Emoções básicas

A maioria das pessoas sabe que um sorriso forçado é mais exagerado que um sincero, além de surgir e desaparecer mais abruptamente. A análise dos movimentos faciais confirmou esse conhecimento popular e revelou outras sutis diferenças. Essas sutilezas ficaram evidentes num estudo de Jeffrey Cohn e Karen Schmidt, da Universidade de Pittsburg, na Pensilvânia. Eles utilizaram a tecnologia de percepção de movimentos para comparar sorrisos forçados com sorrisos espontâneos provocados por vídeos de comédia. A conclusão foi que sorrisos espontâneos são mais complexos, com repetidas elevações dos cantos da boca.

Outros pesquisadores obtiveram sucesso no outro extremo do espectro emocional: a detecção da dor. O computador é eficaz para diferenciar a dor real da fingida, diz um estudo publicado por Gwen Littlewort e seus colegas da Universidade da Califórnia em San Diego. A equipe investigou se o software de expressões faciais distinguia pessoas que efetivamente sofriam (porque suas mãos estavam imersas em água gelada) das que haviam sido orientadas a simular dor. O computador acertou em 88% dos testes. Já quando os cientistas pediram a 170 voluntários para classificar as dores como verdadeiras ou falsas, eles acertaram somente 49% das vezes.

Pantic e seus colegas querem descobrir se o computador consegue identificar uma dor nas costas analisando expressões faciais e gestos corporais. Eles esperam que a máquina diferencie dores físicas de dores que as pessoas acreditam sentir, mas que, na verdade, são induzidas por depressão ou por um comando inconsciente. Esse avanço ajudaria a verificar a eficácia dos analgésicos. “Quando alguém receber um medicamento para dor, poderemos monitorar se o remédio está fazendo efeito observando seu comportamento”, explica Pantic.

Uma equipe de pesquisadores desenvolveu uma técnica de interpretação de emoções para ajudar crianças com problemas de processamento sensorial, como os autistas, a aprender a identificar emoções. Picard e Rana el Kaliouby, do MIT, criaram o que chamaram de Interactive Social-Emotional Toolkit (iSET, conjunto de ferramentas socioemocionais). Quando ele é usado, uma câmera monitora o rosto de alguém com quem a criança conversa e identifica 31 movimentos faciais e da cabeça. O software analisa os movimentos e os classifica em seis estados: aprovação, desaprovação, concentração, reflexão, interesse e confusão. Uma tela de cristal líquido exibe seis bolhas etiquetadas que crescem ou diminuem de acordo com as emoções identificadas. Se a pessoa move a cabeça em sinal positivo e sorri, a bolha com a etiqueta de aprovação cresce. Se o ouvinte desvia o olhar, a bolha vermelha da desaprovação fica maior. O sistema está sendo testado na prática com grupos de crianças.