25/07/2018
Door Ad Spijkers
Mensen herkennen gebaren en duidelijke blikken razendsnel en nagenoeg automatisch. Computers en robots kunnen dat niet. Daarom onderzoeken wetenschappers wereldwijd hoe men de samenwerking tussen mens en computer socialer, efficiënter en flexibeler vorm kan geven.
Informatici van de Universität des Saarlandes in Saarbrücken en de Universität Stuttgart hebben samen met psychologen van Flinders University in Adelaide (Australië) een nieuwe mijlpaal bereikt. Het door hen ontwikkelde softwaresysteem verwerkt de oogbewegingen van een persoon om te berekenen of deze kwetsbaar, gezellig, verdraagzaam, nauwgezet of nieuwsgierig is.
Met onze ogen nemen wij niet alleen de omgeving waar. Ze zijn ook het venster naar onze ziel. Ze verraden wie we zijn, hoe we ons voelen en wat we doen. De onderzoekers uit Duitsland en Australië hebben een eigen softwaresysteem zo getraind, dat het oogbewegingen kan evalueren en wat kan zeggen over karaktertrekken van een persoon. Het team gebruikte daarvoor speciale rekenmethoden voor machine learning.
Experiment
Om de data voor de training en evaluatie te verkrijgen, werkten aan de Flinders University 50 studenten (42 vrouwen en 8 mannen) met een gemiddelde leeftijd van 22 jaar mee. Na hun aankomst in het laboratorium voorzagen de onderzoekers de studenten van een zogeheten Eye Tracker.
Deze filmde de oogbewegingen van de proefpersonen terwijl ze ongeveer tien minuten over de campus slenterden en in de campuswinkel koffie of iets anders kochten. Daarna verzochten de onderzoekers de studenten om de brillen af te doen en speciale vragenlijsten in te vullen om aldus langs conventionele weg de persoonlijkheid en mate van nieuwsgierigheid te bepalen.
Om de opgenomen oogdata onafhankelijk van de respectievelijke duur van de opname te analyseren, hebben de oderzoekers met een verschuifbaar tijdvenstergewerkt zodat geen karakteristieken werden afgezwakt. Uit elk resulterend tijdvenster haalden de onderzoekers 207 kenmerken. Hiertoe behoorden statistieken over kijkfixaties en over het knipperen van de ogen.
Training
Op basis hiervan en op de informatie uit de vragenlijsten vatten de onderzoekers per persoonlijkheidstrek zo'n honderd beslissingsbomen samen tot een classificator en trainden die. In de aansluitende test met tot dan toe niet gebruikt datamateriaal konden ze bewijzen, dat het softwaresysteem karaktertrekken zoals emotionele labiliteit, gezelligheid, verdraagzaamheid en nauwgezetheid herkent.
De aldus verkregen kennis over non-verbaal gedrag kan worden overgebracht op robots, zodat deze zich gedragen als mensen. Zulke systemen zouden dan op een veel natuurlijker wijze met mensen communiceren en worden daardoor efficiënter en flexibeler inzetbaar.
(foto: Eye-square)