Pesquisadores de duas universidades de Moscou, a Escola Superior de Economia da Universidade Nacional de Pesquisa (HSE) e a Universidade Aberta de Ciências Humanas e Econômicas, se uniram a uma start-up russo-britânica chamada BestFitMe para treinar redes neurais em cascata com o objetivo de obter julgamentos de personalidade confiáveis baseados em fotografias de rostos humanos.
O desempenho do modelo resultante foi superior ao relatado em estudos anteriores usando aprendizado de máquina ou avaliadores humanos. Foi usado o modelo “Big Five”, que descreve os cinco principais fatores da personalidade humana como sendo abertura para a experiência (openness to experience), conscienciosidade (conscientiousness), extroversão (extroversion), neuroticismo ou instabilidade emocional (neuroticism) e amabilidade (agreeableness)
O estudo foi realizado em uma amostra de 12.000 voluntários que preencheram um questionário medindo seus próprios traços de personalidade com base no modelo “Big Five” e enviaram um total de 31.000 selfies. Os entrevistados foram divididos aleatoriamente em um grupo de treinamento e um grupo de teste. Uma série de redes neurais foi usada para pré-processar as imagens para garantir qualidade e características consistentes e excluir rostos com expressões emocionais, além de fotos de celebridades e gatos.
Em seguida, uma rede neural de classificação de imagens foi treinada para decompor cada imagem em 128 recursos invariantes, seguida por um perceptron (classificador linear) de várias camadas que usava estes recursos para prever traços de personalidade.
Os resultados indicam que a IA conseguiu determinar corretamente a posição relativa de dois indivíduos escolhidos aleatoriamente em uma dimensão de personalidade em 58% dos casos, em oposição aos 50% esperados pelo acaso.
Isso indica que uma rede neural artificial baseada em imagens faciais estáticas supera um avaliador humano médio que encontra o alvo em pessoa, sem conhecê-lo previamente. A conscienciosidade foi o fator mais facilmente reconhecível entre as características. As previsões em rostos femininos pareciam ser mais confiáveis ​​do que as de rostos masculinos.
Há um grande número de usos em potencial que podem ser explorados. O reconhecimento da personalidade a partir de fotos pode complementar as abordagens tradicionais de avaliação em situações em que alta velocidade e baixo custo são mais importantes que alta precisão. Uma inteligência artificial pode ser usada para propor produtos mais adequados à personalidade do cliente ou para selecionar as “melhores correspondências” possíveis para indivíduos em interações como atendimento ao cliente, namoro ou tutoria on-line.
Fonte: TechExplore
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