Андреас Вайгенд - BIG DATA. Вся технология в одной книге

Выражения лица, колебания голоса и прочие физиологические данные – явные сигналы, и системы распознавания эмоций способны улавливать мельчайшие закономерности, незаметные для человека при всем его старании. Возможность доступа к переработанным данным об эмоциях в режиме реального времени может значительно улучшить нам жизнь, но она несет в себе и риски. Хотите знать о своем эмоциональном состоянии до, во время и после первого свидания или собеседования с потенциальным работодателем? Определение своего эмоционального состояния в каждой из этих ситуаций может иметь существенные последствия для дальнейшего развития событий. Если перед началом собеседования при приеме на работу вам сообщат, что будет использоваться приложение, определяющее ваше эмоциональное состояние, изменит ли это вашу поведенческую реакцию? Заставит ли больше волноваться или, наоборот, укрепит вашу уверенность в себе? Частично скрывать свои чувства в подобных ситуациях совершенно нормально, но это невозможно, если ваше лицо тщательно исследуется на предмет «утечек» в виде микровыражений.

В предыдущих главах я высказывал убежденность в том, что записи общения должны быть доступны всем его сторонам. Если ваш телефонный разговор «записывается в целях улучшения качества услуг», у вас должен быть доступ к этой записи. Но по мере того, как наше общение все больше и больше анализируется на предмет его эмоционального содержания, становится неясным, насколько справедливым можно считать доступ к первичной записи информации. Если некая компания использует голосовую информацию для выводов о вашем настроении и на основе этого анализа работает с вашим звонком особым образом, к каким данным у вас должен быть доступ? А что, если ваше эмоциональное состояние отличается от интерпретации, произведенной алгоритмами?

Кроме того, если мы хотим получать обработанные данные о своем эмоциональном состоянии, на основании которых мы могли бы улучшать взаимоотношения с родными, друзьями и коллегами, нам следует сделать несколько больше, чем надеть датчик на запястье или прикрепить камеру на лоб. Нам потребуется определить способы классификации и интерпретации сенсорных данных, возможно путем передачи подробных описаний своих чувств и присвоения персональной калибровки физиологическим измерениям, произведенным машинным способом. Какие из своих настроений и чувств мы готовы раскрывать, чтобы получать представления о закономерностях своего поведения, способные помогать в принятии решений?

Аудио– и видеозаписи можно использовать не только для того, чтобы определить ваше местоположение и эмоциональное состояние, но и для того, чтобы с удивительной точностью вычислить фокус вашего внимания. Действительно, с помощью обычной видеокамеры определить направление и продолжительность взгляда в режиме реального времени довольно просто. Когда вы поворачиваете голову, системы распознавания лиц и объектов понимают, что или кто теперь попадает в ваше поле зрения. Ученые из британского Университета Ланкастера и Института информатики имени Макса Планка в Германии на основе обычной видеокамеры создали систему, которая следит за направлением взгляда человека, проходящего мимо рекламного экрана, и соответствующим образом персонализирует предложения [309]. Знание о том, что привлекает внимание человека, – мощное средство, поскольку во многих случаях люди направляют свой взгляд не осознанно, а подсознательно, реагируя на окружающие раздражители.

Кроме того, камеры могут определять мельчайшие признаки смещения внимания. Исследуя лучшие способы подачи информации диспетчерам НАСА, Эрик Хорвиц и его коллеги столкнулись с проблемой когнитивной нагрузки , то есть количества усилий, затрачиваемых на обработку информации и решение задачи. Исследование Дэнни Канемана и Джексона Битти показало, что относительный диаметр зрачка может служить показателем когнитивной нагрузки на человека в процессе выполнения работы. Зрачок расширяется, когда человек впитывает новую информацию, например слышит последовательность цифр, и сужается, когда он воспроизводит ее. И чем труднее задача, тем сильнее эти изменения [310].

Мельчайшие движения глаза сообщают о многих когнитивных процессах. Когда вы заостряете на чем-то свой взгляд, глаза приходят в движение, поскольку лишь менее одного процента сетчатки обладает достаточной плотностью рецепторов для различения деталей. Кроме того, головному мозгу необходимо справиться с проблемой «слепого пятна» в месте отхода зрительного нерва от сетчатки. Эти движения глаз, происходящие с частотой от пяти до ста раз в секунду и в нескольких угловых градусах, называются саккадами. Направление, продолжительность и частота саккад и их еще более миниатюрных составляющих – микросаккад сообщают об изменениях нашего в буквальном смысле слова фокуса [311]. К тому же продолжительность фиксации может свидетельствовать о количестве времени, которое требуется мозгу для обработки информации о части некой общей картины. Фиксации являются признаком внимания.

Поскольку глаз одновременно воспринимает со стопроцентной точностью только пять-семь букв, процесс чтения требует постоянных саккад. При чтении мы фокусируем внимание на знакомых словах на значительно более короткие промежутки времени. «Регрессивные» саккады, при которых глаза постоянно возвращаются к уже просмотренной и обработанной информации, свидетельствуют о том, что воспринятая информация привела человека в замешательство. Приложение для слежения за взглядом, разработанное Каем Кунце из японского Университета Осаки, оценивает уровень сосредоточенности читателя по шкале от рассеянно-поверхностного до абсолютно погруженного. Кунце считает целесообразным, чтобы будущие приложения отмечали слова, вызывающие у читателя затруднения, и автоматически выдавали толкования во всплывающем окне [312]. Приложения могли бы также определять, когда человека можно побеспокоить, исходя из уровня его погруженности в текст [313].

Микросаккады настолько крохотны (смещение менее одного градуса), что человек не может фиксировать их в режиме реального времени. Несколько компаний, в том числе шведская Tobii Group, разработали специальные устройства и программное обеспечение для наблюдения за взглядом, способные улавливать и анализировать эти движения. Треккеры направления взгляда обычно представляют собой устройства, проецирующие инфракрасные паттерны на человеческий глаз при помощи светодиода. Инфракрасный свет неразличим для глаз, но инфракрасная камера отслеживает движения роговицы, что позволяет сделать вывод о направлении взгляда.