BIG DATA UND EMOTIONSERKENNUNG

von Clemens Voigt

An die Weitergabe unserer Aktivitäts- und Standortdaten haben wir uns fast gewöhnt. Doch sind wir auch bereit, unser Seelenleben preiszugeben? Neue Technologien kundschaften nun unsere Gefühle aus.

Im Netz der Biometrie: Was passiert, wenn Software Lügner entlarvt und Männern hilft, Frauen besser zu verstehen? Maschinenliebe ist im Trend. Im Kino gehen Filmemacher der Frage nach, welche Gefühle wir intelligenter Technologie entgegenbringen werden. In „Her“ von Spike Jonze verliebt sich der einsame Held in das Betriebssystem „OS1“, das ihn besser versteht, als es ein Mensch je könnte. Und in „Ex Machina“, der im April startet, ist es eine Roboterfrau mit dem Namen „Ava“, die zum Objekt der Sehnsüchte eines Mannes wird. Doch findet sich die Vorstellung einer empathischen Maschine schon viel früher, etwa in E.T.A. Hoffmanns Erzählung „Der Sandmann“, in der dem Protagonisten Nathanael das Automatenwesen Olimpia als perfekte Gefährtin erscheint. Der Wunsch, im Apparat statt kalter Mechanik echte Gefühle anzutreffen, ist uralt.

echtes-oder-falsches-laecheln-1

Echtes oder falsches Lächeln? Emotionserkennende Software wie die von Affectiva bemerkt den Unterschied sofort. Zwar ist die technische Entwicklung noch nicht ganz so weit, aber die ersten Schritte werden gerade gemacht. Computerprogramme, die menschliche Emotionen noch nicht selbst empfinden, aber präzise nachvollziehen können, existieren bereits. So lautet jedenfalls das Versprechen jener aufstrebenden Start-Up-Unternehmen, die sogenannte „emotion analytics“ betreiben und sich Affectiva, Emotient oder Beyond Verbal nennen. Mittels Gesichts- oder Stimmerkennung lesen uns ihre Programme Wünsche und Leidenschaften buchstäblich von den Lippen ab – und das in Echtzeit.

WELTWEIT 2,5 MILLIONEN GESICHTER AUSGEWERTET

Die amerikanische Firma Affectiva etwa konzentriert sich auf die Analyse von Gesichtsmustern. Die wissenschaftliche Basis bildet die Forschung des Psychologen Paul Ekman, der in den siebziger Jahren Pionierarbeit bei der Klassifikation von Gesichtsausdrücken leistete. Ekman schlüsselte auf, welche Muskeln oder Muskelgruppen am Zustandekommen eines bestimmten Gesichtsausdrucks beteiligt sind und entwickelte darauf aufbauend ein Erkennungssystem namens „Facial Action Coding System“ (FACS), mit Hilfe dessen er eine Reihe sogenannter Basisemotionen bestimmte: darunter Freude, Wut, Ekel oder Überraschung. Affectivas Software geht darüber hinaus. Mit Hilfe komplexer, selbstlernender Algorithmen ist man in der Lage, ein größeres Spektrum an Emotionen abzubilden, als Ekman es vermochte.

Full Article