Facetracking – badania biometryczne z wykorzystaniem algorytmu Affectiva
Facetracking to zaawansowana technologia biometryczna, która pozwala na analizę emocji na podstawie mimiki twarzy. Wykorzystując kamerę internetową, można precyzyjnie monitorować reakcje emocjonalne respondentów zarówno w warunkach laboratoryjnych, jak i w badaniach online. W Laboratorium Badań Medioznawczych UW do facetrackingu używamy zaawansowanego algorytmu Affectiva, zintegrowanego z platformą iMotions.
Algorytm Affectiva – międzynarodowy standard analizy emocji
Affectiva to jedno z najbardziej zaawansowanych narzędzi do analizy emocji, uznawane za międzynarodowy standard w badaniach naukowych, marketingowych i psychologicznych na całym świecie. Technologia ta jest stosowana w wielu dziedzinach, od badań nad reklamą i UX, po psychologię i neuromarketing. Affectiva bazuje na sztucznej inteligencji i uczeniu maszynowym, co pozwala jej na precyzyjne wykrywanie mikroruchów twarzy oraz identyfikację emocji w czasie rzeczywistym.
Podstawy naukowe – badania Paula Ekmana
Affectiva opiera się na badaniach prowadzonych przez Paula Ekmana, jednego z pionierów w dziedzinie psychologii emocji i ekspresji mimicznych. Ekman, analizując uniwersalne wzorce mimiki twarzy, odkrył, że pewne emocje są wyrażane w podobny sposób niezależnie od kultury. Na tej podstawie opracował system Facial Action Coding System (FACS), który stał się fundamentem dla algorytmów takich jak Affectiva.
W latach 70. XX wieku Ekman prowadził badania w różnych częściach świata, m.in. wśród rdzennych mieszkańców Papui-Nowej Gwinei, udowadniając, że emocje takie jak radość, smutek, strach czy gniew mają uniwersalne wzorce mimiczne. Jego prace położyły podwaliny pod nowoczesne technologie facetrackingu, wykorzystywane dziś na całym świecie.
Więcej na temat badań Paula Ekmana można dowiedzieć się z wywiadu "Conversations with History: Paul Ekman", w którym omawia on swoje badania nad ludzką twarzą i emocjami, a także ich znaczenie dla komunikacji międzyludzkiej i zrozumienia siebie. Obejrzyj wywiad tutaj: Conversations with History: Paul Ekman.
Jakie emocje bada Affectiva?
Affectiva identyfikuje siedem podstawowych emocji oraz inne wyrażenia twarzy, które mogą dostarczyć dodatkowych informacji o stanie emocjonalnym uczestnika. Główne emocje analizowane przez algorytm to:
- Radość
- Smutek
- Gniew
- Strach
- Wstręt
- Zaskoczenie
- Neutralność
Dodatkowo Affectiva monitoruje takie wskaźniki jak poziom uwagi, zaangażowanie emocjonalne oraz wyraz twarzy (np. uśmiech, zmarszczone brwi).
Facetracking w laboratorium i online
Dzięki technologii Affectiva badania facetrackingowe mogą być prowadzone zarówno w kontrolowanych warunkach laboratoryjnych, jak i w trybie zdalnym, online. W warunkach laboratoryjnych wykorzystywane są kamery o wysokiej rozdzielczości oraz platforma iMotions, która integruje dane biometryczne z facetrackingu z innymi danymi, np. eyetrackingiem czy reakcją skórno-galwaniczną (GSR).
W badaniach online wystarczy standardowa kamera internetowa, co sprawia, że metoda ta jest dostępna dla szerokiego grona respondentów i pozwala na zbieranie danych z różnych lokalizacji geograficznych.
Facetracking jako badanie biometryczne
Facetracking należy do kategorii badań biometrycznych, ponieważ wykorzystuje fizjologiczne reakcje organizmu (mimikę twarzy) do analizy stanu emocjonalnego. Jest to niezwykle cenne narzędzie w badaniach naukowych, marketingowych i społecznych, ponieważ dostarcza obiektywnych danych o emocjach, które często są trudne do uchwycenia w tradycyjnych badaniach deklaratywnych.
Dzięki triangulacji metod, czyli łączeniu różnych technik pomiarowych, facetracking może być integrowany z innymi danymi biometrycznymi, np. pomiarami EEG, eyetrackingiem czy GSR. Pozwala to na bardziej kompleksową analizę reakcji uczestników, dając pełniejszy obraz ich stanu emocjonalnego.
Podsumowanie
Facetracking z wykorzystaniem algorytmu Affectiva to nowoczesna i skuteczna metoda analizy emocji, oparta na badaniach psychologicznych i sztucznej inteligencji. Możliwość prowadzenia badań zarówno w laboratorium, jak i online czyni tę technologię niezwykle uniwersalną. W Laboratorium Badań Medioznawczych UW wykorzystujemy ją w celu lepszego zrozumienia emocji i zachowań respondentów, co pozwala na prowadzenie innowacyjnych i precyzyjnych badań.
