Hogyan tudja felhasználni az érzéseinket a rendészet a baleset-megelőzésben? Milyen érzelmeket mutat arcunk egy másodfokú egyenlet láttán? A FaceReader érzelemfelismerő és viselkedéselemző szoftverrel az önismeret magasabb fokára hághatunk, de társadalmi problémák megoldásában is segítséget nyújthat.
Írta: Kalánová Barbara, fotó: Hegedüs Krisztián
A FaceReaderrel kapcsolatos legfrissebb kutatásaikat mutatták be a Budapesti Corvinus Egyetem szakemberei az idei Kutatási héten. Dr. Sass Judit, a BCE Pszichológia Tanszék vezetője az érzelem- és viselkedéselemző rendszer működését, jelentőségét és korlátait ismerette. A hallgatói bevonódás elősegítéséért végzett kutatás eredményeit Vinczéné Fekete Lídia, a BCE Oktatási, Minőségfejlesztési és Módszertani Központának módszertani támogató tanácsadója prezentálta. Uricska Erna, a BCE Szociológia és Kommunikációtudomány Doktori Iskola PhD-hallgatója arról számolt be, hogyan segítheti a szoftver a digitális rendészeti kommunikáció hatékonyságát. Arról, hogy milyen hatása van a matematikához fűződő érzéseinknek a döntéseinkre, Farkas-Kis Máté matematikus, a Döntéselmélet Tanszék kutatója beszélt.
Fotó: Hegedüs Krisztián
A Noldus érzelem- és viselkedéselemző rendszert Lucas Noldus etológus fejlesztette ki az 1990-es években. Rögzíti a viselkedések kiemelt jellemzőit, és egy szoftver segítségével feldolgozza az adatokat, amelyekből megállapítja, hogy milyen érzelmek játszódnak le bennünk akár egy reklám megnézésénél, egy céges megbeszélésen vagy termékválasztásnál. A szoftver folyamatos továbbfejlesztésével egyre csak bővül a felhasználásra kerülő adatok száma, a FaceReader egy új, kiegészítő része ennek a komplex rendszernek. Az érzelmek arcról való automatikus leolvasására szolgál, tehát önmaga generál adatokat az érzelmekről. Megmutatja, hogy egy adott pillanatban a minket érő ingerek milyen érzelmeket keltenek bennünk, hogyan viszonyulunk emberekhez, tárgyakhoz, történésekhez, illetve milyen hangulatváltozásokat élünk meg.
„A FaceReader a tesztelések eredményei alapján 90%-os pontossággal méri fel és elemzi a bennünk lejátszódó és arcunkra kiülő érzelmeket. A hat alapérzelmet, amely a boldogság, a szomorúság, a harag, a félelem, az érdeklődés, és a meglepődés, valamint ezek kombinációjából adódó érzelmeket, például a megvetést is észleli”
– mutatta be a rendszert Dr. Sass Judit tanszékvezető.
Fotó: Hegedüs Krisztián
Az adatok elemzésénél figyelembe veszik az arc egyedi jellemzőit is. A szubjektív élmény feltárására, az egyén érzelmeinek kiváltó okára egyelőre nem képes a rendszer. Az alapérzelmek kombinációit tekintve - például az unalom, az érdeklődés és a zavar - együttjárásokra vonatkozó következtetések azonban megállapíthatók, ugyanis detektálja a rendszer, ha bizonyos ideig fennáll az adott érzelmi reagálás. A FaceReaderből másodpercre pontosan egyidejűleg visszanézhető a számítógépen az általunk nézett tartalom és az arcunkon megjelenő érzelem.
A FaceReadert egy sikeres pályázat következtében vásárolta meg a Budapesti Corvinus Egyetem, hogy tudományos kutatásokat végezhessenek a kutatók a rendszer alkalmazásával. Az oktatással, a pénzüggyel, illetve az orvostudománnyal kapcsolatos fejlesztésekben és az élet különböző területein egyaránt hasznosítható a rendszer. Segítségével vizsgálható többek között a orvos-páciens kapcsolata; az üzleti kommunikáció hatékonysága befektetői meetingeken, illetve a tanulói bevonódásra ható tényezők.
