Affective Computing ist ein Teilbereich der Künstlichen Intelligenz (KI), der sich mit der Erkennung, Interpretation und Simulation menschlicher Emotionen befasst. Mithilfe von Sensoren, Gesichtserkennung, Sprachverarbeitung, maschinellem Lernen und entsprechender Algorithmen werden Emotionen analysiert und für die Interaktion zwischen Mensch und Maschine nutzbar gemacht. Ziel ist es, Computersysteme emotional intelligenter zu machen und dadurch die Mensch-Maschine-Kommunikation zu verbessern. Der Begriff und das damit verbundene Konzept gehen auf die Arbeit von Rosalind Picard am MIT zurück; im Jahr 1996 erschien ein programmatisches Buch von Picard zum Thema.
• Kundensupport: Chatbots, die Emotionen aus der Sprache oder dem Schreibstil erkennen und entsprechend reagieren.
• Gesundheitswesen: KI-gestützte Systeme, die anhand von Gesichtsausdrücken oder Stimmenanalyse Anzeichen von Depressionen oder Stress erkennen.
• Marketing: Emotionserkennung in der Werbeanalyse zur besseren Zielgruppenansprache. Außerdem existieren Methoden, um die Aufmerksamkeit innerhalb der Zielgruppe zu messen (z.B. mittels Eyetracking).
• Automobilbranche: Fahrerüberwachungssysteme, die Anzeichen von Müdigkeit oder Ablenkung erkennen und Warnsignale geben.
• E-Learning: Adaptive Lernplattformen, die die Mimik oder Stimme von Schüler:innen analysieren und den Schwierigkeitsgrad oder die Art der Inhalte entsprechend anpassen. So können beispielsweise frustrierte oder gelangweilte Lernende gezielt und individuell motiviert werden.
• Smart Home: Smarte Assistenten, die anhand der Stimme oder des Gesichtsausdrucks die Stimmung der Bewohner erkennen und darauf reagieren – z. B. durch das Anpassen der Beleuchtung, der Musik oder auch durch die Regulierung der Raumtemperatur.
Affective Computing ermöglicht eine „natürlichere“, weitgehend intuitive Interaktion zwischen Mensch und Technologie, indem es emotionale Regungen in die digitale Kommunikation einbezieht. Besonders in Bereichen wie Kundenservice, Medizin oder Automatisierung bietet diese Technologie großes Potenzial. Aber auch im Privaten und hinsichtlich der persönlichen Weiterbildung bieten sich viele Möglichkeiten des Einsatzes. Es bleibt darauf hinzuweisen, dass eine datenschutzkonforme Art und Weise der Implementierung der Dreh- und Angelpunkt für den Durchbruch und die gesellschaftsweite Akzeptanz dieser Art und Weise der techno-sozialen Verschaltung ist. Gerade mit Hinblick auf den gegenwärtigen Stand der Künstlichen Intelligenz (KI) bieten die Paradigmen des Affective Computings mögliche Lösungen für drängende Probleme an.
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