Por ejemplo, analiza ciertas variables de entrada, tales como la velocidad de escritura, con qué frecuencia se presionan las teclas de 'retroceso' o de 'símbolos especiales' e incluso la cantidad de veces que se agita el dispositivo. Estas mediciones permiten que el teléfono sepa si el usuario está contento, triste, sorprendido, temeroso, enfadado o disgustado, afirma Hosub Lee, investigador de Samsung Electronics y el Grupo de Inteligencia del Instituto Avanzado de Tecnología de Samsung en Corea del Sur. Lee dirigió el trabajo sobre el nuevo sistema. Asegura que estas variables quizá parezcan tener poco que ver con las emociones, pero existen sutiles correlaciones entre estas conductas y el estado mental que pueden ser detectadas por los algoritmos de aprendizaje de máquinas con una precisión del 67,5 por ciento.
El sistema prototipo, que se presentará en Las Vegas (EE.UU.) la próxima semana en la Conferencia de Redes y Comunicaciones para Consumidores, está diseñado para funcionar como parte de un usuario de Twitter en un dispositivo Samsung Galaxy S II con Android. Permite que la gente en una red social vea símbolos junto a los tuits que indican el estado emocional de la persona. Sin embargo, existen muchas más aplicaciones potenciales, indica Lee. El sistema podría determinar el uso de diferentes tonos sonoros en un teléfono para comunicar el estado emocional de la persona que llama o ayudar a animar a alguien que se sienta decaído. "Podría mostrarle una tira cómica al usuario para que se sienta mejor, por ejemplo", explica Lee.
En el futuro, este tipo de detección de emociones es probable aumente su atractivo, asegura Lee. "La tecnología de reconocimiento de emociones será un punto de partida para elaborar sistemas sensibles al contexto para futuros dispositivos de electrónica de consumo o servicios", afirma. "Si conocemos la emoción de cada usuario, podemos ofrecer servicios más personalizados".
En el caso de Samsung, cada usuario tiene que entrenar su sistema. Durante esta etapa, siempre que el usuario envíe un tuit algo, el sistema registrará un número de variables fáciles de obtener, incluyendo acciones que podrían reflejar el estado emocional del usuario, así como pistas contextuales, como las condiciones climáticas o la iluminación, que pueden afectar al humor, indica Lee. El sujeto también registra sus emociones en el momento de cada tuit. Todo esto se envía a un tipo de algoritmo probabilístico de aprendizaje de máquinas conocido como 'red bayesiana', que analiza los datos para identificar correlaciones entre las distintas emociones, el comportamiento del usuario y el contexto.
La precisión es todavía muy baja, afirma Lee. La tecnología está aún en una fase experimental muy inicial y se ha probado con las aportaciones de un único usuario. Samsung no ha hecho público si tiene previsto comercializar esta tecnología, aunque Lee señala que con más datos de formación, el proceso puede ser mejorado. "Con esta función, seremos capaces de descubrir nuevas características relacionadas con los estados emocionales de los usuarios, u otras formas de predecir fenómenos afectivos, el estado de ánimo, la personalidad o la actitud", afirma.
La lectura indirecta de las emociones a través del uso cotidiano del teléfono móvil y el contexto es un enfoque novedoso y, a pesar de su poca precisión, es algo en lo que merece la pena seguir investigando, afirma Rosalind Picard, fundadora y directora del Grupo de Investigación de Computación Afectiva del MIT (Instituto de Tecnología de Massachusetts, EE.UU.), y cofundadora de Affectiva, que el año pasado lanzó un producto comercial para detectar las emociones humanas. "Existe un enorme mercado creciente de tecnologías capaces de ayudar a las empresas a mostrar mayor respeto por los sentimientos de los clientes", explica. "Reconocer los momentos en que el cliente esté interesado o aburrido, estresado, confundido o encantado es un primer paso vital hacia el tratamiento respetuoso de los clientes", concluye.