التحيزات في تتبع الوجه والعاطفة
يبدو أننا نؤيد التبسيط الشائع بأن الآلات أقل تحيزًا من البشر؛ ولكن إذا كنت على دراية بالطرق التي يتم بها تدريب الآلات على قراءة جوانب مختلفة من البيانات والتركيز عليها، فستعرف ذلك: الأمر ليس بهذه البساطة.
الآلات ليست خالية من التحيز إذا تم تدريبها من قبل البشر.
فيما يلي عرض لأنواع مختلفة من التحيزات التي يمكن أن تحدث في تتبع الوجه وتسمية التعبيرات. يمكن الحد من العديد من هذه التحيزات؛ لذا فقد أدرجت أيضًا اقتراحات لتحسين الأساليب. إذا كنت تعمل على تتبع الوجه والعاطفة من أي نوع، فمن مسؤوليتك أن تكون على دراية بهذه التحيزات.
شاهد الشرائح أدناه أو الفيديو المرتبط هنا: فيديو يوتيوب
النص: تتبع العديد من الوجوه والمشاعر الشركات جرب لاستخدام بول إيكمان نظام ترميز حركة الوجه (FACS)
- لكن الكثيرين لا يأخذون الوقت الكافي لاستخدامها بشكل صحيح.
النص: ماذا يحدث عندما لا تستخدم FACS بشكل صحيح؟
- تصنيف تعبير غير صحيح
- تصنيف التعبير غير المتسق
- التصنيف المتحيز (العنصري، الثقافي، الثقافي، المرتبط بالعمر، إلخ)
- الفوضى
حتى إذا كنت تستخدم FACS بشكل صحيح، سيكون هناك دائمًا تحيز وعدم اتساق - ولكن من خلال اتخاذ تدابير حذرة، يمكن تقليل هذه المشكلات بشكل كبير.
النص: تصنيف تعبير غير صحيح
- حركات الوجه خفية ويصعب تمييزها دون دراسة مكثفة.
- معظم مراجع FACS (باستثناء دليل FACS الأصلي) يقدم مرئيات غير صحيحة لـ FACS - حتى المصادر التي تعتبر ذات مصداقية.
- على الرغم من عدم دقة هذه المصادر، غالبًا ما يتم استخدام هذه المصادر كمراجع من قبل مهندسي وباحثي تتبع الوجوه.
- ولأن شركات التكنولوجيا لا تستثمر بما فيه الكفاية في الأدوار القائمة على البيانات، فمن المحتمل أنها لا تمتلك الموظفين المناسبين أو الموارد اللازمة للتمييز بين إجراءات الوجه المهمة.
النص: تصنيف تعبير غير صحيح
- الأشكال الأساسية مثل "شد الشفاه"، كثيرًا ما يتم الخلط بينها وبين أفعال مثل "مكبس الشفاه" و/أو "الشفاه جاعن."
- مقوّم الشفاه مهم في: تعبيرات المشاعر و إنتاج الكلام
النص: تصنيف تعبير غير صحيح
- أعلاه هو تمثيل حقيقي لمشد الشفاه أعلاه.
- هذا مجرد شكل واحد من الأشكال العديدة التي تطير تحت الرادار في كل مرة تكون فيها:
– أخطأت في التدريس – أسيء تصنيفها – أسيء استخدامها
النص: ماذا يحدث عندما لا تستخدم FACS بشكل صحيح؟
- تصنيف تعبير غير صحيح
- تصنيف التعبير غير المتسق
- التصنيف المتحيز (العنصري، الثقافي، الثقافي، المرتبط بالعمر، إلخ)
- الفوضى
حتى إذا كنت تستخدم FACS بشكل صحيح، سيكون هناك دائمًا تحيز وعدم اتساق - ولكن من خلال اتخاذ تدابير حذرة، يمكن تقليل هذه المشكلات بشكل كبير.
النص: تصنيف تعبير غير صحيح
نفس المشكلات المتعلقة بالتصنيف غير الصحيح تساهم أيضًا في التصنيف غير المتسق.
