这个黑科技让机器开始有了情商…(附演示视频)
源于麻省理工学院媒体实验室的科技成为了全世界最先进的广告测试技术。通过逐秒分析观众的面部表情，我们可以知道广告是否真的引起了观众的共鸣。
在Affectiva联合创始人拉纳·艾尔·卡里奥比（Rana el Kaliouby）去年5月份的TED演讲中，她预言：“五年以后，我认为所有的机器都会内置有情感芯片。我们会习惯于只需要对着它们皱皱眉头它们就会说：‘呃，看来你不大喜欢这个，是不是？’”
卡里奥比是Affectiva的埃及裔联合创始人和首席战略及科学官。Affectiva是从麻省理工学院著名的MIT媒体实验室里孵化出来的面部表情识别技术公司。凯度集团2011年注资450万美元对它进行战略投资，Affectiva与凯度旗下的Millward Brown公司有密切的业务合作。
安装了Affectiva的Affdex面部表情识别技术的电脑和其它设备会通过观察观众的脸部表情解读他们的内心情感。这个技术起源于一项原本用来帮助自闭症患者的项目，现在成为了全球最先进的广告效果测试技术。
在1970年代，研究情绪和面部表情的心理学先驱保罗·艾克曼（Paul Ekman）研究出了面部动作组织系统（Facial Automated Coding System (FACS)），这相当于一本对超过1万种人类表情分类的“字典”。
照片来源：Paul Ekman Group, LLC - http://www.paulekman.com/，CC BY-SA 3.0，https://commons.wikimedia.org/w/index.php?curid=37827490
卡里奥比在这本“字典”的基础之上发明了自动化程序可以快速完成麻烦而冗长的编码过程，从而创造出了可以大规模推广和重复使用的商用化技术。
在上述程序的基础之上，Affectiva又加上了分析和洞察的功能，并且将它整合到许多现有的商业软件程序里。只要手机、平板和电脑有摄像头，Affectiva的技术就可以快速捕捉和分析观众的脸部表情，逐秒分析每个观众的情感起伏。
Affdex现在应用得最成熟的地方就是与Millward Brown的广告效果前测工具LINK的结合，用来在电视广告播出前测试观众对不同版本的广告反应。Millward Brown的全球研究负责人格拉汉姆·佩奇表示：“Affdex的技术让我们可以观测到观众在观看广告时真实的、未加掩饰的情感反应，这样客户（品牌主）可以客观地了解它们的广告是否真的能够引起目标客户的共鸣。”
Millward Brown已经利用Affectiva的技术在全球测试了超过15000个广告。佩奇说：“通过这些测试，我们可以了解各个广告片的结构是否合理，并且对广告优化给出更详细的建议。Affectiva是表情监测行业的领导者，我们可以通过挖掘和学习所积累的海量表情数据来研发新的市场营销研究理念和工具。”
Affectiva CEO尼克·朗格瓦尔德表示：“我们和竞争对手之间的差别是Affectiva的技术具有科学验证和分析功能。市场上的其它技术也可以将脸部特征与表情状态对应起来，但是只有这些功能是远远不够的，因为只有高度精确的匹配才能知道观众当时的情感究竟是什么。这就是我们海量的数据和科学研究积累给Affectiva带来的巨大领先优势。”
Affectiva的市场营销和产品战略副总裁佳比·齐杰德瓦尔德（Gabi Zijderveld）表示广告主使用这项技术主要是出于三个原因：“首先是优化内容；其次是强化品牌与受众的互动度；第三是根据测试结果决定如何为每个广告分配媒体购买预算。”
联合利华在印度尼西亚打算播出的清扬（Clear）洗发水广告就用到了这项技术的帮助。广告中有个情节是一个摩托车手摘下了头盔后露出了头皮屑。使用清扬一周之后，头皮屑不见了。“初步测试显示，观众们对第一版的广告觉得很困惑。我们逐秒地分析了观众的情感反馈后重新剪辑了整个广告片，再测试时没有观众觉得困惑了，”她介绍道。
在另一个家乐氏的Crunchy Nut麦片广告中，客户从测试结果里发现了哪一个广告版本反复收看的效果最好，并根据这个结果相应地安排了广告预算。
电视节目的内容，包括样片的观众测试，是Affdex技术在媒体领域得以广泛应用的实例。不少好莱坞大片都是根据测试观众观看样片后的表情反馈了解哪些是最吸引观众的部分，然后将它们剪辑成预告片（trailer）的。
另外，这个技术也用在一些B2B领域，比如网上招聘和法务录取证言方面。CEO朗格瓦尔德还介绍道：“汽车制造商也把这项技术用来改进驾车体验上。配备了新一代技术的汽车可以读得懂人的表情了。”
举个例子来说，如果汽车如果通过分析表情数据发现司机开始打瞌睡，它就会自主采取纠偏动作；如果车子被堵在了路上而乘车人表现出烦躁的话，汽车会建议换一条路线。新一代的车载信息娱乐系统会像贴心的管家，不用主人开口就提供建议。
游戏是这项技术的另一个潜在应用领域。“我们可以想像一下如果游戏能看到玩家的表情，并对此作出反应会发生什么事情，”齐格瓦尔德假设道。“比如说游戏可以根据玩家对当前难度的面部表情反馈调整后面游戏的难度，或是调整游戏剧情。情感监测可以帮助游戏出品方了解在什么情况下玩家会退出不玩，或是在什么时候应该卖道具给玩家。”
玩家的表情可以被游戏里的角色实时识别
客观来说表情监测技术可以应用在非常多的领域，它的广泛应用会全面颠覆人类与科技的关系。就像卡里奥比在TED演讲里指出的：“通过让技术人性化，我们手里握着一个黄金机会：我们可以重新想像人类与机器应该如何互动，以及我们人类自己之间可以如何互动。”
Affectiva技术演示视频
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拉纳·艾尔·卡里奥比TED演讲完整视频回放https://v.qq.com/txp/iframe/player.html?vid=l019936919w&width=500&height=375&auto=0
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