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Sguardo vuoto e faccia scura, proprio come nel film “Danko” i russi sono i maestri globali nel nascondere le proprie emozioni. Ma una nuova generazione di imprenditori tecnologici sta cercando di superare la dura scorza dei russi. Tra i pionieri della tecnologia dell’intelligenza emotiva in Russia ci sono le start up di Mosca Neurodata Lab e NTechLab.
Una sussidiaria russa del gruppo finanziario Société Générale, Rosbank, sta testando una tecnologia di riconoscimento delle emozioni sviluppata da Neurodata Lab nei suoi call center.
La soluzione calcola un “Indice di soddisfazione del cliente” in tempo reale, analizzando sia la voce che le parole pronunciate. Il numero di domande, la variazione del volume della voce e il tempo di conversazione totale sono altri parametri che, così sperano i dirigenti della banca, potranno aiutare a migliorare il servizio.
Neurodata Lab ha anche aiutato un robot, Promobot, a identificare sette diverse emozioni.
La startup è un progetto di Envirtue Capital, un fondo di investimento creato nel 2015 per supportare le start up legate all’intelligenza emotiva (EQ) negli Stati Uniti e in Russia. Tuttavia, non è stato facile trovare progetti di alta qualità. “Ecco perché abbiamo deciso di svilupparli all’interno del nostro laboratorio di ricerca e sviluppo autofinanziato”, ha dichiarato Georgij Pliev, fondatore e amministratore delegato di Neurodata Lab.
Una nuova piattaforma, Index.ru, sta aiutando i media a ricevere feedback sugli articoli, identificando il tipo psicologico dei giornalisti che li hanno scritti. Rende anche possibile stimare l’impatto emotivo di una storia a seconda del tipo di personalità del lettore.
Leonid Filatov, investitore e fondatore del progetto, ha detto che l’algoritmo, sviluppato dagli scienziati russi dell’Università Statale di Mosca e della Higher School of Economics, combina l’approccio psicolinguistico con i metodi dell’analisi linguistica.
Index applica la teoria della personalità della psicoanalista americana Nancy McWilliams. La studiosa ha identificato nove tipi principali di caratteri e ha dimostrato modi specifici di comprendere come la struttura individuale della personalità del paziente possa influenzare l’attenzione e lo stile di intervento del terapeuta.
“Possiamo analizzare le storie e raccomandare a un giornalista di non scrivere mai più di politica, ma piuttosto concentrarsi sull’arte, perché i suoi testi possono far sentire i lettori ansiosi e isterici”, afferma Filatov.
La piattaforma analizza anche alcune metriche tradizionali fornite dai servizi di analisi web, come il numero di visualizzazioni e il tipo di dispositivo utilizzato da un lettore. “Ma possiamo anche dire quanto tempo un lettore ha passato su una parte particolare dell’articolo e ciò che ha attirato la sua attenzione, in base a come ha scorso la pagina”, ha spiegato Filatov.
Di conseguenza, un cliente riceve un rapporto che assomiglia molto a Google Analytics ma include anche queste metriche non tradizionali. La piattaforma è attualmente disponibile per i media russi, ma i fondatori sperano di entrare nel mercato europeo. Filatov ha detto che sta lavorando ad un prototipo ad Amsterdam, in Olanda, per analizzare articoli in inglese, francese e tedesco.
NTechLab, uno sviluppatore di software russo di reti neurali e apprendimento automatico, ha creato un algoritmo di riconoscimento delle emozioni in grado di rilevare sette emozioni primarie e 50 composte, analizzando il viso.
Secondo la startup, la soluzione può essere adattata a diversi mercati e settori, compresi i media e l’intrattenimento, ad esempio per testare un nuovo annuncio e scoprire quale tipo di reazione ha provocato nei focus group.
All’algoritmo della startup russa è stato assegnato il primo posto a EmotioNet Challenge 2017, un evento ospitato dalla Ohio State University. Ma c’è un grosso problema con gli algoritmi che cercano di identificare le emozioni umane: la maggior parte delle persone ha un’espressione neutra sul volto anche quando ribolle all’interno.
“E se sono arrabbiati, non è necessariamente perché sono turbati da un prodotto visto nel negozio o dalla qualità del servizio”, ha dichiarato Alex Minin, amministratore delegato di NtechLab.
Per ottenere risultati e dati stabili sulla soddisfazione del cliente, le aziende devono analizzare folle di persone, non solo poche unità, ha spiegato Minin, aggiungendo che la tecnologia è la chiave del futuro perché può essere utilizzata in combinazione con altri algoritmi di riconoscimento, ad esempio quelli che identificano determinate azioni, come un attacco criminale o il momento dell’acquisto.
NTechLab ha recentemente prodotto anche una nuova videocamera digitale con riconoscimento facciale. Analizza il flusso video a una distanza di 3,5-4,5 metri e trasmette informazioni a un server, dove i volti vengono confrontati con il database dei sospettati di reato. Secondo i resoconti dei media russi, la telecamera è stata testata dalla polizia.
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