AI lahko določi osebnost s sledenjem vašim očem
Glede na novo študijo na Univerzi v Južni Avstraliji (UniSA) so lahko način, kako premikate oči, močan pokazatelj vašega osebnostnega tipa.
Raziskovalci UniSA so v partnerstvu z Univerzo v Stuttgartu (Nemčija), Univerzo Flinders (Avstralija) in Inštitutom za informatiko Max Planck (Nemčija) z najsodobnejšimi algoritmi strojnega učenja pokazali povezavo med gibanjem osebnosti in oči.
Prejšnje študije, ki so pokazale povezavo med osebnostnimi lastnostmi in gibi oči, kažejo, da ljudje s podobnimi lastnostmi navadno premikajo oči na podoben način. Optimisti na primer redkeje porabijo čas za pregledovanje negativnih čustvenih dražljajev (npr. Slik kožnega raka) kot pesimisti.
V novi študiji so raziskovalci ugotovili, da lahko gibi oči ljudi razkrijejo, ali so družabni, vestni ali radovedni, pri čemer algoritemska programska oprema zanesljivo prepozna štiri od petih osebnostnih lastnosti: nevrotizem (težnja k živčnosti, negotovosti, samokritičnosti ali nerodno), ekstraverzija (pridobi energijo iz socialnih interakcij), prijetnost (težnja po taktiziranosti, občutljivosti, ustrežljivosti in obzirnosti) in vestnost (težnja po nadzoru impulzov in delovanju na družbeno sprejemljiv način).
Za študijo je raziskovalna skupina spremljala gibanje oči 42 udeležencev, ko so opravili opravke po univerzitetnem kampusu, in nato ocenila njihove osebnostne lastnosti z uveljavljenimi vprašalniki.
Raziskovalci pravijo, da študija razkriva nove povezave med predhodno neraziskanimi gibi oči in osebnostnimi lastnostmi ter ponuja pomemben vpogled v nastajajoče področje obdelave socialnih signalov in socialne robotike.
"Te ugotovitve zagotovo lahko izboljšajo interakcije med človekom in strojem," je dejal dr. Tobias Loetscher iz UniSA. »Ljudje vedno iščejo izboljšane, prilagojene storitve. Vendar pa današnji roboti in računalniki niso socialno ozaveščeni, zato se ne morejo prilagoditi neverbalnim znakom.
"Ta raziskava ponuja priložnosti za razvoj robotov in računalnikov, da bodo postali bolj naravni in boljši pri razlagi človeških socialnih signalov."
Loetscher je dodal, da ugotovitve predstavljajo tudi pomemben most med strogo nadzorovanimi laboratorijskimi študijami in preučevanjem naravnih gibov oči v resničnih scenarijih.
»Ta raziskava je izsledila in izmerila vizualno vedenje ljudi, ki se ukvarjajo s svojimi vsakdanjimi nalogami, in zagotovila bolj naravne odzive, kot če bi bili v laboratoriju.
"In zahvaljujoč našemu pristopu k strojnemu učenju ne le potrjujemo vlogo osebnosti pri razlagi gibanja oči v vsakdanjem življenju, temveč razkrivamo tudi nove značilnosti gibanja oči kot napovedovalce osebnostnih lastnosti."
Vir: Univerza v Južni Avstraliji