النص: تصنيف التعبير غير المتسق
إذا لم تستثمر شركات التكنولوجيا بشكل كامل في جودة البيانات, لا يمكن توحيد قواعد تصنيف البيانات الخاصة بهم.
بسبب:
- نقص في الاستثمار في توظيف و/أو تدريب الموظفين على الوظائف القائمة على البيانات
- نقص في موارد FACS عالية الجودة
- صعوبة متأصلة في التفريق بين تصرفات الوجه
→ يصنف المصنفون التعبيرات بشكل غير متسق.
→ يقوم المتتبعون بتطوير مراوغات غريبة، وربط التعبيرات غير الصحيحة ببعضها البعض مع إرباك الآخرين.
النص: تصنيف التعبير غير المتسق
ملاحظة: تم وضع هذا الرسم البياني لشرح المشاكل في تنشيط الشكل للأفاتار، ولكن تنطبق نفس المفاهيم الأساسية على تتبع الوجه والعاطفة.
النص: ماذا يحدث عندما لا تستخدم FACS بشكل صحيح؟
- تصنيف تعبير غير صحيح
- تصنيف التعبير غير المتسق
- التصنيف المتحيز (العنصري، الثقافي، الثقافي، المرتبط بالعمر، إلخ)
- الفوضى
حتى إذا كنت تستخدم FACS بشكل صحيح، سيكون هناك دائمًا تحيز وعدم اتساق - ولكن من خلال اتخاذ تدابير حذرة، يمكن تقليل هذه المشكلات بشكل كبير.
النص: التصنيف المتحيز (العنصري، الثقافي، الثقافي، المرتبط بالعمر، إلخ)
عندما تكون التسميات التعبيرية غير محددة المعالم وغير مفهومة بشكل جيد، يمكن أن تؤدي الأخطاء الصغيرة إلى تحيزات كبيرة.
النص: التصنيف المتحيز (العنصري، الثقافي، الثقافي، المرتبط بالعمر، إلخ)
قبل الخوض في التحيزات التي يمكن أن توجد في تقنية تتبع الوجوه، ضع في اعتبارك التحيزات الموجودة بالفعل في تقنية تحديد الملامح: التعرف على الوجه.
النص: التصنيف المتحيز (العنصري، الثقافي، الثقافي، المرتبط بالعمر، إلخ)
إذا لم نتمكن حتى من اكتشاف الملامح بشكل صحيح، فتخيل مدى تعقيد التحيز في تتبع التعبيرات. يتطلب تتبع التعبيرات فهماً يتجاوز ملامح الوجه. فهو يتطلب فهماً لحركات الوجه الدقيقة.
-
Blais, Caroline & Jack, Rachael, Rachael & Scheepers, Christoph & Fiset, Daniel & Caldara, Roberto. الثقافة تشكل كيف ننظر إلى الوجوه. (2008).PloS one. 3. e3022. 10.1371/journal.pone.0003022.
النص: التصنيف المتحيز (العنصري، الثقافي، الثقافي، المرتبط بالعمر، إلخ)
- يستخلص الناس المعلومات بشكل مختلف عند النظر إلى الوجوه ويبحثون عن أدلة مختلفة عند تفسير المشاعر.
- تؤثر الثقافة بعمق على ما نعتبره معلومات وقرائن قيمة.
وقد وجدت الدراسات:
- شرق آسيوي المشاركون تميل إلى التركيز على منتصف الوجه، حول الأنف، مع إعطاء أهمية أكبر للعينين واتجاه النظرات.
- قوقازي غربي يميل المشاركون إلى البحث عن تعبيرات الانفعال في منطقتي الحاجبين والفم
- تخلق هذه الاختلافات في الانتباه تحيزات عندما ينظر المشاركون إلى الوجوه ذات التعبيرات المتضاربة
على سبيل المثال عندما تكون هناك عيون حزينة مع فم سعيد:
- يولي المشاركون اليابانيون أهمية أكبر للمشاعر التي تظهر في العيون
- يهتم المشاركون الأمريكيون أكثر بمنطقة الفم.
