Investigadores han desarrollado un modelo de inteligencia artificial capaz de identificar con alta precisión los estados emocionales de los tenistas analizando su lenguaje corporal durante los partidos. Este avance tecnológico, que muestra un mayor reconocimiento de emociones negativas, tiene potenciales aplicaciones en el entrenamiento deportivo, la salud y otros campos. Sin embargo, plantea preocupaciones éticas sobre la privacidad y el uso indebido de los datos.

Desentrañando las emociones en el deporte

Un grupo de investigadores del KIT alemán y la Universidad de Duisburgo-Essen ha desarrollado un innovador modelo de inteligencia artificial que puede identificar los estados emocionales de los tenistas basándose en su lenguaje corporal. Este estudio, titulado “Reconociendo estados afectivos a partir del comportamiento expresivo de los jugadores de tenis usando redes neuronales convolucionales”, utiliza programas de reconocimiento de patrones para analizar vídeos de tenistas grabados durante partidos reales.

El modelo alcanza una precisión de hasta el 68,9%, comparable e incluso superior en algunos casos a las evaluaciones realizadas por observadores humanos y métodos automatizados anteriores. Según el profesor Darko Jekauc del Instituto de Deportes y Ciencias del Deporte de KIT, “Nuestro modelo puede identificar estados afectivos con una precisión de hasta el 68,9 por ciento, lo que es comparable y, a veces, incluso superior a las evaluaciones realizadas por observadores humanos y métodos automatizados anteriores”.

Metodología y resultados del estudio

Para entrenar la IA, los investigadores grabaron secuencias de vídeo de 15 tenistas en un entorno específico, centrándose en el lenguaje corporal mostrado al ganar o perder un punto. Los vídeos mostraban señales claras como la cabeza agachada, los brazos levantados en señal de triunfo, la raqueta colgando o diferencias en la velocidad al caminar. Estas señales permitieron a la IA aprender a asociar los signos del lenguaje corporal con diferentes reacciones afectivas.

Después de ser alimentada con estos datos, la IA aprendió a determinar si un punto había sido ganado (lenguaje corporal positivo) o perdido (lenguaje corporal negativo). Este enfoque, basado en contextos naturales, representa un avance significativo para la identificación de estados emocionales reales, lo que hace posible las predicciones en escenarios auténticos.

Reconocimiento de emociones negativas

Un hallazgo interesante del estudio es que tanto los humanos como la IA son mejores reconociendo emociones negativas en comparación con las positivas. Esto podría deberse a que las emociones negativas se expresan de manera más obvia. Según Jekauc, “Las teorías psicológicas sugieren que las personas están evolutivamente mejor adaptadas para percibir expresiones emocionales negativas, por ejemplo, porque desactivar rápidamente situaciones de conflicto es esencial para la cohesión social”.

Aplicaciones

El reconocimiento fiable de emociones tiene múltiples aplicaciones potenciales. En el deporte, podría mejorar los métodos de entrenamiento, la dinámica de equipo y el rendimiento, además de ayudar a prevenir el agotamiento. Otros campos, como la salud, la educación, el servicio al cliente y la seguridad automotriz, también podrían beneficiarse de la detección temprana y precisa de estados emocionales.

Por ejemplo, en el ámbito de la salud, esta tecnología podría utilizarse para monitorear el bienestar emocional de los pacientes y detectar signos tempranos de trastornos mentales. En la educación, los profesores podrían usar esta herramienta para entender mejor las emociones de los estudiantes y adaptar sus métodos de enseñanza en consecuencia. En el servicio al cliente, las empresas podrían utilizar la IA para evaluar las emociones de los clientes y mejorar la calidad de la atención.

Desafíos éticos y privacidad

A pesar de los beneficios potenciales, esta tecnología también presenta riesgos significativos, especialmente en términos de privacidad y uso indebido de los datos. Es esencial abordar estas preocupaciones éticas antes de que la tecnología se implemente ampliamente. Según Jekauc, “Aunque esta tecnología ofrece la perspectiva de beneficios significativos, también hay que tener en cuenta los riesgos potenciales asociados, especialmente los relacionados con la privacidad y el uso indebido de datos”.

El estudio se adhirió estrictamente a las directrices éticas existentes y las regulaciones de protección de datos. Sin embargo, para futuras aplicaciones prácticas, será crucial clarificar los problemas éticos y legales de antemano.

Reflexiones finales

La capacidad de la inteligencia artificial para desentrañar las emociones humanas representa un avance emocionante y prometedor en el campo de la tecnología y la ciencia del deporte. Este modelo de IA, con su alta precisión en la identificación de estados emocionales a partir del lenguaje corporal, tiene el potencial de revolucionar diversos sectores. Sin embargo, es esencial que el desarrollo y la implementación de esta tecnología se realicen de manera ética y responsable, garantizando la privacidad y la protección de los datos personales.