emotieherkenning

Emotieherkenning is een vakgebied binnen kunstmatige intelligentie en computerwetenschap dat zich richt op het automatisch afleiden van menselijke emoties uit signalen zoals gezichtsuitdrukkingen, stem, lichaamstaal of geschreven taal. Het doel is om de emotionele toestand van een persoon of groep te begrijpen en te reageren, bijvoorbeeld in real time tijdens interacties of in analyses achteraf.

Technieken omvatten visuele benaderingen zoals gezichtsuitdrukkingen via gezichtsherkenning en het analyseren van gezichtsbewegingen volgens de Facial Action Coding System (FACS); auditieve methoden die prosodische kenmerken van spraak gebruiken; tekstuele analyses zoals sentiment- of emotion-detectie in geschreven taal; en fysiologische signalen zoals hartslag en huidgeleiding. Meestal worden deze modale signalen multimodaal gecombineerd met machine learning en diepe neurale netwerken om emoties te classificeren of te kwantificeren.

Toepassingen variëren van klantenservice en spraakassistenten tot auto-industrie (driver monitoring) en gezondheidszorg. Ook in onderwijs, entertainment en beveiliging worden emotieherkenningssystemen onderzocht. De prestaties hangen af van de gekozen definities van emoties en de kwaliteit van de data.

Kritische aandacht gaat uit naar privacy en toestemming, bias en fairness, en de betrouwbaarheid bij verschillende demografische groepen. Culturele verschillen in expressie kunnen de nauwkeurigheid beïnvloeden. Er is risico op misbruik, zoals manipulatie of sturing van beslissingen, en gebrek aan transparantie. Verantwoord gebruik vereist governance, privacy-by-design, verantwoordelijke modellen en duidelijke normen.

Wet- en regelgeving rond emotieherkenning varieert per land en sector; GDPR en privacywetgeving vormen belangrijke kaders voor data verzameling en verwerking. Het veld streeft naar normen voor transparantie, uitlegbaarheid en verantwoording.