1. Blais, C., Jack, R. E., Scheepers, C., Fiset, D., and Caldara, R. (2008). الثقافة تشكل كيف ننظر إلى الوجوه. PLoS ONE 3: e3022. doi: 10.1371/journal.pone.0003022
2. Elfenbein, H. A., & Ambady, N. (2003). الكونية والاختلافات الثقافية في التعرف على العواطف. Current Directions in Psychological Science, 12(5), 159-164.
3. Matsumoto, D., Kasri, F., & Kooken, K. (1999). الاختلافات الثقافية الأمريكية اليابانية في أحكام شدة التعبير والتجربة الذاتية. Cognition & Emotion, 13(2), 201-218.
4. Matsumoto, D., & Ekman, P. (1989). الاختلافات الثقافية الأمريكية-اليابانية في تصنيفات شدة تعبيرات الوجه عن العاطفة. Motivation and Emotion, 13(2), 143-157.
5. Marsh, A. A. A., Elfenbein, H. A., & Ambady, N. (2003). الاختلافات الثقافية "اللهجات" غير اللفظية في تعبيرات الوجه عن المشاعر. العلوم النفسية، 14(4)، 373-376.
6. Yuki, M., Maddux, W. W., & Masuda, T. (2007). هل نوافذ الروح هي نفسها في الشرق والغرب؟ الاختلافات الثقافية في استخدام العينين والفم كإشارات للتعرف على المشاعر في اليابان والولايات المتحدة. مجلة علم النفس الاجتماعي التجريبي، 43(2)، 303-311.
النص: التصنيف المتحيز (العنصري، الثقافي، الثقافي، المرتبط بالعمر، إلخ)
الآن فكر في ما يدخل في وضع العلامات التعبيرية ...
النص: التصنيف المتحيز (العنصري، الثقافي، الثقافي، المرتبط بالعمر، إلخ)
- إذا كان خافض زاوية الشفاه غير مفهومة بشكل صحيح، فمن المرجح أن يصنف القائمون على التصنيف بشكل غير صحيح أي الشكل مع تدلي زوايا الشفاه مثل خافض زاوية الشفاه. وغالبًا ما تنتج هذه الأشكال المصنفة بشكل خاطئ عن تأثيرات رافع الذقن – ولكن يمكن أن تتضمن أيضًا ما هو أسوأ من ذلك:: الوجوه المحايدة (وجوه بلا تعبيرات).
- ومن النتائج المحتملة لهذا المفهوم الخاطئ: الإفراط في الكشف عن خافض زاوية الشفاه في الأشخاص الذين يعانون من تدلي زوايا الشفاه. في كثير من الأحيان، يعاني كبار السن في كثير من الأحيان من تدلي زوايا الفم بسبب التأثيرات طويلة الأمد للجاذبية.
النص: التصنيف المتحيز (العنصري، الثقافي، الثقافي، المرتبط بالعمر، إلخ)
- من الممارسات غير السليمة في وضع العلامات، قد تكون الفئات السكانية الأكبر سنًا عرضة للإفراط في اكتشاف خافض زاوية الشفاه.
- خافض زاوية الشفاه هو عنصر أساسي للحزن. هل يمكن أن يؤدي هذا الخطأ إلى المبالغة في اكتشاف الحزن لدى الفئات السكانية الأكبر سنًا؟
- ماذا عن المجموعات الأخرى التي تتميز ملامح وجهها بتدلي زوايا الشفاه؟ هل سيتم تفسيرها بشكل خاطئ على أنها "حزينة"؟
النص: التصنيف المتحيز (العنصري، الثقافي، الثقافي، المرتبط بالعمر، إلخ)
- قد لا تبدو مشكلة كبيرة أن يكتشف المتعقب بشكل غير صحيح خافض زاوية الشفاه أو الحزنولكن ماذا يحدث عندما يُستخدم تتبع الوجوه في أشياء أكبر مثل تقييمات الصحة العقلية أو تقييم المرشحين المحتملين للوظائف؟
النص: التصنيف المتحيز (العنصري، الثقافي، الثقافي، المرتبط بالعمر، إلخ)
- الذكاء الاصطناعي يقوم الآن بتحليل تعبيرات وجه المرشحين أثناء مقابلات العمل عبر الفيديو - يونيليفر، وآي بي إم، ودانكن دوناتس وغيرها الكثير يستخدمون هذه التقنية بالفعل
- تقنية التعرف على العواطف لا تعمل، ولكن يستخدمها محترفو التوظيف، ويستخدمها آخرون على أي حال: تقرير
- "اكتشاف العواطف" الذكاء الاصطناعي هو صناعة بقيمة $20 مليار دولار. بحث جديد يقول أنه لا يستطيع القيام بما يدعيه.
