Algunas de las nuevas funciones que podrían ejecutar los smartphones serían la detección de las emociones de los usuarios y brindar ayuda para salir de situaciones estresantes. Esa novedad es objeto de un estudio de investigadores del Instituto de Ciencias Matemáticas y de la Computación de la Universidad de São Paulo (ICMC-USP), campus de São Carlos, en colaboración con la Universidad Federal de São Carlos (UFSCar) y la Universidad de Arizona, en Estados Unidos. Para detectar las señales que revelan la variación de emociones en determinadas circunstancias, los investigadores utilizan sensores presentes en dispositivos tales como cámaras de computadoras y celulares inteligentes ‒para captar expresiones faciales, por ejemplo‒, pulseras y relojes inteligentes como en el caso del smartwatch, que posibilitan monitorear el funcionamiento del corazón, de la calidad del sueño, el número de latidos cardíacos, un recuento de los pasos dados y realizar un balance de las calorías consumidas y gastadas diariamente por el usuario.
“La innovación presente en nuestra investigación radica en que utilizamos varios sensores para la medición del bienestar y estrés del usuario”, dice el profesor Jó Ueyama, de la USP, coordinador del proyecto. Como la mayoría de esos sensores posee tecnología wireless, es posible sincronizarlos con otros dispositivos y transferir los datos obtenidos hacia otras plataformas, tales como los smartphones.
A partir de las informaciones captadas, los científicos comenzaron a establecer parámetros con el objetivo de construir una secuencia de comandos (algoritmos) que se transferirán a la computadora o al teléfono inteligente. Cuando el sistema esté listo, esos dispositivos podrán identificar las emociones del usuario, interpretándolas en tiempo real, y reaccionar de modo inteligente, sugiriendo acciones para modificar, por ejemplo, un estado emocional indeseado o reforzar uno deseado. “Nuestra meta es la detección de la emoción, para que, en el caso de una situación de estrés en el trabajo, por ejemplo, uno pueda hacer una pausa para alterar su estado emocional”, dice.
En ese momento podría sugerirse que se escuche música, participar en un juego o mirar un video en YouTube. Las recomendaciones tendrán en cuenta el perfil de intereses del usuario. Entre las posibles aplicaciones para el sistema se encuentra la labor de profesionales que intervengan en actividades de riesgo, como por ejemplo en reactores nucleares, plataformas petroleras y estación espacial. “Al monitorear el nivel de estrés de esas personas, estaríamos garantizando que se cometan menos errores y reduciendo la posibilidad de accidentes”, añade Ueyama.
El desarrollo de la herramienta informática, creada a partir de algoritmos, es una tarea bastante compleja. “Necesitamos enseñarle a la máquina cuál es el significado de cada una de las señales captadas por los sensores”, dice. “Si una alteración en el ritmo cardíaco es más relevante para la alteración del estado emocional que un cambio en la expresión facial, es necesario otorgarles distinto peso a cada uno de esos parámetros con el objetivo de enfatizar una determinada característica personal”. El tiempo que lleva la realización de una tarea en el trabajo, el número de pausas y la cantidad de veces en que se repite una misma actividad también pueden ser indicios de un estado emocional alterado, según los investigadores.
Análisis del comportamiento
Para establecer modelos para las respuestas emocionales, se efectuaron algunos experimentos, con la participación de estudiantes y la evaluación de psicólogos. En uno de los experimentos se analizaron los comportamientos de alumnos de la USP y de la UFSCar mientras jugaban una partida del clásico videojuego Super Mario Bros. Cada uno de ellos jugó durante alrededor de 10 minutos. En ese período, se midió la frecuencia cardíaca, se filmaron las expresiones faciales y se monitorearon todas las actividades realizadas en las teclas del control remoto.
Las filmaciones fueron evaluadas por cuatro psicólogos que analizaron los momentos en que hubo alguna variación significativa en los datos que mostraban los sensores. Para que pudieran realizar la clasificación de las emociones con imparcialidad, éstos no tenían conocimiento previo de las informaciones captadas por los sensores.
Se cruzaron las informaciones para cotejar si las expresiones faciales correspondían a lo que se captó. El experimento con el videojuego se efectuó en la UFSCar, bajo la coordinación de la profesora Vânia Neris, del Departamento de Computación, que trabaja con la parte del proyecto que estudia la interacción hombre-computadora. En la Universidad de Arizona, la responsable es la profesora Thienne Johnson, una brasileña que, desde el mes de octubre, está supervisando a un alumno de Ueyama en su doctorado sándwich. “Su trabajo consiste en monitorear ancianos que ingieren remedios periódicamente utilizando smartphones”.
“El proyecto comenzó hace un año y medio, cuando el alumno de maestría Vinícius Pereira Gonçalves demostró interés en trabajar con el monitoreo de emociones”, dice Ueyama, quien desarrolla investigaciones en el área de redes de sensores sin hilo. Uno de sus proyectos, de sensores inalámbricos para el monitoreo de inundaciones, financiado por la FAPESP, se está utilizando en São Carlos. “Por medio de un convenio con el municipio, estamos monitoreando los sitios inundables en la ciudad”, dice Ueyama, quien también trabaja en programación de móviles inteligentes. La finalización del proyecto está contemplada para 2016. Hasta entonces, se realizarán otros experimentos en instituciones colaboradoras, tales como el Hospital de Marília, en el interior paulista, y en la Universidad de Arizona. Entre la gama de posibles aplicaciones del proyecto en el ámbito hospitalario se encuentra el desarrollo de aplicaciones destinadas a colaborar en la recuperación de pacientes, incluso de toxicómanos.
Proyecto
Explorando un abordaje sensor web y el monitoreo participativo en el seguimiento de ríos urbanos (nº 2012/ 22550-0); Modalidad Apoyo a la Investigación – Regular; Investigador responsable Jó Ueyama (USP); Inversión R$ 102.046,64 (FAPESP).
