La UB desenvolupa un nou sistema dʼintel·ligència artificial per analitzar la qualitat de la comunicació no verbal
Mirar el tribunal mentre es parla i es gesticula es correlaciona amb notes més altes en les presentacions acadèmiques. Així ho reflecteix un nou sistema dʼintel·ligència artificial per analitzar la qualitat de la comunicació no verbal que han desenvolupat investigadors de la UB.
En l'actualitat, les competències en comunicació són una de les qualitats més rellevants, tant en lʼaspecte professional com en el personal. En el cas concret del món universitari, segons explica Sergio Escalera, investigador de la Facultat de Matemàtiques de la UB, «fins ara, lʼavaluació se centrava molt a valorar el domini dels continguts i la capacitat per redactar; però amb lʼentrada en lʼespai europeu dʼeducació superior es valoren molt més les competències relacionades amb el treball en equip i la comunicació». Escalera, que també és membre del Centre de Visió per Computador i cap del Grup de Recerca dʼAnàlisi Automàtica del Comportament Humà (HuPBA), ha dirigit el desenvolupament dʼaquest sistema juntament amb els estudiants de tercer cicle de la UB Álvaro Cepero i Albert Clapés. El sistema proposat, descrit en un article que ha publicat la revista AI Communications, és l'evolució dʼuna primera proposta feta pel mateix grup dʼinvestigadors amb el suport de lʼestudiant de doctorat Víctor Ponce.
Mirar el tribunal mentre es parla i es gesticula es correlaciona amb notes més altes en les presentacions acadèmiques. Així ho reflecteix un nou sistema dʼintel·ligència artificial per analitzar la qualitat de la comunicació no verbal que han desenvolupat investigadors de la UB.
En l'actualitat, les competències en comunicació són una de les qualitats més rellevants, tant en lʼaspecte professional com en el personal. En el cas concret del món universitari, segons explica Sergio Escalera, investigador de la Facultat de Matemàtiques de la UB, «fins ara, lʼavaluació se centrava molt a valorar el domini dels continguts i la capacitat per redactar; però amb lʼentrada en lʼespai europeu dʼeducació superior es valoren molt més les competències relacionades amb el treball en equip i la comunicació». Escalera, que també és membre del Centre de Visió per Computador i cap del Grup de Recerca dʼAnàlisi Automàtica del Comportament Humà (HuPBA), ha dirigit el desenvolupament dʼaquest sistema juntament amb els estudiants de tercer cicle de la UB Álvaro Cepero i Albert Clapés. El sistema proposat, descrit en un article que ha publicat la revista AI Communications, és l'evolució dʼuna primera proposta feta pel mateix grup dʼinvestigadors amb el suport de lʼestudiant de doctorat Víctor Ponce.
«El nostre programa mostra que els sistemes actuals de visió per computador i intel·ligència artificial són viables per analitzar automàticament la qualitat de la comunicació no verbal. El sistema es pot fer servir per analitzar presentacions, amb propòsits de formació i avaluació, així com per a entrevistes laborals, per exemple. Dʼaltra banda, actualment al mercat no existeixen eines implantades per elaborar anàlisi conductual», afirma Escalera.
El sistema, que sʼemmarca en un projecte finançat per la UB dins del Grup dʼInnovació Docent Consolidat de Matemàtiques i Informàtica (INDOMAIN), de la Facultat de Matemàtiques, sʼha aplicat en lʼanàlisi de cinquanta-quatre presentacions dʼestudiants del grau dʼEnginyeria Informàtica de la UB i del màster interuniversitari dʼIntel·ligència Artificial (UPC-UB-URV). Per fer-ho, sʼha utilitzat el dispositiu Microsoft® KinectTM, que permet capturar imatges i dades de profunditat i dʼàudio.
Tal com explica Clapés, «en una primera etapa, basant-nos en la bibliografia sobre comunicació no verbal, vam determinar una sèrie dʼindicadors per extreureʼls a partir de les dades obtingudes, com ara el nivell dʼagitació o la posició de les mans respecte al cos».
Així, per analitzar si lʼusuari mira lʼaudiència, per exemple, sʼestudia el nombre de fotogrames en què lʼinterlocutor mira endavant. O a partir de la distància de les mans a les espatlles contràries es pot determinar si lʼorador té els braços creuats. El sistema també mesura «el nivell dʼagitació de qui fa la presentació», en funció del moviment dels braços respecte al cos i el ritme de la veu.
«Aquest tipus dʼestudis van a lʼalça, sobretot per aplicar-los a la formació en línia i lʼautoformació, una de les actuacions prioritàries de la Unió Europea, i que sʼinclou en projectes del programa Horitzó 2020», remarca Escalera.
En el treball, les presentacions les puntuaven paral·lelament tres avaluadors, entre els quals hi havia psicòlegs del Grup de Recerca i Innovació en Dissenys (GRID), que lidera la catedràtica de la Facultat de Psicologia M. Teresa Anguera. La comparació entre els resultats dels avaluadors i els del sistema ha permès constatar que aquest presenta una bona fiabilitat.
Anàlisi del comportament humà
LʼHuPBA treballa en dues grans línies de recerca: una de visió per computador, que es basa a definir algorismes computacionals nous que siguin capaços dʼinterpretar les imatges, i lʼaltra dʼaprenentatge automàtic, en què a partir dʼun conjunt de dades, ja siguin dʼimatge o dʼàudio, o de qualsevol altre tipus dʼinformació que es pugui representar numèricament, el sistema pugui aprendre i elaborar estadístiques, prediccions o correlacions.
Dins dʼaquestes dues línies, lʼequip de la UB està especialitzat en lʼanàlisi de la conducta. Els mètodes que desenvolupen són molt transversals i els permeten treballar en multitud de disciplines, com ara seguretat, per analitzar si un comportament és de risc i desenvolupar mecanismes perquè el sistema intel·ligent el reconegui com a tal. O també en salut, mitjançant el desenvolupament de sistemes de suport a lʼassistència a la tercera edat (projecte Care Repite), o sistemes dʼanàlisi automàtica postural per a fisioteràpia, rehabilitació i rendiment esportiu (sistema ADiBAS Posture de lʼspin-off de la UB PhysicalTech), etc.
«Al final, el que fem és utilitzar el coneixement dʼexperts en diferents disciplines per programar lʼaprenentatge automàtic, perquè el sistema sigui una eina de suport que ajudi lʼexpert a prendre una decisió, però mai perquè sigui una eina de diagnòstic», conclou Escalera.
Referència de lʼarticle:
Cepero, Álvaro; Clapés, Albert; Escalera, Sergio. «Automatic non-verbal communication skills analysis: a quantitative evaluation». AI Communications, gener de 2015, vol. 28, p. 87-101. DOI: 10.3233/AIC-140617