النص: التصنيف المتحيز (العنصري، الثقافي، الثقافي، المرتبط بالعمر، إلخ)
تحدثنا عن كيف يمكن أن يؤدي وضع العلامات غير الصحيحة إلى التحيز ضد كبار السن . . . ولكن ماذا عن التحيزات الأخرى تجاه الأشخاص ذوي ملامح وجه معينة؟
النص: التصنيف المتحيز (العنصري، الثقافي، الثقافي، المرتبط بالعمر، إلخ)
". تُظهر برامج التعرف على الوجه نوعين متميزين من التحيز.
أولاً, كانت الوجوه السوداء تُسجّل باستمرار على أنها أكثر غضباً من الوجوه البيضاء لكل ابتسامة. أظهر الوجه ++ هذا النوع من التحيز. ثانياً, كانت الوجوه السوداء تُسجَّل دائمًا على أنها أكثر غضبًا إذا كان هناك أي غموض حول تعبيرات الوجه. أظهر الوجه API هذا النوع من التباين. حتى لو كانت الوجوه السوداء مبتسمة جزئياً، أظهر تحليلي أن افترضت الأنظمة مشاعر سلبية أكثر مقارنة بنظيراتها البيضاء ذات التعبيرات المماثلة. كان متوسط الدرجات العاطفية متقارباً كثيراً بين الأعراق، ولكن لا تزال هناك اختلافات ملحوظة بين السود والبيض".
فهم التحيز الخفي في الذكاء الاصطناعي الذي يقرأ العواطف
-لورين رو
النص: التصنيف المتحيز (العنصري، الثقافي، الثقافي، المرتبط بالعمر، إلخ)
كيف هل يمكن أن يحدث هذا؟
دعنا نعيد النظر في سبب أهمية زيادة الاستثمار في البيانات.
النص: التصنيف المتحيز (العنصري، الثقافي، الثقافي، المرتبط بالعمر، إلخ)
النظر في شكل FACS "رافع الشفة العلوية." رافع الشفة العليا مكوِّن أساسي للمشاعر مثل الاشمئزاز, الغضب, و الازدراء.
تتضمن ميزات رافع الشفة العلوية ما يلي:
- شفة علوية مرتفعة
- منطقة الأخدود الأنفي الأنفي العلوي المستدير
(خط الضحك - انظر الصورة)
ملاحظة: وعلاوة على التحيزات المحتملة لتسمية أفعال الوجه، هناك أيضًا جدل كبير حول نظرية الانفعالات الأساسية (مثل نماذج الانفعالات الأساسية مثل الازدراء والغضب وغيرها) بشكل عام. انظر "''الأمر كله في العيون" وأكاذيب أخرى.“
النص: التصنيف المتحيز (العنصري، الثقافي، الثقافي، المرتبط بالعمر، إلخ)
بعض الأشخاص لديهم انحناءات أكثر في الأخدود الأنفي الشفهي.
وهذا ببساطة ناتج عن بنية الوجه الطبيعية.
النص: التصنيف المتحيز (العنصري، الثقافي، الثقافي، المرتبط بالعمر، إلخ)
يمكن لواضع العلامات غير المتمرس في نظام ترميز حركة الوجه أن يخطئ بسهولة في تصنيف الأشخاص الذين لديهم منحنيات ثلم أنفي غير قائمة على التعبير على أنها رافع الشفة العلوية.
هذه التسميات غير الصحيحة تولد متعقبًا مدربًا على تحديد الوجوه ذات التراكيب المعينة على أنها تعبر عن رافع الشفة العلوية - حتى عندما يكونون محايدين أو مبتسمين.
