Una visión muy completa de la computación afectiva por Rafael Calvo y colaboradores

Jun112021

‘The Oxford Handbook of Affective Computing‘ es un intento, creo que bastante conseguido, de reunir el estado de arte general de una disciplina tan novedosa y heterogénea como es el ‘affective computing’, es decir, el procesamiento computacional de las emociones tanto para su detección en humanos como para su expresión por parte de agentes inteligentes incluyendo a robots.

Se trata de la típica obra coral, con muchísimos autores diferentes, a pesar de lo cual el discurso general está bastante bien hilado y hay una buena coherencia y completitud temática, cosa que no siempre sucede en este tipo de obras. Es un libro bastante extenso y de una complejidad entre media y alta pero se puede conseguir sacar bastantes conclusiones y aprender mucho con un esfuerzo razonable.

El volumen está compuesto por 41 capítulos que, tras uno introductorio, se agrupan a continuación en cinco partes de temáticas bien diferenciadas. En concreto, la estructura y esbozo de contenidos es la siguiente

‘1. Introduction to affective computing‘: Un capítulo inicial que, más que presentar el campo del affective computing como tal, lo que hace es explicar la estructura y contenidos del libro.
‘SECTION ONE – THEORIES AND MODELS‘: Se centra en los fundamentos teóricos del affective computing intentando conectar las diferentes perspectivas que integran este campo tan multidisciplinar como son la psicología, la neurociencia, la informática, la lingüística, etc. Incluye ocho capítulos:
- ‘2. The Promise of Affective Computing‘: donde Rosalind Picard, la fundadora de esta disciplina, cuenta, desde una perspectiva bastante personal, el nacimiento de la misma y sus primeros pasos.
- ‘3. A Short History of Psychological Perspectives of Emotion‘: ofrece también una perspectiva histórica, ahora específica de la cara psicológica del afective computing y cómo se ha ido contestando a cinco preguntas: (1) ¿Cómo se generan las emociones? (2) ¿Cómo influyen en la cognición y el comportamiento? (3) ¿Cuál es la naturaleza de las emociones? (4) ¿Cómo han evolucionado los sistemas de emociones y (5) ¿Cuáles son las estructuras y procesos cerebrales involucrados?
- ‘4. Neuroscientific Perspectives of Emotion‘: Resume la literatura relativa a emociones en el campo de la neurociencia y se debaten las bases neurobiológicas de las emociones básicas (miedo, ira, repulsión, felicidad y tristeza) y su carácter innato o no.
- ‘5. Appraisal Models‘: Desarrolla los llamados ‘modelos de evaluación’, una de las teorías de las emociones más usadas en affective computing.
- ‘6. Emotions in Interpersonal Life: Computer Mediation, Modeling and Simulation‘: analiza cómo la dinámica de la interacción interpersonal puede modificarse en las interacciones mediadas por ordenador como en el caso del correo electrónico o las redes sociales.
- ‘7. Social Signal Processing‘: presenta el campo del procesado de señales sociales que, en cierto sentido, es un super-conjunto de la computación afectiva.
- ‘8. Why and How to Build Emotion-Based Agent Architectures‘: Aparte de las motivaciones para la construcción de agentes emocionales, el capítulo revisa algunas de las teorías sobre emociones y cómo se usan para crear agentes artificiales capaces de adaptarse a las emociones de los usuarios.
- ‘9. Affect and Machines in the Media‘: repasa cómo se han tratado en los medios de comunicación los agentes con capacidades afectivas y cómo ese tratamiento ha influido en la investigación en el campo del affective computing.
‘SECTION TWO – AFFECT DETECTION‘: Se centra, como cabe esperar por el nombre, en los mecanismos (sensórica y procesamiento) que permiten la detección de emociones. Incluye ocho capítulos:
- ‘10. Automated Face Analysis for Affective Computing‘: explica el uso de la visión artificial para medir y codificar el comportamiento facial, describiendo las más recientes técnicas de seguimiento, registro y extracción. Además, muestra algunas aplicaciones como la detección de la angustia, depresión o desengaño o estudios de coordinación interpersonal.
- ‘11. Automatic recognition of Affective Body Expressions‘: se centra ahora en las expresiones corporales de la emoción, los dispositivos disponibles para su detección,, el reconocimiento de emociones a partir de esa información capturada y las diferentes aplicaciones.
- ‘12. Speech in Affective Computing‘: Se concentra en el tratamiento del habla en computación afectiva y muestra cómo se genera ese habla emotiva en los órganos vocales, cómo procesar y extraer de la señal características acústicas y de prosodia y cómo lleva eso al desarrollo de detectores de afecto basados en el habla.
- ‘13. Affect Detection in Texts‘: Habla del denominado análisis de sentimiento, es decir, la detección de emociones a partir del lenguaje. Explica el estado del arte en cuanto a detección de emociones a partir de texto y cierra con dos temas avanzados como el reconcimiento del humor y el uso de características extralingüísticas como puede ser la música para la detección de emociones.
- ‘14. Physiological Sensing of Emotion‘: Aporta una breve historia de la psicofisiología y una introducción a los sensores, medidas y características fisiológicas que se pueden usar en la detección de emociones.
- ‘15. Affective Brain-Computer Interfaces: Neuroscientific Approaches to Affect Detection‘: Revisa la teoría subyacente a los enfoques neurofisiológicos para la detección de emociones, tratando los aspectos técnicos, y muy especialmente el tratamiento de señales EEG y también debate los retos y algunas aplicaciones potenciales.
- ‘16. Interaction-Based Affect Detection in Educational Software‘: se presenta una técnica alternativa al uso de sensores en que se intentan deducir las emociones a partir de la interacción del usuario con el software.
- ‘17. Multimodal Affect Recognition for Naturalistic Human-Computer and Human-Robot Interactions‘: de alguna manera proporciona una visión integrada al tratar la detección de emociones multimodal, es decir, integrando varios mecanismos de los tratados en los capítulos anteriores.