Pozitív érzelmeket serkentő oktatás előnyben
A szoftverrel végzett egyik legfrissebb kutatás eredményéről Vinczéné Fekete Lídia módszertani támogató tanácsadó beszélt. A vizsgálat a tanulók érzelmi bevonódásának elősegítésére összpontosít, figyelembe véve a hallgatók számára ideális tanulási környezet kialakítását és az érdeklődés felkeltését. Az érzelmek segíthetik és akadályozhatják is a tanulási bevonódást. A tanulást elősegítő érzelmek közé tartoznak a pozitív és aktiváló érzelmek – mint például az élvezet, az öröm, a flow –, azonban a harag vagy a frusztráció is rövid távon akár segíthet is bevonódásban, viszont nem tesz hozzá a hallgatók hosszú távú motivációjának és érdeklődésének kiépítéséhez.
„Attól, hogy egy érzelem pozitív, még nem feltétlenül segíti a tanulási bevonódást, és attól, hogy negatív, nem feltétlenül akadályozza”
– hívta fel a figyelmet a jelenség további kutatásának szükségességére Vinczéné Fekete Lídia.
Fotó: Hegedüs Krisztián
Az eddigi tanulmányok jelentős része az önbeszámolókra és interjúkra támaszkodik. A kutatók azt vizsgálták, alkalmas-e a FaceReader az érzelmek detektálására tanulási környezetben, valamint, hogy milyen összefüggést mutatnak az érzelmek a tanári kommunikációval. A kutatás során 35 hallgató arcát elemezték oktatóvideók nézése közben a FaceReader segítségével, ezután az aktuális érzelmi állapotukról és a kimutatott kiugró értékek okára kérdeztek rá a kutatók.
Az eredmények alapján bizonyos érzelmek esetében hatékonyan és helytállóan mérte a FacerReader az érzelmeket, amiket a hallgatók önbeszámolói is igazoltak. A kutatásból kiderült, hogy az öröm és a meglepődés megjelenése szoros összefüggést mutatott egymással. Ez arra engedhet következtetni, hogy érdemes a meglepődés hatását is kihasználni a tanári kommunikációban, valamint hogy a tanulás közben az arcon a szomorúságnak és az erős koncentrációnak hasonló jelei vannak. A kutatók azt is megállapították, hogy a legmotiválóbb elem, amit egy tanár beletehet egy oktatóvideóba, az a saját arca.
Negatív érzelmek előhívása a baleset-megelőzésért
Uricska Erna PhD-hallgató a digitális rendészeti kommunikáció területén vizsgálta a FaceReader lehetőségeit. A vezetés közbeni mobilhasználat csökkentése érdekében elkészített három társadalmi célú reklámvideó megtekintéséhez alkalmazta a FaceReadert – más módszerek bevonása mellett –, hogy megállapítsa, milyen hatásfokkal lehet alkalmazni ezeket, illetve melyek azok a tényezők, amelyekkel sikeresen megszólíthatók a Z generáció tagjai, hogy ne használjanak mobiltelefont vezetés közben.
Fotó: Hegedüs Krisztián
A pilot kutatás eredményei azt mutatták, hogy rendkívül fontos a célközönség személyes bevonódása, például az érintettség, vagy az adott életkorra jellemző helyzetek. Ezek nagyobb érzelmi hatást váltanak ki a nézőkből. Kiderült az is, hogy a közvetlen balesetet és a baleset bekövetkeztében a tettekkel való szembesülést bemutató videók nagyobb hatással voltak a nézőkre, mint a baleset elkerülését bemutató videóé.
Természetesen itt nem az autóroncsok tömeges bemutatására utalunk, hanem sokkal inkább meghökkentő, elgondolkodtató üzenetet is közvetítő rövid, társadalmi célú videókra. Fontos kiemelni, hogy a szoftver alkalmazása mint kutatási módszer az adatvédelmi szabályok (teljes arc), az eszközhasználat ideje és az eredmények kódolása miatt a kutatás pilot szakaszában jól alkalmazható volt, de nagymintás kutatás esetén kombinált módszerekre van szükség.
