Como medir emoções na era digital através do uso de softwares?

medir emoções
02 de janeiro de 2020
Última modificação: 02 de janeiro de 2020

Autor: Paula Louzada
Categorias: Blog, Liderança, Melhoria de Processos

Como medir emoções na era digital através do uso de softwares?

O software de reconhecimento facial representa uma nova e promissora abordagem digital para medir emoções no gerenciamento. Mas os líderes devem proceder com cuidado.

Sobre emoções e sua influência nos locais de trabalho

As emoções importam. Quer gostemos ou não, as emoções desempenham um papel na tomada de decisões, no desempenho e no bem-estar geral, e é impossível (e indesejável) impedir as pessoas de experimentá-las – mesmo em ambientes onde geralmente preferimos que isso não influencie. Dada a onipresença e o impacto das emoções em nossas vidas, elas se tornaram um tópico popular entre os pesquisadores de negócios e administração. Tradicionalmente, muitos estudos têm se concentrado nas emoções negativas no local de trabalho, dada sua capacidade de perturbar. Pesquisas provaram que emoções como a raiva podem estar ligadas a níveis mais altos de incivilidade entre colegas e que algumas emoções negativas podem ser contagiosas.

Quando se trata de lidar com as emoções dos funcionários no trabalho, planejar a melhor resposta costuma ser mais difícil do que se espera. Afinal, antes de abordar o problema de um funcionário, os gerentes devem primeiro entender e esclarecer o que a pessoa está realmente enfrentando. Mas e se os funcionários estiverem experimentando várias emoções negativas? Como sabemos se os funcionários estão relatando com precisão seus sentimentos? Esses tipos de perguntas geraram um campo único de investigação sobre medição de emoções e alimentaram uma nova pesquisa. Um tipo de medição é o rastreamento em tempo real das expressões faciais, o que representa uma nova e promissora abordagem digital para a medição de emoções no gerenciamento.

A maioria das pesquisas anteriores mediu emoções usando diferentes formas de autorrelato. A técnica mais usada atualmente usa escalas de classificação numérica padronizadas; por exemplo, um entrevistado pode ser solicitado a classificar um sentimento de 1 (“não está sentindo nada”) a 7 (“muito forte”). Isso permite que os pesquisadores capturem medidas emocionais com especificidade e comparem claramente os resultados entre os diferentes participantes. Embora essas medidas autorreferidas sejam práticas de administrar, elas nem sempre são isentas de problemas.

Uma preocupação é que os participantes nem sempre relatam com precisão seus verdadeiros sentimentos. As imprecisões de os entrevistados que retêm, identificam incorretamente ou deturpam emoções decorrem de uma variedade de causas, como a vergonha de relatar certas emoções. O ato de distribuir auto-relatórios também pode precipitar uma resposta negativa, que pode obscurecer os resultados. Em um estudo realizado sobre o vínculo entre confiança e repulsa, foi descoberto que os participantes que completam uma escala de autorrelato sobre como estão se sentindo afetam adversamente seu próprio estado emocional. Isso é provável porque eles veem o questionário como um incômodo ou porque o processo de refletir sobre as emoções é aversivo.

Como um software de reconhecimento de emoções baseado em expressão facial consegue medir emoções?

O software de reconhecimento baseado em expressão facial permite que os pesquisadores possam medir emoções sem as limitações dos métodos auto-relatados. Essa tecnologia fornece uma leitura imediata, discreta e objetiva das expressões em tempo real de raiva, medo, ansiedade, tristeza e felicidade.

Na psicologia, os pesquisadores usaram o software de reconhecimento de emoções para examinar o relacionamento entre os sorrisos dos líderes empresariais e as culturas dos líderes. Eles descobriram que os líderes americanos de primeira linha apareciam consistentemente mais animados em fotos do que os líderes chineses de primeira linha. Os pesquisadores de economia usaram um software de leitura facial para mostrar que, quanto mais felizes as pessoas são, maior a probabilidade de doar dinheiro a uma organização de caridade. Houve até aplicações no campo das finanças, onde os pesquisadores ilustraram uma ligação entre a exuberância e as bolhas nos preços dos ativos, bem como entre o medo e os baixos preços dos ativos.

O uso dessa tecnologia emergente em sua metodologia oferece aos pesquisadores uma visão única do comportamento humano. As ofertas de software de reconhecimento de emoções aumentaram nos últimos anos e produtos como Noldus FaceReader, iMotions e Emotient oferecem a pesquisadores e organizações várias vantagens sobre as medidas tradicionais autorreferidas.

