Błażej Grygiel, Focus.pl: Proszę opowiedzieć o swoim projekcie monitorującym emocje. W jaki sposób sztuczna inteligencja  oraz uczenie maszynowe mogą pozwalać na nowe odkrycia i badania na tym polu. Emocje wydają się czymś, czego nie da się zmierzyć, ale czy rzeczywiście tak jest?

Peter A. Gloor: Stworzyliśmy system o nazwie “happimeter”, który używa smartwatcha do mierzenia ludzkich emocji z 90-procentową dokładnością w oparciu o swoje czujniki. Potrzebne są: akcelerometr, czujnik pracy serca, mikrofon oraz GPS by obliczyć radość i inne emocje właściciela. System zawdzięcza swoją dokładność najnowszym osiągnięciom w dziedzinie SI i maszynowego uczenia, kalibrując dane odczytywane z zegarka. Model był „szkolony” przez 100 osób, głównie studentów, którzy nosili zegarek przez kilka miesięcy i oznaczali swój nastrój na urządzeniu. Po pewnym czasie zegarek zaczynał pokazywać swoje przewidywania co do nastroju właściciela, a ten oceniał jak bardzo są zgodne z prawdą. W ten sposób system stawał się coraz dokładniejszy. Potrafi on także zmierzyć inne emocje, takie jak stres, gniew lub nudę w zależności od otrzymywanych sygnałów.

Jakie zastosowanie może Pański pomysł znaleźć w firmach i środowiskach pracy?

- Happimeter i inne nasze systemy monitorujące emocje przez e-mail oraz social media są używane przez firmy do przewidywania satysfakcji klientów, dostawców i pracowników. Na przykład na podstawie korespondencji elektronicznej 70 tysięcy ludzi z jednego roku możemy przewidzieć z dokładnością 80-90 procent to czy ktoś chce opuścić firmę, na pięć miesięcy przed podjęciem decyzji. 

Happimeter używany jest także w twórczych warsztatach dla banków do usprawnienia współpracy wśród uczestników. Możemy dzięki niemu mierzyć zadowolenie uczestników danego wydarzenia. Mamy także narzędzie do analizy social media o nazwie Galaxyscope, które identyfikuje wirtualne plemiona. To najbardziej lojalni klienci danej firmy, system pozwala dla przykładu porównywać  czy klienci Gucciego i Diora są bardziej zainteresowani sportem czy sztuką.