Gerät decodiert Körpersprache mit Infrarotlicht

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Ein Forscherteam von der Universität Cambridge und dem Dartmouth College hat entwickelte a neues Gerät Mit Infrarotlicht wird überwacht, wie sich die Körpersprache auf soziale Interaktionen auswirkt.

Da die Körpersprache viele Aspekte des Lebens der Menschen beeinflusst, einschließlich Vorstellungsgesprächen, Gesprächen zwischen Ärzten und Patienten und Gruppenprojekten, haben viele Menschen versucht, sie zu untersuchen Videositzungen, Tonaufnahmen und Papierfragebögen.

Diese Ansätze können jedoch voreingenommen, ungenau und belastend für die Benutzer sein, da die meisten von ihnen auffällige Vorrichtungen erfordern, beispielsweise invasive Kameras.

Um dieses Problem anzugehen, entwickelten die Forscher ein Gerät, den sogenannten Winkelmesser, der Infrarotlicht verwendet, um nonverbale Verhaltensweisen zu messen, die möglicherweise zeigen, wie Menschen in sozialen Umgebungen interagieren.

"Unser System ist eine wesentliche Abkehr von bestehenden Ansätzen" Xia Zhou, Assistant Professor für Informatik an Dartmouth und Co-Lead-Autor der Studie, sagte in einem Aussage. "Die Fähigkeit, sowohl die Körperentfernung als auch den relativen Winkel mit feiner Genauigkeit nur unter Verwendung von Infrarotlicht zu erfassen, bietet enorme Vorteile und kann das Verständnis darüber vertiefen, wie die Körpersprache bei sozialen Interaktionen eine Rolle spielt."

Die Studie wird im Internet veröffentlicht Proceedings der ACM zu interaktiven, mobilen, tragbaren und allgegenwärtigen Technologienund wird im. präsentiert werden UbiComp 2018 Konferenz wird gehalten Oktober 8-12.

Der Winkelmesser

Ähnlich einem Wearable Access Badge, das mit einem Lanyard oder einem Clip getragen wird, wird ein Winkelmesser verwendet nahes Infrarotlicht, Betrieb bei einer Wellenlänge, die üblicherweise in Fernsehfernbedienungen verwendet wird und für menschliche Augen unsichtbar ist. Es misst Körpersprache, wie Körperwinkel und Abstände zwischen Menschen.

"Die Fähigkeit, unsichtbares Licht zu verwenden, um die Rolle und Haltung einer Person in sozialen Umgebungen zu bestimmen, hat starke Auswirkungen auf Einzelpersonen und Organisationen, die sich Gedanken darüber machen, wie sie kommunizieren." Cecilia Mascolo, Professor für mobile Systeme an der Universität von Cambridge, sagte in einer Erklärung.

Um zu korrigieren, wann die Hand oder Kleidung eines Benutzers den Infrarotlichtkanal vorübergehend blockieren könnte, entwickelten die Forscher Algorithmen, die Trägheitssensoren verwenden, um das Fehlen von Lichtverfolgungsergebnissen zu umgehen.

Darüber hinaus modulierten die Forscher das Licht von jedem Winkelmesser-Tag, um jedes Licht mit einer spezifischen Tag-ID zu kodieren, so dass sie Personen identifizieren konnten, die Winkelmesser-Tags trugen, so Zhao Tian, ​​ein Doktorand in Dartmouth. Sie passten auch die Frequenz der emittierenden Lichtsignale basierend auf dem spezifischen Kontext an, um den Energieverbrauch zu begrenzen.

Die Marshmallow-Herausforderung

Um ihre Wirksamkeit zu testen, verwendeten die Forscher die Protractor-Tags, um die Körpersprache während einer als "The Marshmallow Challenge" bekannten Gruppenaufgabe zur Problemlösung zu verfolgen.

Für diese Aufgabe erhielten vierköpfige Teams 18-Minuten, um eine Struktur zu erstellen, die einen Marshmallow mit Klebeband, Schnur und einer Handvoll Spaghetti unterstützen konnte.

"Wir haben uns auf zwei Arten von Körpersprache konzentriert: die Entfernungen zwischen den Benutzern und ihre relative Körperorientierung", sagte Zhou. "Diese paarweisen Features können als Features zusammengefasst werden, um auf die unmittelbare Aufgabenstellung jedes Teammitglieds und den Zeitplan oder die Phasen des Bauprozesses der Marshmallow-Herausforderung zu schließen."

Bei der Untersuchung von 64-Teilnehmern erreichten die Tags von "Tags" einen 1- bis 2-Zoll-Fehler bei der Schätzung von Entfernungen zwischen Benutzern und weniger als 6-Gradfehler 95 Prozent der Zeit für die Messung der relativen Körperausrichtung.

Anhand dieser Messungen bewerteten die Forscher die Aufgabenstellung jedes Einzelnen mit einer Genauigkeit von nahezu 85 Prozent und identifizierten Phasen im Bauprozess mit einer Genauigkeit von über 93 Prozent.

Zukünftige Verwendung

Winkelmesser-Tags werden nicht nur in sozialen Forschungen, sondern auch in vielen anderen wichtigen realen Umgebungen verwendet.

Sie können während der Interviews in Echtzeit Feedback geben, die Teamdynamik verstehen, um eine höhere Kreativität zu erzielen, und die Körpersprache studieren, die von den Kulturen an den zunehmend internationalisierten Arbeitsplätzen von heute beeinflusst wird.  "Sie (Unternehmen oder Institutionen) können Winkelmesser-Ergebnisse verwenden, um die Korrelation unserer sozialen Interaktionsmuster mit unserer Persönlichkeit, unseren mentalen Zuständen, unserer Produktivität und unseren kulturellen Normen zu untersuchen “, sagte Zhou.

"Sie können die Ergebnisse verwenden, um möglicherweise die Effektivität der Teamzusammenarbeit zu bewerten und die eigenen Engagementfähigkeiten zu trainieren, die für Vorstellungsgespräche, Arzt-Patient-Interaktionen, Verkaufstraining / -orientierung und mehr unerlässlich sind."

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