Știință și tehnologie

Corporațiile se vor folosi de empatie artificială ca să-ți vândă și mai multe rahaturi

Asta va individualiza agresiv schemele de marketing și s-ar putea să nu avantajeze consumatorul.
24 Decembrie 2016, 6:30pm
Imagine: Wikimedia Commons

Empatia e o chestiunea destul de delicată. Varietatea și complexitatea emoțiilor complică treaba, dacă nu devine chiar imposibil să înțelegi pe deplin cum se simte altcineva. Cu toate acestea, empatia este un aspect crucial a ceea ce ne definește ca ființe umane. Aparent, creierul e programat pentru asta. Deci, nu e o surpriză capacitatea roboților de învățare, care e din ce în ce mai sofisticată și capabilă să imite unele dintre cele mai complexe funcții ale creierului uman. E o tentativă de a găsi o modalitate de a insufla unui computer sentimentul de empatie, care a devenit chiar și o afacere în sine.

Conceptul, cunoscut ca empatie artificială, este bazat pe ideea de a învăța roboții să recunoască semnale sociale umane, mai exact „date vizuale", și apoi să producă un răspuns adecvat. Procesarea de semnale sociale, ca latură a științei calculatoarelor și roboticii, este relativ un fenomen nou, dar deja a atras un alt departament de cercetare care este la fel de profund interesat în înțelegerea comunicării dintre oameni: marketing.

Pe de-o parte, exploatarea empatiei artificiale este considerată un pas esențial pentru integrarea roboților și inteligenței artificiale în societatea umană, ceea ce va permite o interacțiune mai fluidă și mai eficientă între oameni și roboți. Pe de altă parte, este văzută ca o mină de aur a marketingului, la fel ca proiectul Shashei Lu, o profesoară de marketing de la Cambridge Judge Business School.

Cercetările întreprinse de Lu caută să combine imagistică și analiză video făcute de computere cu tehnici curente de marketing, în ideea de a optimiza vânzările produselor. În esență, este vorba despre programarea unui computer pentru analizarea reperelor comportamentale ale clientului în reacția la un anumit produs și apoi să facă recomandări personalizate de produse, bazate pe aceste semnale sociale. În cazul lui Lu, ea se concentrează pe programarea unui computer pentru a face recomandări vestimentare croite (ha!) pentru fiecare client.

„Ideea de a învăța o mașină cum să ajungă la concluzii utile doar din expresiile și comportamentul cuiva mi s-a părut incredibil de palpitantă", a spus Lu într-o declarație. „Iar acum tehnologia a avansat suficient cât să transformăm asta în realitate."

„Ideea de a învăța o mașină cum să ajungă la concluzii utile doar din expresiile și comportamentul cuiva mi s-a părut incredibil de palpitantă"

Lu spune că proiectul se bazează pe tehnici folosite de persoanele din vânzări.

„Atunci când oamenii, mai ales femeile, se duc la cumpărături, tind să probeze haina înainte s-o cumpere, spune ea. „Când facem asta în fața oglinzii, vânzătorul de obicei observă două aspecte importante. Primul: dacă clientului îi place sau nu produsul, care se deduce din răspunsul emoțional al expresiilor faciale. Al doilea: ce anume din articolul vestimentar îi place sau nu-i place, care este dedus dintr-un răspuns comportamental. De exemplu, dacă atinge gulerul sau verifică tivul cu o expresie iritată, asta denotă că nu-i place aspectul respectiv al articolului."

Proiectul întreprins de Lu propune poziționarea unei camere deasupra oglinzii unei cabine de probe, ceea ce ar permite calculatoarelor să vadă evaluarea clientului pentru articolul vestimentar. Apoi, expresia facială și celelalte răspunsuri comportamentale sunt analizate în comparație cu date de la alți clienți, care au încercat același articol vestimentar, în ideea de a face alte recomandări vestimentare în timp real. Alte informații culese de la clienți, cum ar fi înălțimea și greutatea, ar permite computerului să facă sugestii și mai personalizate.

Tehnica de a folosi computere pentru a înțelege comportamentul consumatorului ca o modalitate de a individualiza campaniile de marketing, nu e deloc nouă și deja a fost aplicată cu succes în spații publice. Astea poate veni sub forma unor panouri publicitare care citesc expresiile faciale și folosesc un software pentru a selecta cumpărătorii (o tehnologie reală și aplicată în momentul de față), sau algoritmi Facebook, care, din punct de vedere etic, aparent cataloghează rasial utilizatorii pentru a le transmite reclame concepute special pentru „grupul de afinitate".

Tutorialul programului de marketing al Facebook-ului este atent să declare în mod explicit că schema de advertising nu este bazată pe vizarea unor rase sau etnii specifice, ci se concentrează pe „afinitățile spre culturile de care sunt interesați." Totuși, dacă arunci o privire fugitivă pe materialul promoțional, e greu să mai pui botul, din moment ce utilizatorii portretizați lângă lista grupurilor de afinitate (americani hispanici, afro-americani și americani asiatici) nu par să împartă vreun aspect cultural, deși toți aparțin grupurilor rasiale vizate.

Un exemplu deosebit de remarcabil în acest sens a fost promovarea filmului Straight Outta Compton, care a folosit tipurile de campanii de Facebook pentru a distribui două trailere complet diferite bazate pe presupusele grupurilor de afinitate (iar Facebook susține în continuare că nu sunt pe categorii rasiale sau etnice).

Trailerele de filme bazate pe membri publicului țintă sunt un alt aspect pe care Lu îl cercetează, deoarece îl consideră relevant și pentru recomandările vestimentare personalizate.

„Ăsta e încă în desfășurare, deci nu avem descoperiri concrete, dar trailerele de filme se concentrează pe același grup de persoane", spune Lu. „De exemplu, dacă e vorba de un trailer cu un element de acțiune, ce este vizionat de cineva care nu preferă filmele de acțiune, ar putea foarte ușor să fie descurajat, când de fapt filmul are multe scene care nu implică acțiune, ce l-ar fi atras. Noi lucrăm la personalizarea trailerelor în funcție de preferințe, astfel se îmbunătățește eficiența trailerelor și oamenii ajung să vizioneze un film pe care altfel l-ar fi ignorat."

Potrivit lui Lu, tehnici similare ar putea fi aplicate și pentru online dating, în ideea de a facilita un matching mai bun prin analizarea caracteristicilor faciale. Dacă asta ar putea individualiza agresiv schemele de marketing și să se dovedească a fi un avantaj sau un blestem pentru consumator, rămâne de văzut. Din punctul ei de vedere, Lu e optimistă: „Această zonă de explorare este nu doar inovativă sau plină de potențial, ci atinge și aspectele vieții de zi cu zi, iar combinația asta este o zonă interesantă în care să fii implicat."

Traducere: Diana Pintilie

Află mai multe despre asta:
_Instagram te manipulează să-ți cheltui banii Cât de importantă e empatia în filmele despre sexualitate _**_Dacă te-ai săturat de manipulările mizerabile de pe Facebook, din România, mută-te pe Twitter_**