O Noldus FaceReader usa uma série de algoritmos para encontrar e analisar 500 pontos-chave no rosto para detectar emoções objetiva e discretamente, usando movimentos faciais de fotos e vídeos gravados em tempo real. O deep learning e a IA também desempenham um papel importante, pois este software conta com redes neurais de várias camadas para reconhecer padrões no rosto e classificar expressões faciais a partir de pixels da imagem. Ele fornece aos usuários leituras das seis emoções universais básicas (tristeza, felicidade, raiva, medo, nojo e surpresa) em uma escala de “inexistente” a “presente com intensidade máxima”. Medir emoções de maneira tão discreta pode capturar o que acontece em um trabalho ou interação social típica, permitindo que as emoções sejam medidas à medida que se desenvolvem em tempo real e garantindo que as emoções não sejam afetadas pelo ato de medi-las.

Essa tecnologia oferece novas possibilidades quando se trata de várias áreas da administração, incluindo questões como confiança, negociações e desvio. Em um estudo usando o Noldus FaceReader, foi descoberto que indivíduos com nojo julgavam outras pessoas no estudo como menos confiáveis ​​e eram menos propensas a arriscar uma interação.

Com o surgimento de espaços de trabalho virtuais e reuniões e colaborações geralmente acontecendo em aplicativos como Zoom ou Slack, os pesquisadores agora podem registrar a interação virtual de um funcionário com um colega para examinar uma variedade de perguntas de pesquisa. Os funcionários sentem ansiedade quando um colega critica seu trabalho? Essa ansiedade depende da idade ou do sexo do crítico? Em estudos que examinam comportamentos desviantes, os pesquisadores geralmente implantam tarefas de computador nas quais um participante pode mentir para ganhar dinheiro. Determinar se certas expressões emocionais se correlacionam com um comportamento antiético maior pode fornecer insights sobre o relacionamento entre emoções e desvio. Os participantes irados mentem mais? Os participantes ficam felizes depois de trapacear e se safar?

Dito isto, o software de reconhecimento de emoções baseado em expressões faciais traz muitas questões éticas e questões relacionadas à privacidade. Há questões importantes a serem consideradas: quais são os limites éticos dos dados que um observador pode reunir quando se trata de expressões faciais? É inadequado medir as expressões faciais de alguém e usá-la para determinar o estado emocional? Sempre somos obrigados a dizer aos participantes que suas expressões são analisadas? E se simplesmente dizer a eles que estão sendo gravados em vídeo altera suas expressões faciais? Atualmente, essas são questões importantes que não foram respondidas e que as organizações e gerentes devem considerar cuidadosamente antes de adotar a tecnologia para práticas específicas de medição de emoções.

Outras áreas de aplicação para o software de reconhecimento de expressão facial

Quando olhamos para fora da empresa, também existem muitas oportunidades possíveis de usar a análise de reconhecimento de emoções com base no rosto para melhorar a interação com clientes. Para profissionais de marketing, proprietários de produtos e equipes de vendas, um objetivo importante é obter clientes através do funil desde o primeiro ponto de contato até uma transação final. Com o software de reconhecimento facial, as organizações podem analisar os tipos de interações que colocam os clientes em estados emocionais mais positivos e examinar a relação entre estado emocional e a probabilidade de fazer uma compra.

Aqui também há oportunidades para treinamento de funcionários. Por exemplo, os funcionários do serviço ao cliente podem usar a tecnologia para aprimorar e validar suas habilidades na interpretação das emoções dos clientes, permitindo interações mais suaves e menos mal-entendidos.

Compreender os vínculos entre emoções e comportamentos específicos é um elemento essencial no desenvolvimento de técnicas eficazes de regulação emocional. Os dados fornecidos pelo reconhecimento de software com base no rosto também permitem que pesquisadores e profissionais estudem como pequenas mudanças nas emoções podem realmente produzir mudanças significativas ao longo do tempo. Com esses grandes dados prontamente disponíveis, somos capazes de identificar padrões previamente indetectáveis ​​com questionários de auto-relato de emoções.

Na era digital, o software de reconhecimento de emoções baseado em expressão facial oferece uma abordagem revolucionária para medir as emoções dos funcionários. Isso pode ser feito de maneira objetiva e discreta e nos permite abordar novas questões de pesquisa com implicações organizacionais significativas. No entanto, devemos estar vigilantes ao usar esse software de forma responsável, tendo em mente que o objetivo principal é ajudar os funcionários a lidar com emoções negativas de maneira construtiva, o que leva a melhores resultados para eles e para a empresa.

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