Gefühle im Datenstrom? Einsatz und Grenzen der Emotionserkennung durch KI.

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Der empathische Roboter, der anhand von Mimik, Stimme oder
Körperhaltung erkennt, wie man sich fühlt, um wahlweise
aufzuheitern, zu loben, oder emotionale Unterstützung anzubieten
– klingt sehr nach Science Fiction, oder? Tatsächlich wurden im
Rahmen des sogenannten Affective Computing in den letzten Jahren
enorme Fortschritte erzielt, sodass diese Vorstellung keine reine
Zukunftsmusik mehr ist. KI-basierte Systeme zur Emotionsdetektion
sind jedoch komplex und umstritten. Was können sie wirklich
messen? Sind es wirklich Stimmungen, Emotionen oder lediglich
beobachtbare Gefühlsausdrücke? Und darüber hinaus: wollen wir
maschinelle Systeme, die uns anhand von Daten emotionale Zustände
zuschreiben?

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Jana Bressem ist Linguistin und
Wissenschaftliche Mitarbeiterin an der Professur für
Germanistische Sprachwissenschaft, Semiotik und Multimodale
Kommunikation an der Technischen Universität Chemnitz. Ihre
Forschungsschwerpunkte sind u.a. Multimodalität, typologische
Gestenforschung, Sprache und Kognition sowie Mensch und Technik.
Im Wissenschaftspodcast “Talking Bodies” spricht Jana gemeinsam
mit Silva Ladewig, Sprachwissenschaftlerin von der Uni Göttingen,
zu Themen der Sprache, Gestik und Kommunikation.

Björn Schuller ist Professor für Health
Informatics an der Technischen Universität München sowie
Professor für Künstliche Intelligenz am Imperial College London.
Darüber hinaus ist er Mitbegründer, CEO und derzeitiger Chief
Scientific Officer der audEERING GmbH – einem Start-up im Bereich
intelligenter Audiotechnik. Björns Forschungsschwerpunkte sind
u.a. Maschinelles Lernen, automatische Spracherkennung und
Affective Computing.



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Linkliste


Emotionstheorien

Ekman & Friesen: Facial Action Coding System (FACS)

Das Emotionswörterbuch für das FACS: "EMFACS" von Friesen
& Ekman

Feldman Barrett (2006), Are emotions natural kinds?
Perspectives on Psychological Science.

Feldman Barrett et al. (2019), Emotional expressions
reconsidered: Challenges to inferring emotion from human facial
movements. Psychological Science in the Public Interest. 

Gendron et al. (2014), Perceptions of emotion from facial
expressions are not culturally universal: Evidence from a remote
culture. Emotion.

„Whisper“ von OpenAI

Plutchiks "Emotion Wheel"

Sander et al. (2005), A systems approach to appraisal
mechanisms in emotion. Neural Networks.

Wagner et al. (2022), Dawn of the transformer era in speech
emotion recognition: Closing the valence gap.

Studie am KIT: AI Recognizes Athletes’ Emotions.

Mehrabian & Weiner (1967), Decoding of inconsistent
communications. Journal of Personality and Social Psychology.

Schuller (2006), Automatische Emotionserkennung aus
sprachlicher und manueller Interaktion. Dissertation.

Buolamwini & Gebru (2018), Gender Shades: Intersectional
Accuracy Disparities in Commercial Gender Classification.
Proceedings of Machine Learning Research.

Halberstadt et al. (2018), Preservice teachers’ racialized
emotion recognition, anger bias, and hostility attributions.
Contemporary Educational Psychology.

Talking Bodies Folge # 33 – Zeigt der Körper an, wenn wir
lügen?

Bond & DePaulo (2006), Accuracy of deception judgments.
Personality and Social Psychology Review.

EMOBIO, Fraunhofer: KI-gestützte Emotionserkennung im
Fahrzeug aus physiologischen Daten.

Q for Sales-Software zur Emotionsanalyse von Kund*innen

EU-Projekt iBorderCtrl: Kommt der Lügendetektor oder kommt er
nicht?



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"Autonomie und Algorithmen: Freiheit im Zeitalter von KI"
ist eine Gemeinschaftsproduktion.Konzeption und
Produktion: Christiane Attig und Benjamin Paaßen.


Redaktionelle Unterstützung: Johanna Dobroschke.


Postproduktion: Anne-Katrin Pache-Wilke und Christiane Attig.


Musik: Almut Schwacke.


Grafikdesign: Sven Sedivy.



Dieser Podcast wird gefördert vom Bundesministerium für Bildung
und Forschung im Rahmen des Wissenschaftsjahres 2024 – Freiheit.