SALUD, TECNOLOGíA

Máquinas que aprenden a medir nuestras emociones

Máquinas que aprenden a medir nuestras emociones

Por Malu Barnuevo | Juanlu Ocampos | 27-01-2017

Javier Hernández

Javier Hernández

Investigador del MIT

Rosalind Picard, directora del Affective Computer Group del Media Lab en el MIT, recordaba en un reportaje que le dedicó la revista Wired que, en 1995, cuando se decidió a compartir su primer estudio sobre las emociones y las máquinas, un compañero se presentó en la puerta de su despacho agitando los folios en los que estaba escrito su artículo calificándola de loca. La cosa no fue mucho mejor cuando intentó publicarlo en revistas: uno de sus colegas llegó a afirmar que su texto podía ser apropiado para una revista de avión, pero jamás para una publicación científica. Eran los peajes que tenía que pagar una mujer adelantada a su tiempo en un mundo dominado por hombres que la miraban con la desconfianza de quien se cree superior pero -en la intimidad- se sabe superado. Hoy la computación afectiva es un campo de investigación muy activo y amplio que requiere de la participación de profesionales de distintas ramas de la ciencia (neurólogos, matemáticos, ingenieros…) y que tiene su propia publicación por la cantidad de estudios que genera. Picard tenía razón cuando aseguraba que “los ordenadores hacen que la gente se sienta como si fueran bobos, cuando en realidad las estúpidas son las máquinas”. Entender esto -aparentemente sencillo- no ha sido fácil, porque los humanos nos relacionamos con el mundo que nos rodea a través de las emociones. Y cuando estas quedan fuera de la ecuación, nos vemos perdidos. Por ello hablamos con los ordenadores, nos enfadamos con ellos, los golpeamos o acariciamos; pasamos tanto tiempo frente a sus pantallas que terminamos por desarrollar relaciones afectivas con las máquinas. Así que a nadie puede extrañarle que el siguiente paso -ese que está a las puertas y que a algunos asusta- sea conseguir que los ordenadores sepan interpretar nuestras emociones y reaccionar ante ellas de la manera adecuada.

La computación afectiva es el campo de investigación en el que se desenvuelve el español Javier Hernández, miembro del equipo de Roslind Picard en el MIT. Su trabajo está destinado a conseguir que las máquinas aprendan a medir los patrones biométricos de las personas que los utilizan de una manera fiable, reconozcan las emociones, y finalmente adapten el entorno para que esas emociones puedan ser gestionadas más eficazmente. Las aplicaciones prácticas de estos avances permitirán, por ejemplo, que los coches puedan saber si el conductor está estresado y actuar en consecuencia.

Las implicaciones de la computación afectiva impregnarán toda la tecnología en los próximos años y crearán un nuevo paradigma en nuestra relación con las máquinas. “En el futuro, asegura Javier Hernández, habrá aplicaciones con las que cuando vayas, por ejemplo, al cine, dependiendo de tu estado de ánimo o como reaccionas a una escena particular, cambie la historia y se adapte a tus preferencias para crear una experiencia más interactiva y personalizada”. Así que podremos seguir enfadándonos con los ordenadores… pero ellos se darán cuenta.

Edición: Juanlu Ocampos | Georghe Karja
Texto: José L. Álvarez Cedena

Transcripción de la conversación
JAVIER HERNÁNDEZ
00:22
El estrés es algo que necesitamos en el día a día. Es algo muy bueno que nos ayuda a prepararnos cuando tenemos situaciones de alta demanda. Por ejemplo, si tienes una entrega o si tienes una situación que es peligrosa. Entonces tu cuerpo se adapta a esa situación para poder tener los recursos necesarios.

El problema está en que si experimentas estrés durante el día a día, durante mucho tiempo, se puede volver crónico y eso afecta a muchas enfermedades. Mi investigación se centra en el desarrollo de sistemas que pueden ayudar a mejorar tu relación con el estrés. Para ello me centro en tres áreas. Una de ellas es la medición: por ejemplo, intentar medir los distintos aspectos fisiológicos que cambian cuando estás estresado, como el ritmo cardíaco, la respiración, etc. La segunda es el entendimiento. Para ello utilizamos inteligencia artificial que nos permite reconocer los patrones específicos del estrés. Y por último tenemos la adaptación. ¿Cómo podemos utilizar toda esta información para tener adaptaciones inteligentes que nos ayuden a mejorar nuestra relación con el estrés?
JAVIER HERNÁNDEZ
01:21
Cada vez que nuestro corazón palpita, el movimiento de la sangre hace que haya una serie de movimientos. Nosotros no los vemos porque son muy pequeños, pero la tecnología, los sensores que tenemos hoy en día en los móviles pueden capturar estos movimientos. Lo mismo ocurre cuando respiras. Es mucho más aparente si te pones la mano en el pecho, pero es mucho más sutil cuando vas al bolsillo.

Nosotros hemos desarrollado un software que se puede poner en los móviles y puede transformar esos sensores de movimiento que usamos para rotar los móviles o para contar los pasos en sensores de medicina para medir el ritmo cardíaco, la respiración y otras muchas cosas. Por ejemplo, hemos visto que los teclados de ordenador, los ratones pueden capturar el incremento de tensión que tienes en los músculos cuando estás estresado. Con el coche, la manera en la que abres la puerta, la tensión que tienes, la manera en la que interaccionas con el GPS, la manera en la que te comunicas y hablas con el GPS… toda esa información se puede ir cogiendo.

También por ejemplo en el volante puedes medir la sudoración de las manos. Una vez que tienes esa información se puede usar de muchas maneras para ayudar a mejorar el estrés de los conductores. Por ejemplo, hemos creado un sistema que lo que hace es cambiar el color del salpicadero para que te haga ser consciente de que tus niveles de estrés están incrementando. También hemos explorado cambiar el color del coche con pintura que cambia con la temperatura para informar a otros conductores de que estás estresando y que quizás deberían tener una distancia más amplia.
JAVIER HERNÁNDEZ
03:04
La inteligencia emocional es una parte muy importante que tendría que incorporarse en la tecnología. Actualmente la tecnología como los dispositivos móviles, los ordenadores crean mucha frustración y parte de ello creemos que es porque no tienen la inteligencia emocional como nosotros la tenemos con otras personas.

Hay distintas maneras de modelar las emociones. Una de las maneras que nosotros utilizamos es descomponer las emociones en dos componentes principales. Una es el nivel de energía que tienes, por ejemplo, si estás muy excitado o estás muy apagado; y la positividad, si es muy positiva o negativa. Desarrollando tecnologías que puedan medir estos dos componentes podemos intentar entender las emociones.

Las emociones se utilizan para muchas cosas. Por ejemplo, nosotros las utilizamos para tomar decisiones. Dependiendo de si estamos contentos o estamos frustrados, tomamos decisiones de una manera muy diferente para cambiar nuestra situación. También para entendimiento y para ver cómo funciona el ambiente y tomar las decisiones. En el futuro las tecnologías podrán usar esta información no solo para entender bien tus necesidades, sino también para incorporarlas en su toma de decisiones.

Por ejemplo, en el futuro habrá aplicaciones que cuando vayas al cine, y dependiendo de tu estado de ánimo o de cómo reaccionas a una escena en particular, cambie el futuro y se adapte a tus preferencias para crear una experiencia mucho más interactiva y personalizada. Y de la misma manera, si estás escuchando música y quieres tener una música que te ayude a concentrarte en el trabajo, te pondrá un tipo de canciones. Si quieres una música que te ayude a alegrarte un poco el día, seguramente te irá poco a poco llevando a ese estado de ánimo.