El futuro del análisis de expresiones faciales

Expresiones faciales

El rostro humano (expresiones faciales) es un vasto panorama en constante movimiento de lo que ocurre en nuestro estado de ánimo más íntimo, con una diversidad considerable de matices y una gran complejidad.

Desde siempre la humanidad ha desarrollado, de forma natural, la capacidad de comprender las expresiones faciales de los demás, al principio como estrategia de supervivencia (amigo/enemigo) y hoy al servicio de relaciones de todo tipo.

Solo con base en la sensibilidad y la intuición, todos pasamos una parte considerable del tiempo interpretando, analizando y reaccionando a las señales perceptibles de las expresiones faciales de jefes, cónyuges, profesores, socios, compañeros de trabajo, desconocidos, parientes, etc.

Con la tecnología y una capacidad de procesamiento de datos cada vez mayor, el rostro de cada uno de nosotros y la información que transmite espontáneamente dejaron hace tiempo de ser solo la forma en que nos presentamos, nos relacionamos o nos comportamos en público.

Lejos de señalar solamente nuestro estado de ánimo momentáneo o nuestra reacción ante situaciones, personas o hechos, todo ese conjunto de datos se trata cada vez más como algo estratégico y objeto de estudios intensos.

El uso del análisis de las expresiones faciales no deja de crecer: Apple lo usa para desbloquear el iPhone, iglesias en Estados Unidos intentan atraer fieles, en Inglaterra se identifica a responsables de hurtos en tiendas, la policía de Gales detiene a sospechosos en partidos de fútbol, en China se identifica a conductores indisciplinados o se permite el acceso de turistas a determinadas atracciones, entre otros.

En el área médica algunas aplicaciones son muy prometedoras, como el diagnóstico precoz de enfermedades genéticas como el síndrome de Hajdu-Cheney, intentos esperanzadores de tratamiento del autismo, determinar si una persona tiene depresión o incluso si un dolor es real o psicológico.

Todas estas novedades han suscitado discusiones acaloradas sobre la invasión (o no) de la privacidad, ya que, por ejemplo, el algoritmo identificó preferencias sexuales con un 81% de acierto, mientras que las personas (sin el recurso) lo hicieron correctamente el 61% de las veces.

Existiría, por lo tanto, un riesgo potencial de discriminación por parte de las empresas, por ejemplo en la contratación de empleados, tanto que los legisladores de algunos países de Europa ya avanzan hacia considerar los datos biométricos como información que pertenece a las propias personas y no algo de dominio público.

Pero, volviendo a los tipos de aplicaciones que nos interesan, el hecho es que las expresiones faciales, la mayoría de las veces, comunican más y mejor que las palabras, por ser espontáneas, sinceras y naturales, por reflejar el sentimiento o la emoción real y, sobre todo, por no ser racionales.

Se trata, entonces, de un recurso importante para usar de forma complementaria a las demás técnicas existentes en la neurociencia y en la investigación de mercado, para comprender lo que las personas no saben, no pueden o tal vez no quieren verbalizar.

Paul Ekman fue el pionero del análisis de las expresiones faciales con sus investigaciones ya en los años 60. Entre sus mayores contribuciones se destaca haber comprobado la existencia de al menos 6 emociones humanas que pueden identificarse independientemente del género, la edad o incluso la cultura.

Ese estudio dio como resultado la decodificación de esas emociones en combinaciones distintas de 46 tipos de movimientos faciales, que permitieron aplicaciones que van desde la animación hasta los detectores de mentiras.

Con el avance de la tecnología y la mayor capacidad de procesamiento de la información, los usos de este conocimiento se ampliaron considerablemente. Básicamente, el algoritmo mide los movimientos de una serie de puntos creados virtualmente en el rostro del participante en relación con otros puntos fijos.

Así, la posición de la boca, los labios, las mejillas, las cejas, los párpados, las arrugas, etc. se compara constantemente con otros puntos (como la punta de la nariz o del mentón), con el patrón de expresión facial de cada persona y con una tabla de referencia, lo que permite identificar emociones como alegría, confusión, frustración, sorpresa, miedo, ira, asco, etc.

En estudios que Checon ya realizó fue posible evaluar cuánto agrada (o no) determinado comercial, con qué intensidad ese involucramiento es positivo (o no) y en qué tramos del comercial se necesitan ajustes o refuerzos, todo sin siquiera preguntar a los participantes, siempre de forma clara y objetiva, comprensible incluso para quien no es del área de neuro o de investigación.

Los mismos tipos de conclusiones son posibles al evaluar las reacciones de las personas a un discurso político, para comprender si hay entendimiento o involucramiento, qué pasajes necesitan más claridad y si hay aprobación o aceptación, siempre de forma no invasiva, sin siquiera interactuar directamente con los participantes.

En trabajos sobre usabilidad de sitios web, las dificultades para realizar determinadas tareas se hacen evidentes con expresiones faciales negativas o con muestras de ira, duda, insatisfacción o frustración, aunque los participantes no las admitan en su testimonio ‘racional’.

Otro uso muy interesante de las expresiones faciales es el análisis de las reacciones de los consumidores frente a las vidrieras de las tiendas, que permite identificar el impacto causado, los puntos fuertes y débiles de cada opción e incluso su capacidad de atracción como ‘invitación’ a entrar al local.

Sin mencionar la industria alimentaria, que analiza las expresiones faciales en pruebas de degustación o de preferencia entre productos en pruebas ciegas, de los bancos que evalúan las reacciones frente a los cajeros automáticos o de las automotrices que evalúan el comportamiento de los conductores al manejar o identifican señales de somnolencia al volante.

Las microexpresiones ofrecen una valiosa contribución a la evaluación de la toma de decisiones y pueden prever si determinada compra se concretará (algo que un flash de disgusto puede desmentir) o si determinado precio es adecuado (algo que una expresión de alegría puede confirmar y una de ira puede desmentir).

Como la mayoría de las veces los propios participantes ni siquiera perciben esas microexpresiones, por ser reacciones espontáneas, constituyen predictores más confiables que las respuestas (muchas veces) políticamente correctas que comprometen muchas de las previsiones de ventas.

La elección de un candidato y la intención de voto también encajan perfectamente en esta evaluación de la toma de decisiones, aparentemente de forma más confiable que la mera declaración racional de los electores.

Existen datos impresionantes sobre el acierto en la intención de voto de los electores estadounidenses en la elección presidencial, solo con base en las expresiones faciales recolectadas en el debate Obama y Romney, que alcanzaron un 73% de confirmación sin hacer ninguna pregunta.