„Az egyik videóban szereplő gyerekjáték a nézőkben magas intenzitású szomorúságot váltott ki, de az további kutatásokat igényel, hogy ez az érzelem hogyan hathat a Z generáció vezetés közbeni mobilhasználattal kapcsolatos attitűdjére”
– részletezte Uricska Erna PhD-hallgató.
Fotó: Magánarchívum
A videó megtekintése közben az öröm is érzékelhető volt a hallgatók arcán, ami a kutatás további korlátjára hívja fel a figyelmet. Ezekben az esetekben ugyanis nem őszinte öröm jelenik meg az arcokon, hanem a nézői visszajelzések alapján a videóban szereplő lány mosolygására adott reakciónak (tükörreflex) tudható be.
A matematika iránti érzések hatása a döntéseinkre
A kognitív matematikai képességek és a választásaink minőségének kapcsolatát kutatja Farkas-Kis Máté MBA, viselkedéstudományi és döntési kutató, a Döntéselmélet Tanszék tanársegédje. Kutatásának fókuszában a matematikai szorongás áll, illetve, hogy ennek megjelenésével hogyan befolyásolják a számok mindennapi döntéseinket. Általánosan elmondható, hogy egyes tanulási területek vonzóbbak számunkra, míg mások kevésbé, s ezek között egyik vezető terület a matematika. Ugyanis ez az a tárgy, amelyet ha nem tudunk, akkor nem lusták voltunk megtanulni, hanem azt érezzük, hogy buták vagyunk hozzá, nincs elég képességünk a megértéséhez. Ugyanakkor Máté vallja, hogy #mindenkimatematikus, s a megfelelő módszertannal, csak a felszínre kell hozni egy olyan képességet, amely tudat alatt mindenkiben ott van.
Fotó: Hegedüs Krisztián
Ebben fog segítséget nyújtani számára ez a program, amely betekintést adhat, hogy mit éreznek az emberek a matematikai problémamegoldás során. A kutatása mostani fázisában közel 72 órányi videofelvétel vár a részletes elemzésre. A FaceReadert - a Kooperatív Doktori Programnak köszönhetően - egy felnőtt vállalati csoporton alkalmazták, akik matematikai jellegű problémákon dolgoztak. A kutatás célja, hogy megnézzék, milyen érzelmek mutatkoznak az egyéneken a feladatok megoldása közben. Különlegessége, hogy egyazon csoportot egy időben rögzítette, így látszanak a párhuzamos reakciók, továbbá a kutatás előtt a ProfilesXT segítségével felmérésre kerültek az részvevők személyes kognitív szintjei is. A kutatás rávilágít, hogy a kognitív matematikai képességek, hogyan hatnak a döntéseinkre. A számok láttán például a menedzserekben elinduló érzelmek befolyásolják, hogy hogyan dolgozzák fel a rendelkezésükre álló információkat és az asszociáció a matematika órára olyan érzéseket hív elő, amelyek ugyanúgy befolyással vannak döntéseikre.
„A matematikával tanulmányaink és egész életünk során elkerülhetetlenül találkozunk, azonban ha maga a tanulás vonzóbbá válik számunkra, magához a tantárgyhoz is változhat a hozzáállásunk. Ugyanis ha valamiben nincs sikerélményünk, azt elkezdjük eltávolítani magunktól”
– jelentette ki Farkas-Kis Máté.
A Noldus FaceReader egy új dimenzióját nyithatja meg a matematikaoktatás módszertanának és minőségének, illetve hogy fenntarthatóvá tegyék a matematika oktatásának befogadását. A FaceReader hamarosan korlátozott keretek között az egyetemen belül azon hallgatók számára is elérhetővé válik, akik komoly kutatási szándékkal használnák a rendszert. Mindehhez nélkülözhetetlen a GDPR betartása. Moodle tananyagon keresztül minden szükséges információ rendelkezésre áll majd a használathoz.