‘SECTION THREE – AFFECT GENERATION‘: Cambia el punto de vista para abordar la generación de emociones o, por mejor decir, la expresión o simulación de emociones, y lo hace referido a los denominados agentes conversacionales con cuerpo (ECAs – ‘Embodied Conversational Agents‘).
- ‘18. Facial Expressions of Emotions for Virtual Characters‘: capítulo que comienza atacando el problema de la generación de expresiones faciales ligadas a las emociones que se quieren expresar así como la medición de las expresiones emocionales de esos agentes y la percepción de los usuarios.
- ‘19. Expresing Emotion Through Posture and Gesture‘: Se salta ahora a la postura y el gesto, expresado mediante pantallas extáticas o también mediante el verdadero movimiento y se introducen algunos lenguajes de marcas existentes para ello.
- ‘20. Emotional Speech Synthesis‘: aborda la introducción de elementos emocionales en la labor de síntesis de voz, eliminando la monotonía y la entonación plana. Se describe el modelado y las aproximaciones técnicas existentes.
- ‘21. Emotion Modeling for Social Robots‘: En muchos casos los ECA siguen siendo puro software. En este capítulo se presenta esa expresión de emociones en robots sociales y se demuestra cómo comportamientos muy sencillos del robot pueden transmitir de manera efectiva emociones.
- ‘22. Preparing Emotional Agents for Intercultural Communication‘: Estudia la problemática de los agentes conversacionales y robots sociales que tienen que actuar en diferentes contextos sociales y culturales.
‘SECTION FOUR – METHODOLOGIES AND DATABASES‘: Trata de las técnicas específicas de la computación afectiva o de la adaptación de técnicas procedentes de otras disciplinas al caso concreto de la computación afectiva. Incluye ocho capítulos, a saber:
- ‘23. Multimodal databases Collection, Challenges and Chances‘: Describe la mecánica y desafíos para la recolección y etiquetado de datos multimodales que reflejen emociones de cara al entrenamiento de los algoritmos y se muestra una mecánica en 10 pasos. Además, identifica un conjunto representativo de bases de datos audiovisuales y multimodales existentes.
- ‘24. Ethical Issues in Affective Computing‘: se introduce en las problemáticas éticas y la aplicación de códigos éticos.
- ‘25. Research and Development Tools in Affective Computing‘: Se muestran algunas de las herramientas existentes.
- ‘26. Emotion Data Collection and Its Implications for Affective Computing‘: se concentra sobre todo en las problemáticas que surgen cuando un investigador intenta formalizar su entendimiento intuitivo de las emociones en un modelo computacional.
- ‘27. Affective Elicitation for Affective Computing‘: Se trata de cómo obtener de manera fiable información sobre emociones de individuos para su uso posterior en modelado o entrenamiento y todo ello en situaciones reales. Se comentan estímulos como videos, música, etc y también métodos activos que implican involucrar a personas en interacciones con otras o bien pedirles que adopten expresiones o posturas.
- ‘28. Crowdsourcing Techniques for Affective Computing‘: Se comenta la posibilidad del crowdsourcing para el etiquetado de datos para entrenamiento.
- ‘29. Emotion Markaup Language‘: Se presenta un lenguaje de marcas de emociones (‘EmotionML’) que es el recomendado por el W3C.
- ‘30. Machine Learning for Affective Computing Challenges and Opportunities‘: los algoritmos de detección de emociones suelen ser algoritmos de machine learning de aprendizaje supervisado, por lo que se tratan algunos detalles específicos en aspectos como el etiquetado o la extracción de características.
‘SECTION FIVE – APPLICATIONS OF AFFECTIVE COMPUTING‘: Destaca algunas de los usos existentes o emergentes del affective computing, a lo largo de once capítulos:
- ‘31. Feeling, Thinking, and Computing with Affect-Aware Learning Techologies‘: proporciona ejemplos de dos tipos de técnicas: sistemas reactivos que responden cuando se detecta un estado emocional y sistemas proactivos que promueven o mitigan la posibilidad de la aparición de un estado emocional.
- ‘32. Enhancing Informal Learning Experiences with Affect-Aware Technologies‘: Muestra la aplicación de las tecnologías afectivas en entornos de aprendizaje informal como museos o zoos.
- ‘33. Affect-Aware Reflective Writing Studios‘: estudia cómo se pueden usar las nuevas tecnologías de modo que los escritores reflexionen en el proceso que adoptan incluyendo aquellas circunstancias que les hacen disfrutar más de la escritura.
- ‘34. Emotions in Games‘: revisa estudios que se sitúan en la frontera entre la emoción, el diseño de juegos y tecnología de forma que ayuden a diseñar interacciones lúdicas basadas en emociones.
- ‘35. Autonomous Closed-Loop Biofeedback: An Introduction and a Melodious Application‘: Estudia los sistemas de lazo cerrado con feedback biológico afectivo y lo aplica a validar un reproductor de música afectivo.
- ‘36. Affect in Human-Robot Interaction‘: Se estudian las relaciones afectivas con robots preguntándose cómo eso puede añadir valor o si ese tipo de robots pueden ser compañeros válidos.
- ‘37. Virtual reality and Collaboration‘: discute cómo entornos virtuales colaborativos pueden dar respuesta a comportamientos emocionales verbales y no verbales y la aplica a la interacción con avatares que actúan como reflejo de la propia identidad..
- ‘38. Unobstrusive Deception Detection‘: Explora algoritmos y tecnologías que se pueden usar para detectar el engaño. Se muestran las bases psicológicas, sus correlatos fisiológicos, tecnologías automatizadas y aplicaciones potenciales.
- ‘39. Affective Computing Emotional Development and Autism‘: Se estudia la aplicación de técnicas afectivas en el tratamiento de niños con trastornos del espectro autista.
- ‘40. Relational Agents in Health Applications Leveraging Affective Computing to promote healing and Wellness‘: Se estudia el uso de avatares para simular la relación médico-paciente.
- ‘41. Cyberpsichology and Affective Computing‘: Se propone el uso de tecnología afectiva en un contexto más amplio de desarrollo personal, lo que se denomina computación positiva.