إن الحصول على "مجموعة بيانات متنوعة" غير ذي صلة إذا كانت تسمياتك غير دقيقة.
يفسر هذا التدريب النتائج التي توصلت إليها لورين رو من فهم التحيز الخفي في الذكاء الاصطناعي الذي يقرأ العواطف.
النص: التصنيف المتحيز (العنصري، الثقافي، الثقافي، المرتبط بالعمر، إلخ)
سيستمر وجود تصنيف متحيز للمشاعر حتى لو ابتعدت عن النهج القائم على FACS وحاولت جعل المصنفين يصنفون المشاعر بشكل كلي.
النص: التصنيف المتحيز (العنصري، الثقافي، الثقافي، المرتبط بالعمر، إلخ)
في حال لم يكن واضحًا لماذا من المرجح أن تفشل عملية وضع العلامات العاطفية الشاملة (إن لم يكن أكثر) - إليك تنشيطية:
- يستخلص الناس المعلومات بشكل مختلف عند النظر إلى الوجوه ويبحثون عن أدلة مختلفة عند تفسير المشاعر.
- تؤثر الثقافة بعمق على ما نعتبره معلومات وقرائن قيمة.
وقد وجدت الدراسات:
- شرق آسيوي يميل المشاركون إلى التركيز على منتصف الوجه، حول الأنف، مع إعطاء أهمية أكبر للعينين واتجاه النظرات.
- قوقازي غربي يميل المشاركون إلى البحث عن تعبيرات الانفعال في منطقتي الحاجبين والفم
- تخلق هذه الاختلافات في الانتباه تحيزات عندما ينظر المشاركون إلى الوجوه ذات التعبيرات المتضاربة
على سبيل المثال عندما تكون هناك عيون حزينة مع فم سعيد:
- يولي المشاركون اليابانيون أهمية أكبر للمشاعر التي تظهر في العيون
- يهتم المشاركون الأمريكيون أكثر بمنطقة الفم.
النص: ماذا يحدث عندما لا تستخدم FACS بشكل صحيح؟
- تصنيف تعبير غير صحيح
- تصنيف التعبير غير المتسق
- التصنيف المتحيز (العنصري، الثقافي، الثقافي، المرتبط بالعمر، إلخ)
- الفوضى
حتى إذا كنت تستخدم FACS بشكل صحيح، سيكون هناك دائمًا تحيز وعدم اتساق - ولكن من خلال اتخاذ تدابير حذرة، يمكن تقليل هذه المشكلات بشكل كبير.
النص: الفوضى
إذا ..
- تؤثر الثقافة على كيفية تفسيرنا للتعبيرات والمشاعر
- الظروف البيئية التي تؤثر على القرائن التي ننظر إليها لتقييم الوجوه
- تؤثر معرفتنا بتصرفات الوجه على كيفية تصنيفنا للتعبيرات
. . . ما الذي يمكن أن تفعله شركات التكنولوجيا للحد من هذه الأخطاء البشرية ومنعها من التسرب إلى خوارزميات؟
النص: ما الذي يمكن أن تفعله شركات التكنولوجيا للحد من التحيزات في تتبع الوجوه؟
- يجب أن تدرك شركات التكنولوجيا أن لقد تطور تتبع الوجه إلى ما هو أبعد من نطاق الهندسة.
- يجب على شركات التكنولوجيا تقبل تعرض التكنولوجيا للتحيز وتثقيف الموظفين بشأن نقاط الضعف هذه.
- يجب على شركات التكنولوجيا الاستثمار أكثر في جودة البيانات.
النص: إن إدراك التطورات في تقنية تتبع الوجوه وفهم نقاط ضعفها والاستثمار أكثر في جودة البيانات يعني . . .
- في الواقع تخصيص عدد الموظفين نحو أدوار تركز على جودة البيانات - حتى لو تطلب ذلك أخذ مساحة من عدد الموظفين الهندسيين.
