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KI gestützte Smartwatch analysiert Stimmungslagen in Gesprächen

KI gestützte Smartwatch analysiert Stimmungslagen in Gesprächen Social situations are to be made more understandable through AI-wearables (Photo: Jason Dorfman/MIT CSAIL)
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Thorsten Claus
tc

Thorsten Claus ist Gründer und Chefredakteur von “moobilux | Connected Mobile” mit mehr als 16 Jahren Berufserfahrung. Der langjährige Journalist beschäftigt sich vor allem mit Themen rund um die mobile Telekommunikation. Als Experte veröffentlichte er in den vergangenen Jahren u. a. Fachbeiträge in “VoIP Compendium”, “Voice Compass” und “t3n”. Als Experte berichtete er in “Deutschland-Radio Wissen”, “Finacial Times Deutschland” und bei “n-tv” über die neuen Trends und Entwicklungen in der Technologie-Branche. Thorsten Claus ist Mitgründer der Pitch-TV-Eventserie „pitchfreunde // Show Your Mobile“ welches sich speziell an Startups mit Fokus Mobile & e-Mobility richtet.

Ob der Gesprächspartner fröhlich oder traurig ist, ist für Menschen mit Angststörungen oder Asperger-Syndrom oft nicht so leicht einzuschätzen, was wiederum zu Stress bei den Betroffenen führen kann. Ein Forscher-Team vom Massachusetts Institute of Technology (MIT) möchte Menschen, die sich mit der Einschätzung von sozialen Situationen schwertun, nun Künstliche Intelligenz (kurz KI Anm. d. Red.) an die Hand geben, die die Stimmungslage während eines Gesprächs analysiert.

Algorithmus erkennt Stimmung
Tuka Alhanai und Mohammad Ghassemi haben die Technologie für das Samsung Simband entwickelt und zeichneten 31-mehrminütige Konversationen auf. Das System analysiert Audio-Aufnahmen, Text-Transkriptionen und physiologische Messungen – mit 83-prozentiger Wahrscheinlichkeit ordnet der Algorithmus richtig zu, ob ein Gespräch vorwiegend fröhlich oder traurig ist. Ein zweiter Algorithmus analysiert im Fünf-Sekunden-Takt den Stimmungswechsel von positiv über neutral bis hin zu negativ – und schnitt dabei um 7,5 Prozent besser ab als bestehende Systeme.

Probanden mussten zum Testen der KI entweder eine fröhliche oder eine traurige Geschichte erzählen. Lange Pausen und eine monotone Stimme weisen auf traurigere Geschichten hin, während energetische, abwechslungsreiche sprachliche Muster mit fröhlicheren Erzählungen verbunden werden. Bei der Analyse der Körpersprache fiel auf, dass traurigere Geschichten zu mehr Herumzappeln und einer erhöhten kardiovaskulären Aktivität führten.

Detailgenauigkeit wird verbessert
“Unser nächster Schritt wird sein, die Detailgenauigkeit des Algorithmus zu verbessern, sodass wir langweilige, angespannte und aufregende Momente besser benennen können, anstatt Interaktionen nur als ‘positiv’ oder ‘negativ’ zu bezeichnen”, verrät Alhanai gegenüber moobilux.com. Außerdem hofft sie, in Zukunft in größerem Ausmaß Daten sammeln zu können, möglicherweise auch auf kommerziellen Geräten wie der Apple Watch.

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