Personalmente puedo decir que este libro me ha gustado mucho y que lo he disfrutado en gran medida. Es cierto que la temática que aborda me parece apasionante pero también creo que tiene mérito el propio libro porque, a pesar de su carácter científico-técnico, con un poco de ‘background’ se entiende bastante bien y el desarrollo no es en absoluto farragoso o al menos a mi no me lo ha parecido.

Con la única reserva de que es un libro que, en el momento de leerlo ya tiene cinco años (y eso puede ser mucho en un terreno tan innovador y dinámico), me parece que realmente es ahora mismo ‘la Biblia’ de la computación afectiva y toda una referencia en este campo pero incluso también en otros relacionados como el Human-Robot Interaction.

Un gran libro que no puedo menos que recomendar para quien esté realmente interesado en estas temáticas y esté dispuesto a dedicarle el tiempo de lectura que este libro requiere.

Rafael A. Calvo

(Fuente: Traducción y ligera elaboración propia de la biografía en su página oficial)

Rafael A. Calvo es Presidente del Design Engineering en el Dyson School of Design Engineering, Imperial College London. También es co-líder en el Leverhulme Centre for the Future of Intelligence y co-editor de IEEE Transactions on Technology and Society. Hasta 2019 fue director del Wellbeing Technology Lab y del Software Engineering Group que se centra en el diseño de sistemas que soportan el bienestar en áreas como la salud mental, la medicina y la educación. En 2015 Calvo fue designado como Future Fellow del Australian Research Council para estudiar el diseño de tecnología soporte del bienestar.

Actor entusiasta en la búsqueda de un diseño de la tecnología más ético, Rafael es miembro de la IEEE Global Initiative on Ethics of Autonomous and Intelligent Systems, una parte de la AI for Good Global Summit de las Naciones Unidas, y en 2019 se unió al Leverhulme Centre for the Future of Intelligence.

Ha sido acreedor a cinco premios sobre enseñanza y publicado cuatro libros y más de 200 artículos en los campos de HCI, diseño soporte del bienestar, tecnologías de aprendizaje, computación afectiva e inteligencia computacional. Entre sus libros se incluyen ‘Positive Computing: Technology for Wellbeing and Human Potential‘ y el ‘Positive Computing: Technology for Wellbeing and Human Potential‘. Ha trabajado globalmente en universidades, institutos, e instituciones de formación profesional incluyendo el Language Technology Institute en la Carnegie Mellon University, Universidad Nacional de Rosario, y una estancia sabática en la University of Cambridge y la University of Memphis.
Rafael ha trabajado también como consultor tecnológico para proyectos en los Estados Unidos, Brasil, Argentina y Australia. Es editor asociado de Medical Internet Research – Human Factors (JMIR-HF) y antiguo editor asociado del IEEE Transactions on Learning Technologies y el IEEE Transactions on Affective Computing.

Tiene un doctorado en Inteligencia Artificial aplicada a la clasificación automática de documentos y también ha trabajado en la Carnegie Mellon University, Universidad Nacional de Rosario y como consultor de proyectos a lo largo de todo el mundo.

Puedes saber más del autor visitando su página oficial o siguiéndole en twitter donde se identifica como @Rafael_A_Calvo.