Big Data and Social Computing

2 desembre 2016
Comments 0

Category blog
2 desembre 2016, Comments 0

By: Víctor Ponce López, PhD. Research Scientist, Eurecat

Actualment l’anàlisi del Comportament Humà és una tècnica imprescindible en diferents aspectes de la vida quotidiana de les persones. Té un paper molt important en l’àmbit clínic, tant en la fase de suport previ a futurs diagnòstics, com és el cas de trastorns mentals en nens com el Trastorn per Dèficit d’Atenció amb Hiperactivitat (ADHD), com en el seguiment, monitorització, control i anàlisi gestual en persones de la tercera edat, amb l’objectiu de millorar la seva autonomia (per exemple, en persones grans es comú el deteriorament cognitiu i l’aparició de demències que poden donar lloc a malalties com l’Alzheimer).

De forma complementària, l’anàlisi de l’expressió i comunicació del llenguatge és una de les competències més rellevants de la vida personal, acadèmica, professional, i social de les persones. Aquesta anàlisi esdevé primordial tant per ajudar a obtenir una retro-alimentació (feedback) de les qualitats comunicatives de les persones, com per a detectar determinats indicadors psicològics o “senyals socials” (activitat, estrès, etc.), que determinen Patrons de Comportament i que són de gran interès en el camp de la Computació Social Honest Signals: How They Shape Our World. The MIT Press»] i, recentment, en el  camp de la Física Social Social Physics: How Good Ideas Spread-The Lessons from a New Science»]. A més, aquests patrons que determinen senyals socials provenen de les Accions o Gestos (incloent-hi les Expressions Facials) en cas de la comunicació no-verbal, i es poden combinar amb altres patrons referents a la parla humana en el cas de l’expressió oral.

En psicologia, l’anàlisi del comportament humà es basa es gran part en la metodologia observacional, a través de la informació percebuda i processada. Mitjançant els sistemes d’adquisició, intel·ligència ambiental, computació ubicua, i pre-processament en temps real, aquestes grans quantitats d’informació poden ser emmagatzemades en forma de dades multimodals (Multimodal Big Data), com per exemple les dades audiovisuals. El posterior tractament i entrenament d’aquest tipus d’informació a diferents capes i nivells, fent ús d’analítiques i models computacionals, dóna lloc a  una nova font d’informació valuosa de suport per ajudar als experts en l’àmbit a prendre decisions sobre tasques complexes. Per exemple, la detecció de trets de personalitat de les persones [«ChaLearn LAP 2016: First Round Challenge on First Impressions – Dataset and Results»]; el reconeixement d’accions i gestos segons la seva evolució en el tempsGesture and Action Recognition by Evolved Dynamic Subgestures»]; la predicció de resultats en converses on tenen lloc vàries parts, com els que es donen en els camps de la mediació penal i justícia restaurativa [«Multi-modal social signal analysis for predicting agreement in conversation settings», «Non-verbal communication analysis in Victim–Offender Mediation»]; entre d’altres.

Tot i que en l’actualitat existeixen sistemes i mètodes capaços de detectar indicadors psicològics de forma qualitativa i quantitativa, actualment no existeix un sistema capaç d’automatitzar la metodologia observacional en el seu conjunt, és a dir, tenint en compte el marc teòric complet. La carència actual d’aquestes eines es deu, en primer lloc, a la limitació tecnològica i, en segon lloc, a la necessitat de tenir en compte els factors observacionals (assimilació, comprensió, valoració i interpretació) sobre una gran quantitat de dades a ser tractades per posteriorment identificar, processar, i reconèixer els senyals socials. A més, les tasques relacionades impliquen línies de recerca interdisciplinàries que es poden englobar dins de la Intel·ligència Artificial. Per altra banda, el context o àmbit d’aplicació afecta directament a les particularitats i complexitat d’aquests sistemes.

En aquest aspecte, a partir del tractament de la informació audiovisual i multimodal, l’extracció i aprenentatge de característiques i el reconeixement, emergeixen interessos particulars per a l’anàlisi dels factors psicològics que presenten les persones en diferents contextos i escenaris d’aplicació. Aquestes tasques són un repte de gran complexitat des del punt de vista de la Visió per Computador i Deep Learning, que estan essent afrontades per molts científics en l’actualitat i s’apliquen en diversos camps com la vídeo-vigilància, el Processament del Llenguatge Natural i de Signes, o la e-Salut, entre molts d’altres.

 

Deixa un comentari

L'adreça electrònica no es publicarà. Els camps necessaris estan marcats amb *

Uso de cookies

Este sitio web utiliza cookies para que usted tenga la mejor experiencia de usuario. Si continúa navegando está dando su consentimiento para la aceptación de las mencionadas cookies y la aceptación de nuestra política de cookies, pinche el enlace para mayor información.plugin cookies

ACEPTAR
Aviso de cookies
Do NOT follow this link or you will be banned from the site!