A maioria dos algoritmos provavelmente nunca ouviu a música dos Eagles, "Olhos Lyin '." De outra forma, eles fariam um trabalho melhor de reconhecimento da duplicidade.

Os computadores não são muito bons em discernir falsas declarações, e isso é um problema, pois as tecnologias são cada vez mais implantadas na sociedade para tomar decisões que moldam as políticas públicas, negócios e vida das pessoas.

Acontece que os algoritmos falham em testes básicos como detectores de verdade, de acordo com pesquisadores que estudam fatores teóricos de expressão e as complexidades de ler emoções no Instituto de Tecnologias Criativas da USC. A equipe de pesquisa concluiu dois estudos usando a ciência que prejudica a psicologia popular e as técnicas de compreensão de expressão de IA, ambos assumem que as expressões faciais revelam o que as pessoas estão pensando.

"Tanto as pessoas quanto os chamados algoritmos de 'leitura de emoção' contam com a sabedoria popular de que nossas emoções estão escritas em nosso rosto, "disse Jonathan Gratch, diretor de pesquisa humana virtual da ICT e professor de ciência da computação na Escola de Engenharia da USC Viterbi. "Isso está longe de ser verdade. As pessoas sorriem quando estão com raiva ou chateadas, eles mascaram seus verdadeiros sentimentos, e muitas expressões não têm nada a ver com sentimentos internos, mas refletem convenções conversacionais ou culturais. "

Gratch e colegas apresentaram as descobertas hoje na 8ª Conferência Internacional sobre Computação Afetiva e Interação Inteligente em Cambridge, Inglaterra.

Claro, as pessoas sabem que as pessoas podem mentir com uma cara séria. Os jogadores de pôquer blefam. Os candidatos a emprego falsificam entrevistas. Cônjuges infiéis trapaceiam. E os políticos podem proferir afirmações falsas com alegria.

Ainda, algoritmos não são tão bons em detectar duplicidade, mesmo quando as máquinas são cada vez mais utilizadas para ler as emoções humanas e informar decisões de mudança de vida. Por exemplo, o Departamento de Segurança Interna investe em tais algoritmos para prever ameaças potenciais. Algumas nações usam vigilância em massa para monitorar dados de comunicação. Algoritmos são usados ​​em grupos de foco, campanhas de marketing, para selecionar candidatos a empréstimos ou contratar pessoas para empregos.

"Estamos tentando minar a visão da psicologia popular que as pessoas têm, se pudéssemos reconhecer as expressões faciais das pessoas, poderíamos dizer o que eles estão pensando, "disse Gratch, que também é professor de psicologia. "Pense em como as pessoas usavam polígrafos naquela época para ver se as pessoas estavam mentindo. Na época, havia mau uso da tecnologia, assim como o uso indevido da tecnologia de expressão facial hoje. Estamos usando suposições ingênuas sobre essas técnicas porque não há associação entre as expressões e o que as pessoas realmente estão sentindo com base nesses testes. "

Para o provar, Gratch e seus colegas pesquisadores Su Lei e Rens Hoegen da ICT, junto com Brian Parkinson e Danielle Shore na Universidade de Oxford, examinou expressões faciais espontâneas em situações sociais. Em um estudo, eles desenvolveram um jogo que 700 pessoas jogavam por dinheiro e depois capturaram como as expressões das pessoas impactaram suas decisões e quanto elas ganharam. Próximo, eles permitiram que os sujeitos revisassem seu comportamento e fornecessem insights sobre como eles estavam usando as expressões para obter vantagem e se suas expressões correspondiam aos seus sentimentos.

Usando várias abordagens inovadoras, a equipe examinou as relações entre expressões faciais espontâneas e eventos importantes durante o jogo. Eles adotaram uma técnica da psicofisiologia chamada "potenciais relacionados a eventos" para lidar com a extrema variabilidade nas expressões faciais e usaram técnicas de visão de computador para analisar essas expressões. Para representar os movimentos faciais, eles usaram um método proposto recentemente chamado fatores faciais, que captura muitas nuances de expressões faciais sem as dificuldades que as técnicas de análise modernas oferecem.

Os cientistas descobriram que sorrisos eram as únicas expressões provocadas de forma consistente, independentemente da recompensa ou justiça dos resultados. Adicionalmente, os participantes eram bastante imprecisos em perceber emoções faciais e particularmente pobres em reconhecer quando as expressões eram reguladas. As descobertas mostram que as pessoas sorriem por vários motivos, não apenas felicidade, um contexto importante na avaliação das expressões faciais.

"Essas descobertas enfatizam os limites do uso da tecnologia para prever sentimentos e intenções, "Gratch disse." Quando empresas e governos reivindicam esses recursos, o comprador deve ficar atento porque muitas vezes essas técnicas têm suposições simplistas que não foram testadas cientificamente. "

Pesquisas anteriores mostram que as pessoas tirarão conclusões sobre as intenções e prováveis ​​ações dos outros simplesmente com base nas expressões dos outros. Embora existam estudos anteriores usando a análise automática de expressão para fazer inferências, como o tédio, depressão e rapport, menos se sabe sobre até que ponto as percepções de expressão são precisas. Essas descobertas recentes destacam a importância das informações contextuais ao ler as emoções dos outros e apóiam a visão de que as expressões faciais comunicam mais do que podemos acreditar.