Un teléfono inteligente que sabe cuándo estamos enfadados
Unos investigadores de Samsung han desarrollado un teléfono inteligente capaz de detectar las emociones de las personas. En lugar de basarse en cámaras o sensores especializados, el teléfono infiere el estado emocional del usuario basándose en cómo está utilizando el teléfono.
Por ejemplo, realiza un seguimiento de algunas interacciones, como la velocidad con la que teclea un usuario, con qué frecuencia pulsa la tecla «de retroceso» o los botones de «símbolos especiales» y en qué medida se sacude el dispositivo. Estas mediciones permiten al teléfono decidir si el usuario está feliz, triste, sorprendido, temeroso, enfadado o disgustado, señala Hosub Lee, un investigador de Samsung Electronics, del grupo de Inteligencia del Samsung Advanced Institute of Technology, en Corea del Sur. Según él, si bien puede parecer que estas interacciones no tienen mucho que ver con las emociones, existen correlaciones sutiles entre estos comportamientos y el estado mental del usuario, que los algoritmos del software pueden detectar con una precisión del 67,5%.
El sistema prototipo que se presentará en Las Vegas, en la Consumer Communications and Networking Conference, está diseñado para funcionar como parte de un cliente de Twitter en un Samsung Galaxy S II con SO Android. Este prototipo permite que las personas de una red social visualicen, junto a los tweets, símbolos que indican el estado emocional de la persona. No obstante, según Lee, podría tener muchas otras aplicaciones. El sistema podría emitir diferentes tonos de llamada en un teléfono dependiendo del estado emocional de la persona que llama o para animar a alguien que está triste. «El teléfono podría mostrar una historieta graciosa para hacer que el usuario se sienta mejor» señala.
Según Lee, la precisión todavía es bastante baja, pero la tecnología está todavía en una etapa experimental muy temprana y sólo se ha probado con las interacciones de un único usuario. Samsung no ha querido aclarar si planea comercializar esta tecnología, pero según Lee, con más datos de entrenamiento, se puede mejorar mucho el proceso.
Fuente: Technology Review
