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Big Data und Emotionserkennung : Die gläserne Seele

  • -Aktualisiert am

Im Netz der Biometrie: Was passiert, wenn Software Lügner entlarvt und Männern hilft, Frauen besser zu verstehen? Bild: Science Photo Library

An die Weitergabe unserer Aktivitäts- und Standortdaten haben wir uns fast gewöhnt. Doch sind wir auch bereit, unser Seelenleben preiszugeben? Neue Technologien kundschaften nun unsere Gefühle aus.

          Maschinenliebe ist im Trend. Im Kino gehen Filmemacher der Frage nach, welche Gefühle wir intelligenter Technologie entgegenbringen werden. In „Her“ von Spike Jonze verliebt sich der einsame Held in das Betriebssystem „OS1“, das ihn besser versteht, als es ein Mensch je könnte. Und in „Ex Machina“, der im April startet, ist es eine Roboterfrau mit dem Namen „Ava“, die  zum Objekt der Sehnsüchte eines Mannes wird. Doch findet sich die Vorstellung einer empathischen Maschine schon viel früher, etwa in E.T.A. Hoffmanns Erzählung „Der Sandmann“, in der dem Protagonisten Nathanael das Automatenwesen Olimpia als perfekte Gefährtin erscheint. Der Wunsch, im Apparat statt kalter Mechanik echte Gefühle anzutreffen, ist uralt.

          Echtes oder falsches Lächeln? Emotionserkennende Software wie die von Affectiva bemerkt den Unterschied sofort.

          Zwar ist die technische Entwicklung noch nicht ganz so weit, aber die ersten Schritte werden gerade gemacht. Computerprogramme, die menschliche Emotionen noch nicht selbst empfinden, aber präzise nachvollziehen können, existieren bereits. So lautet jedenfalls das Versprechen jener aufstrebenden Start-Up-Unternehmen, die sogenannte „emotion analytics“ betreiben und sich Affectiva, Emotient oder Beyond Verbal nennen. Mittels Gesichts- oder Stimmerkennung lesen uns ihre Programme Wünsche und Leidenschaften buchstäblich von den Lippen ab – und das in Echtzeit.

          Weltweit 2,5 Millionen Gesichter ausgewertet

          Die amerikanische Firma Affectiva etwa konzentriert sich auf die Analyse von Gesichtsmustern. Die wissenschaftliche Basis bildet die Forschung des Psychologen Paul Ekman, der in den siebziger Jahren Pionierarbeit bei der Klassifikation von Gesichtsausdrücken leistete. Ekman schlüsselte auf, welche Muskeln oder Muskelgruppen am Zustandekommen eines bestimmten Gesichtsausdrucks beteiligt sind und entwickelte darauf aufbauend ein Erkennungssystem namens „Facial Action Coding System“ (FACS), mit Hilfe dessen er eine Reihe sogenannter Basisemotionen bestimmte: darunter Freude, Wut, Ekel oder Überraschung. Affectivas Software geht darüber hinaus. Mit Hilfe komplexer, selbstlernender Algorithmen ist man in der Lage, ein größeres Spektrum an Emotionen abzubilden, als Ekman es vermochte.

          Um das Mienenspiel der Probanden zu erfassen, genügt eine Webcam. Das Analyseprogramm des Unternehmens, Affdex, weist dem jeweiligen Gesichtsausdruck umgehend eine Gefühlsregung zu – im Abgleich mit seinem Datensatz. Und der, Big Data macht es möglich, ist riesig. Affectiva hat weltweit bereits 2,5 Millionen Gesichter in 75 Ländern „ausgewertet“, ein Ende ist nicht in Sicht. Die globale Reichweite ermöglicht es dem Unternehmen, den Ausdruck von Gefühlen über kulturelle Unterschiede hinweg zu untersuchen. Resultat soll ein universales Modell menschlicher Mimik sein.

          Mittlerweile ist Affectiva zum Marktführer der Branche aufgestiegen. Letztes Jahr beschloss man eine Partnerschaft mit Millward Brown, der zweitgrößten Marktforschungsfirma der Welt, die unter anderem Kunden wie Unilever, Kelloggs und Pepsi berät. Durch die Kooperation wird Affectivas Software ab sofort standardmäßig verwendet, um die Reaktion von Konsumenten auf Werbung aller Art zu untersuchen. Außerdem testet man in Zusammenarbeit mit Fernsehsendern die Resonanz des Publikums auf Serienpiloten. Für Rana el Kaliouby, Gründerin und wissenschaftlichen Leiterin des Unternehmens, ist das erst der Anfang. „Wir leben in einer Emotionsökonomie: Gefühle beeinflussen ganz maßgeblich die wirtschaftlichen Entscheidungen, die wir treffen. Emotional involvierte Konsumenten sind das, wonach Unternehmen suchen, denn bei ihnen ist es wahrscheinlicher, dass sie sich an das Produkt erinnern, darüber reden, und es schließlich kaufen.“ sagte sie im Gespräch mit FAZ.NET. Bisher habe sich die Marktforschung auf die Befragung der Konsumenten verlassen, doch mit Hilfe von Emotionsdaten könne man viel präziser bestimmen, was Menschen bewegt und Produkte darauf abstimmen. Ein Beispiel biete die Konzeption von Filmtrailern: „Man hat immer eine Reihe von Szenen, die man auf unterschiedliche Weise zusammensetzen kann. Unsere Technologie hilft dabei, die besten Szenen auszuwählen, für ein bestimmtes Publikum, eine bestimmte Zielgruppe.“

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