你笑了,所以我们认为你喜欢这个产品

Marteker .2021-06-07 08:53.阅读量.43

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营销人员想读懂消费者的想法,但他们不是通灵者。他们将心理学与技术结合起来,通过分析消费者的面部表情来读懂消费者的想法。

情绪识别是一项相对较新的技术,是人工智能和机器学习、移动设备或台式机上的摄像头以及识别微笑或皱眉所需的软件等相关知识、学科的交叉。软件对相机看到的内容进行编码,面部表情必须与包含数百万个示例的数据库相匹配。这会将用户的表情与已知的面部表情情绪样本相关联,然后对其进行评分以进行测量。

然后营销人员可以使用这些信息来找出如何使他们的产品更具吸引力和吸引力。

注意力和情绪测量供应商 Realeyes 的营销副总裁麦克斯·卡莱霍夫(Max Kalehoff) 表示,主流媒体偶尔会将面部识别和面部编码混为一谈。「面部识别是用于识别或验证个人的软件,而面部编码是通过面部线索检测情绪。面部编码与识别个人无关。」

该工具具有很大的潜力,但也存在许多缺陷。

情感识别面部编码管用?

也许更准确的标签可能是「情感识别面部编码 (FCER)」,IT 分析和咨询公司 Alta Plana 的创始人、情感分析专家瑟斯·格莱姆斯(Seth Grimes) 指出。他解释说,该技术试图对表情和表情变化进行分类,并从面部识别中获得情感识别。但格莱姆斯也提出了一个值得注意的警告:情感识别也取决于上下文。

格莱姆斯举了一个例子:一张已故篮球明星科比·布莱恩特微笑的照片。「看到这一点的人可能会感到难过,」他说。然而,微笑与幸福有关。他指出,该示例表明某些关联可能存在问题。他说,如果你不考虑文本和语音,那么考虑面部表情和情绪之间的关联可能是不够的。

「面部情感识别目前存在争议,」格莱姆斯继续说道。心理学家保罗·埃克曼 (Paul Ekman) 的工作是这项技术的基础。埃克曼曾假设有六种普遍的情绪:恐惧、愤怒、喜悦、悲伤、厌恶和惊讶。(埃克曼本人对其商业应用持怀疑态度。)

批评者指出,这个前提可能并非在所有文化中都普遍存在。「尝试使用机器(学习)来模拟情绪表达是可行的,」格莱姆斯说。该模型可以考虑从一种文化到另一种文化在情感意义方面的差异。不是所有的笑容都是一样的。「你需要确保模型尽可能没有偏见,」格莱姆斯说。例如,「如果你卖给老年人,你就不会在模型中生孩子了。」谁构建模型也是一个因素。「白人男性工程师可能没有意识到多样性问题。」

面对现实

尽管如此,超越模型限制的一种方法是通过收集更多数据来扩大模型。卡莱霍夫解释说,就 Realeyes 而言,这意味着招募心理学家和注释员来训练软件检测各种人类情绪。「我们在情感和注意力人工智能方面的投资现在包括近 7 亿个人工智能标签,近 600 万个视频测量会话,现已获得 17 项专利。我们的历史档案现在包括 30,000 个视频广告。」

该公司的方法考虑到微笑在每种文化中都不尽相同,因此在其他国家招聘心理学家和注释员有助于加深和扩大数据库,同时减少偏见。例如,「情绪在(某些)文化中更为微妙,因此我们必须确保反映这些细微差别。」卡莱霍夫说。

Realeyes 的整个目的是衡量人类的注意力和情感,作为改进数字视频内容的因素。如果广告视频不起作用,营销人员就会知道在哪里「调整」视觉效果以提高观众的注意力。Realeyes 对用户的情绪状态(快乐、惊讶、困惑、蔑视、厌恶、同理心、恐惧)以及参与度、消极性进行评分。面部识别不会受到胡须或眼镜的干扰。

「通过我们的广告测量产品,阅读和解释情绪状态开始是对单个视频创意的更加定性的诊断,由训练有素的创意和媒体分析师进行。」卡莱霍夫回忆道。「随着时间的推移,我们已经学会了如何合成原始测量数据,这些数据可以通过自动处理来预测现实世界的结果,例如市场关注度、视频完成度甚至品牌好感度。」

那不是微笑,而是「面部动作单元」

Noldus Information Technology 离客户仅一步之遥。「我们为他们(用户体验设计师)提供了了解用户心理状态和体验的工具,」公司创始人兼训练有素的生物学家卢卡斯·诺杜斯说。然后用户体验设计师可以应用这些数据来构建更有效的在线商务网站。Noldus 的两个相关产品是可在实验室环境中使用的 FaceReader 和可用于在任何地方测试受试者的 FaceReader Online。

 分析面部表情的典型方法是「跟随埃克曼」。诺杜斯解释说,研究人员将根据“六大”情绪(恐惧、愤怒、快乐、悲伤、厌恶和惊讶)检查微笑和皱眉。但他解释说,这六个基本表达「太粗糙」,不足以描述人类的表达。一个人使用面部 43 块肌肉的某种组合来表达他们的情绪状态。Noldus 说,每一个动作都是一个「面部动作单元」,它提供了一种更精细的测量情绪状态的方法。这使人们可以衡量诸如困惑、分心、注意力和无聊等因素——会影响在线购物体验的情绪状态。

「我们人类已经进化出面部表情来相互交流,」诺杜斯说。两个人在一起的时候,微笑和皱眉是有意义的,而人们在处理无生命的物体时会做出不同的表情。在这里,AI 必须区分某人在与网站互动时皱眉——这标志着专注——与某人在与另一个人交谈时皱眉——这可能表达愤怒或厌恶。

在这里,面部动作单元可以提供更多洞察力。「在设计交互式系统时,混乱很重要。我们希望这个人找到他们想要的东西,」诺杜斯说。当然,作为客户旅程的一部分,「混乱是负面的」。

或者玩网络游戏。「你希望人们感到惊讶或震惊、愤怒或恐惧,」诺杜斯说。这就是让游戏有趣的原因。但这对于面向老年人的在线银行网站来说不是一个好的设计功能。「你想传达信任、控制和易用性,」他说——所以在这种情况下,无聊是好的。

那个皱眉很可疑

与任何新技术一样,存在滥用案例和用例的可能性,道德界限仍在定义中。有关情绪状态的数据可能会被滥用。格莱姆斯提供了一个假设情况:如果安装在汽车仪表板上的车载摄像头在遇到堵车的汽车司机时读到「愤怒”怎么办?他的保险费会涨吗?

诺杜斯划出了一个不同的界限——他不会允许他公司的产品在用户没有同意被监控的公共场合使用。这与实验室使用不同,在实验室使用中,受试者有意同意作为项目的一部分进行监控。格莱姆斯引用了谷歌的旧口号作为指导:「不要作恶。」

文章及图片来源:Martechtoday

作者:威廉·特多斯拉维奇(William Terdoslavich)

翻译:Fred

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