных моделей общения в условиях межэтнических взаимодействий. Объектом исследования стал обширный корпус аудиофайлов диалогов между однополыми и разнополыми представителями русской, кабардинской и армянской этногрупп региона Кавказские Минеральные Воды, произнесенных в состояниях «радость» и «гнев».
Проект вносит свой вклад в реализацию одного из приоритетных для Ставропольского края направлений: «Демографические, миграционные, этнические процессы в регионе. Исследования проблем межэтнических и межконфессиональных взаимодействий, образа и качества жизни населения».
Поделиться новостью: