Waarom techbedrijven jouw emoties willen meten

Techbedrijven verwachten veel van technologie die emoties van gezichten kan aflezen. Waar gebruiken ze die voor?

Illustratie Arjen Born

Voor mensen is het aflezen van emoties bij een ander gemakkelijk. Het gebeurt in een fractie van een seconde en supernauwkeurig. De talloze spiertjes in het gezicht die de emotionele uitdrukkingen aansturen zijn constant in beweging. En toch weten de meeste mensen aardig in te schatten of iemand boos, bang of blij is.

Voor computers lag dat tot voor kort anders. Als je het herkennen van menselijke emoties in programmeertaal moet vatten, moet je namelijk rekening houden met een bijna oneindig aantal variabelen: alle spiertjes die op elkaar inwerken, alle nuances en schakeringen tussen emoties, verschillen in uiterlijk tussen mensen, alle mogelijke kijkhoeken. Niet te doen voor ordinaire computers.

Maar toen was daar machine learning: algoritmes die patronen kunnen ontdekken in grote hoeveelheden data. Met machine learning kunnen computers zichzelf slimmer maken. De ontwikkelingen daarin gaan de laatste tijd hard vanwege snel groeiende rekenkracht via de cloud. Dat is ideaal voor het aanleren van zoiets complex als emotieherkenning.

Technologiebedrijven zijn bezig met een wereldwijde wedloop om zo snel en zo goed mogelijk menselijke emoties te herkennen met behulp van machine learning. Grote bedrijven zoals Microsoft, Google en Facebook en startups zoals het Amerikaanse Affectiva en het Amsterdamse Sightcorp, allemaal maken ze software om emoties te herkennen: live op straat, in stadions, in winkels, via webcams en aan de hand van foto’s.

Eerder deze maand lanceerde Sight- corp, ontstaan aan de faculteit Kunstmatige Intelligentie van de Universiteit van Amsterdam, een nieuwe versie van zijn software. Die wordt inmiddels door allerlei bedrijven gebruikt, waaronder computerfabrikant Dell. Vorige maand liet Microsoft een grappige toepassing viral gaan waarmee internetgebruikers hun eigen emotionele gesteldheid op foto’s konden aflezen. Het is fijn voor Microsoft dat dat een hitje werd: hoe meer emotionele uitdrukkingen ze verzamelen in hun databank, des te accurater de patroonherkenning wordt.

Het is geen wonder dat techbedrijven zich op emotieherkenning storten. Er zijn namelijk nogal wat industrieën die informatie over emoties van mensen goed kunnen gebruiken. Wat doen ze daarmee?

1 Kijken wat voorbijgangers vinden van reclames

Online-adverteren is de laatste jaren al een behoorlijk precisiebombardement geworden: met behulp van cookies en andere gluurmethoden weten adverteerders al behoorlijk goed wie ze voor zich hebben, en hoe zij reageren op hun boodschap. Sommige bedrijven experimenteren ook met emotieherkenning via webcams en camera’s op mobiele telefoons, al gaat dat minder snel – onder meer vanwege strengere privacy-regels die daarvoor gelden.

In de analoge wereld is adverteren nog erg ouderwets: een adverteerder hangt een poster op en moet dan maar afwachten wat het effect is. Dat verandert als ze direct de emoties van voorbijgangers kunnen meten met cameraatjes bij de advertentie. Bovendien werken bijna alle ontwikkelaars van emotieherkenningstechnologie ook aan algoritmes om geslacht en leeftijd van voorbijgangers nauwkeurig te kunnen inschatten.

Koppel die technieken aan digitale reclameborden en je krijgt billboards die de advertentie kunnen afstemmen op de voorbijgangers, en vervolgens kunnen nagaan wat ze ervan vonden.

2 Een kroeg met vrolijke vrouwen uitzoeken

Als je naar de kroeg gaat, ben je waarschijnlijk op zoek naar een plek met vrolijke mensen, waar het liefst ook wat exemplaren van het andere geslacht rondlopen. In sommige Amerikaanse steden hoef je daarvoor niet meer alle kroegen af, maar heb je de app Scene- Tap. In diverse kroegen hangen daar camera’s met emotie-, leeftijds- en geslachtsherkenningssoftware die live in contact staan met de app. Wil je naar een kroeg met allemaal blije vrouwen tussen de twintig en dertig jaar, kun je er via de app zo één uitpikken.

SceneTap lijkt meer een geinige app dan een serieuze commerciële toepassing, maar met dezelfde technologie kunnen bedrijven de stemming van groepen mensen bijhouden. Dat kan bijvoorbeeld gebruikt worden om de reactie van mensen in winkels te meten op de introductie van nieuwe producten.

Of bijvoorbeeld om de reactie van het publiek op optredens in kaart te brengen. Sightcorp meet bijvoorbeeld bij congressen of bezoekers hun aandacht er wel bijhouden. Dat is voor congresorganisatoren nuttige informatie. Elke gaap of blik van afkeuring wordt dan nauwkeurig geregistreerd.

3 Boze voetbalsupporters eruit pikken

Emotieherkenning kan ook wor- den gebruikt om de boel een beetje veilig te houden. Neem voetbalstadions: in onder meer de Amsterdam ArenA hangen camera’s die in mensenmassa’s vrij nauwkeurig kunnen meten of een stemming aan het omslaan is. Zijn er ineens veel boze gezichten in een vak, is het waarschijnlijk slim om er wat extra stewards op af te sturen. Ook op luchthavens als Schiphol worden bezoekers met emotieherkenningssoftware in de gaten gehouden om mensen met afwijkend gedrag er uit te kunnen pikken.

Naast emotie-, leeftijds- en geslachtsherkenning, leren computers met behulp van machine learning ook steeds beter om mensen te identificeren: biometrische herkenning heet dat. Als camera’s mensen eerst persoonlijk identificeren en vervolgens ook nog de emotionele gesteldheid bijhouden, levert dat al snel privacybezwaren op.

Directeur Jan Pruis van Sightcorp zegt dat zijn bedrijf daarom niets doet met biometrische herkenning. „Dat houden wij strikt gescheiden, juist omdat je dan al snel over heel privacygevoelige informatie gaat beschikken. Wij bouwen geen profielen op van mensen. Maar technisch gezien kan dat wel. Dat wij het niet doen, betekent niet dat sommige concurrenten daar niet wel mee bezig zijn.”

Voor beveiligingsdoeleinden mag dat koppelen van emotieherkenning aan biometrische herkenning in sommige gevallen wel. Het wordt een ander verhaal als bedrijven profielen van mensen gaan gebruiken om ze spullen te verkopen. De gezamenlijke Europese privacytoezichthouders hebben al in 2012 een keer gewaarschuwd dat bedrijven niet zomaar profielen van mensen mogen opbouwen met behulp van gezichts- en emotieherkenning.

Maar toen was dat nog een heel stuk ingewikkelder om te doen dan nu.