Precisión

El reconocimiento emocional es una forma de IA que está diseñada para analizar expresiones faciales e identificar emociones como felicidad, tristeza, disgusto, enojo, miedo y sorpresa. La tecnología utilizada es una combinación de visión por computadora y algoritmos de redes neuronales profundas convolucionales, para analizar imágenes o videos de los rostros de las personas e identificar patrones que corresponden a emociones específicas.

Es importante señalar que la tecnología de reconocimiento de emociones aún se encuentra en sus primeras etapas, y la industria lleva a cabo investigaciones continuas para mejorar su precisión.

Calidad de la imagen o video: La tecnología tiene mayor probabilidad de producir resultados precisos cuando las imágenes o videos que se analizan son de alta calidad, con rostros claros y bien iluminados. Factores como una resolución muy baja, mala iluminación o el ángulo de la cámara pueden dificultar que el algoritmo identifique emociones con precisión.

Algoritmo: Diferentes algoritmos tienen diferentes niveles de precisión. El presente algoritmo utiliza técnicas de aprendizaje profundo como redes neuronales convolucionales (CNN) y está entrenado en grandes conjuntos de datos. Este tipo de algoritmos se considera más preciso que los que utilizan técnicas de aprendizaje automático tradicionales.

Datos de entrenamiento: La precisión de la tecnología de reconocimiento facial de IA emocional también puede verse afectada por la calidad y diversidad de los datos de entrenamiento a los que ha estado expuesto el algoritmo. El presente algoritmo está entrenados en un conjunto de datos diverso de imágenes y videos de personas de diferentes edades, géneros y origen étnico. Es probable que sea más preciso que aquellos que están entrenados en un conjunto de datos más limitado.

Condiciones de iluminación: La interacción entre la luz y la piel, conocida como refracción de la luz, varía significativamente entre diferentes tonos de piel. Esta variación no es una cuestión de mejor o peor rendimiento, sino que depende del contexto: en condiciones de poca luz, la precisión del reconocimiento facial en ciertos tonos de piel podría ser mayor, mientras que en entornos bien iluminados, otros tonos de piel pueden ser detectados con mayor precisión. Estas diferencias, atribuibles a la física de la interacción de la luz, pueden tener un impacto relevante en la precisión del reconocimiento de emociones, aún cuando la IA utilizada en este sitio, ha reducido considerablemente estos sesgos derivado de n entrenamiento vasto y diverso.

Influencia del género, la etnicidad y el perfil de ingreso: Existe un grado de sesgo en estas tecnologías, particularmente en lo que respecta al origen étnico, género y nivel socioeconómico. Como resultado, es importante ser consciente de estos sesgos y tomar medidas para mitigarlos.

En lo que respecta a la influencia de estos tres factores, el estudio “Interseccionalidad en la señalización y reconocimiento de emociones: La influencia del género, la etnicidad y el perfil de ingreso” (Monroy & Keltner 2022), encontró que ni el género ni la etnicidad afectan la señalización o reconocimiento de las emociones. Sin embargo, el nivel socioeconómico sí influye, pues los individuos pertenecientes a los deciles de ingresos más bajos resultaron ser más confiables asl momento de mostrar sus emociones y más certeros a la hora de reconocer las expresiones emocionales de terceros.

Además, diversos estudios han demostrado que la tecnología de reconocimiento de emociones, es más precisa para ciertas emociones como la felicidad y el enojo, que para otras como la tristeza y sorpresa (Dupré, Küster & McKeown, 2019). También se han encontrado grados de variabilidad entre diferentes algoritmos, cada uno con criterios técnicos distintos, lo que dificulta establecer una métrica universal para medir su precisión.

A pesar de esto, la precisión actual de la predicción de emociones puede considerarse entre el 70% y el 80% para casi todos los algoritmos en el mercado, incluyendo el utilizado en este sitio (Morphcast).

Fuentes:

Dupré, D., Krumhuber, E., Küster, D., & McKeown, G. J. (2019, September 26). Emotion recognition in humans and machine using posed and spontaneous facial expression. https://doi.org/10.31234/osf.io/kzhds

Monroy, M., Cowen, A. S., & Keltner, D. (2022). Intersectionality in emotion signaling and recognition: The influence of gender, ethnicity, and social class. Emotion, 22(8), 1980–1988. https://doi.org/10.1037/emo0001082