- قضاء الوقت والطاقة و الموارد إلى العثور على متخصصين في البيانات. إذا لم يكن ذلك ممكناً، تظل مهمة الشركة هي إنفاق الوقت والطاقة والموارد لتدريب أخصائيي البيانات. إن تصنيف تعبيرات الوجه أكثر تعقيداً بكثير من تصنيف الأشياء الأساسية مثل إشارات المرور ويجب التعامل معها على هذا الأساس.
النص: الحد من التحيزات في تتبع الوجه
إن إدراك التطورات في تقنية تتبع الوجوه وفهم نقاط ضعفها والاستثمار أكثر في جودة البيانات يعني . . .
- يجب ألا يكتفي المهندسون والباحثون والمنتجون بإخبار البيانات بما يحتاجون إليه - بل يجب أن يستمعوا إلى ما تحتاجه فرق البيانات. ففرق البيانات هي الأكثر دراية بالعمل وراء الكواليس المطلوب لعمل الخوارزميات. هذا هو المكان الذي تفشل فيه العديد من الشركات.
- مطالبة الموظفين ذوي الأدوار القائمة على البيانات بالتفاعل بانتظام مع فرق الهندسة والأبحاث والمنتجات.
النص: الحد من التحيزات في تتبع الوجه
إن إدراك التطورات في تقنية تتبع الوجوه وفهم نقاط ضعفها والاستثمار أكثر في جودة البيانات يعني . . .
- تثقيف الموظفين حول حقيقة التحيز في مجال التكنولوجيا.
- اتخاذ الاحتياطات المناسبة لـ توحيد وتعريف الملصقات وتعريفها.
- دائماً مع الأخذ في الاعتبار متى وأين يمكن أن يظهر التحيز.
- من الذي يضع العلامات؟
- ما الذي يضعون عليه العلامات؟
- ما هي العوامل التي قد تؤثر على تصنيفهم؟
* الحالة المزاجية * الثقافة * الخبرة
النص: الحد من التحيزات في تتبع الوجه
إن إدراك التطورات في تقنية تتبع الوجوه وفهم نقاط ضعفها والاستثمار أكثر في جودة البيانات يعني . . .
ملاحظة جانبية: توقف عن تسمية التعبيرات من الصور الثابتة.
- تعتمد الدقة في التصنيف الدقيق للمشاعر والعاطفة إلى حد كبير على رؤية الحركة.
- إذا تم التشديد على الحركة بشكل أكبر، فإن ملامح الوجه الثابتة مثل تدلي زوايا الشفاه وانحناء الأخدود الأنفي الشفهي ستكون أقل احتمالاً لتنشيط اكتشاف خافض زاوية الشفاه و رافع الشفة العلوية (على التوالي).
النص: الحد من التحيزات في تتبع الوجه
ملاحظات ختامية . . .
النص: الحد من التحيزات في تتبع الوجه
كلما زاد إيماننا بالتكنولوجيا واعتمادنا عليها, كلما زادت تداعيات هذه التحيزات.
النص: الحد من التحيزات في تتبع الوجه
"... يفسر برنامج التعرف على الوجه المشاعر بشكل مختلف بناءً على عرق الشخص. ... هذه النتيجة لها آثار على الأفراد والمنظمات والمجتمع، وتساهم في الأدبيات المتزايدة حول التحيز و/أو التأثير المتباين في الذكاء الاصطناعي."
رو، لورين التأثير العنصري على التصورات الآلية للعواطف (9 نوفمبر 2018). متاح على SSRN: https://ssrn.com/abstract=3281765 أو http://dx.doi.org/10.2139/ssrn.3281765
النص: الحد من التحيزات في تتبع الوجه
تحمّل المسؤولية.
بذل الجهد لتقليل التحيز.
استثمر المزيد في البيانات.
النص:
استجابةً لانتشار مراجع FACS منخفضة الجودة وغير الدقيقة, لقد قمتُ بإنشاء "ورقة غش FACS" مجانية ليكون بمثابة دليل للفنانين والباحثين والمهندسين. وهو متاح على موقع موارد FACS الخاص بي, واجه FACS. كما أنني مستعد لتقديم الاستشارات.
رأي واحد حول “Bias In Emotion Tracking”
التعليقات مغلقة.