Un dispositivo detecta si estás triste cuando hablás

Dos investigadores del Laboratorio de Informática e Inteligencia Artificial del Instituto de Tecnología de Massachusetts desarrollaron un prototipo de un gadget que combina grabaciones de audio con datos fisiológicos captados por diversos sensores para mostrar el estado de ánimo que rodea una conversación. El ejercicio es aún un experimento a pequeña escala, pero los resultados son prometedores: serviría a mucha gente para mejorar su comunicación y ayudar a personas con trastornos de ansiedad o diversos grados de Asperger.

Una primera parte de la tarea consiste en examinar la narrativa de la conversación: qué se dice en ella. Para ello, el gadget, que funciona sobre un Samsung Simband con forma de reloj pulsera sobredimensionado, analiza el audio mediante un micrófono. El contenido pasa por un análisis lingüístico que clasifica las frases en tres grupos: positivas, neutrales o negativas. Esto da una primera pista sobre cuál puede ser el estado de ánimo de la persona.

Pero como todos sabemos, no sólo es importante qué se dice sino cómo. Una frase del estilo “OK, gracias” es normalmente positiva, pero puede tener connotaciones negativas si se pronuncia con ironía o tristeza, o neutral si se usa con una entonación distinta. Por esta razón se analizan otros datos fisiológicos complementarios.

El dispositivo cuenta con varios sensores: movimiento, electrocardiograma, oxímetro, giroscopio, impedancia, respuesta galvánica y temperatura de la piel, algo más o menos común en muchos smartwatches. También se examina el volumen o energía de la voz. Estos datos son muchos y se capturan como un flujo de información a intervalos de cinco segundos (el mínimo para que tengan sentido). A lo largo del tiempo se examina su promedio, mediana y varianza.

Para el experimento se contó con muchos datos en bruto, tantos que fue complicado analizarlos de forma útil. De modo que se realizaron pruebas para seleccionar los cinco parámetros más relevantes utilizando un modelo matemático que clasificaba los valores según su capacidad de acierto respecto de cada conversación con la que se entrenó el sistema. En total se utilizaron más de 30 narrativas de algo más de dos minutos cada una. Con todos estos datos, cuando el dispositivo está en funcionamiento, una red neuronal realiza el proceso de cálculo predictivo cuando se alimenta con nuevos datos. En otras palabras: puede explicar si en cada momento la persona que llevaba el dispositivo estaba alegre o triste.

Los creadores creen que algunas personas pueden encontrar interesante contar con un dispositivo que “de forma objetiva mida y comprenda los resultados de las interacciones”, como los que padecen ansiedad o Asperger. No sólo porque el dispositivo podría funcionar en tiempo real, sino porque “permitiría rebobinar una conversación y examinar qué sucedió en cada momento, detectando cuándo surge la ansiedad”.