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21:30 05.01.2020
Computer und Emotionen galten lange nicht als Dreamteam Quelle: Illustration: Adobe Stock/Trifonenko Ivan
Potsdam

Psychische Erkrankungen sind nach aktuellen Zahlen des Dachverbandes der Betriebskrankenkassen Ursache für mehr als 15 Prozent aller Fehlzeiten am Arbeitsplatz. Dieser Anteil hat sich in den zurückliegenden zehn Jahren mehr als verdoppelt. Die Bundesagentur für Arbeitsschutz und Arbeitsmedizin beziffert den Ausfall der Bruttowertschöpfung für 2017 auf 21,7 Milliarden Euro.

Doch Hilfe naht: Das Berliner Start-up „Kenkou“ zum Beispiel kennt den „Weg zu Glück und Gesundheit“, wie es auf seiner Internetseite verkündet, und offenbart ihn in Form einer Smartphone-App. Der Nutzer legt den Finger auf Kamera und Blitzlicht und führt eine Minute lang Atemübungen durch. Dabei werden unter anderem die Puls- und Atemfrequenz gemessen, und die Software ermittelt anhand dieser Daten die Herzratenvariabilität und die Stressresistenz. Auf dieser Basis bekommt der Kunde Übungen empfohlen, mit denen er Stress abbauen soll.

Auch im Digital-Health- Center des Hasso-Plattner-Institutes in Potsdam interessiert man sich dafür, wie Stress durch digitale Systeme erkannt werden kann. „Wir sind gerade dabei, einen genauen Datensatz für Stress zu entwickeln“, sagt Hanna Drimalla. Die Psychologin und Informatikerin nutzt hierfür noch weitere Kanäle, über die Menschen in der Regel unbewusst ihre Gefühle und ihr Befinden ausdrücken. Das sind zum Beispiel der Gesichtsausdruck, die Stimme und das Blickverhalten. Aus all dem ergeben sich Daten, mit denen ein Computer gefüttert werden kann.

Das Problem der Trainingsdaten

Den Stress eines Menschen am Gesichtsausdruck zu identifizieren, unterscheidet sich nicht von anderen Aufgaben des maschinelles Lernens. Grundsätzlich geht es immer darum, Muster zu erkennen. Das Standardsystem für das Beschreiben von Gesichtsausdrücken ist das Facial Action Coding System (FACS), das der amerikanische Psychologe Paul Ekman im vergangenen Jahrhundert entwickelt hat. FACS dient dazu, die kleinsten sichtbaren Muskelbewegungen im Gesicht zu beschreiben.

Ekman geht davon aus, dass die von ihm als Basisemotionen definierten Gefühle Freude, Wut, Ekel, Furcht, Traurigkeit und Überraschung in allen menschlichen Gesellschaften über die Mimik gleich ausgedrückt werden. Diese These ist allerdings umstritten. „Der Gefühlsausdruck ist auch kulturell geprägt“, sagt Drimalla. „Viele Machine Learning Algorithmen nutzen zum Training Fotos oder Videos von Westeuropäern oder Amerikanern“, sagt die Wissenschaftlerin.

Dies kann dazu führen, dass die Ergebnisse der computerbasierten Emotionserkennung für Menschen anderer ethnischer Herkunft weniger präzise sind. Auch zwischen Männern und Frauen, jungen und älteren Menschen gibt es charakteristische Unterschiede im Ausdruck von Gefühlen. Datensätze, die vor allem mit jungen, männlichen Probanden erstellt wurden, können darum für andere Gruppen verfälschte Ergebnisse liefern.

Der menschliche Kontakt darf nicht verloren gehen

Ein weiteres Problem ist, dass maschinelles Lernen große Datenmengen erfordert. Große Datensätze von hoher Qualität zu erheben, ist insbesondere im klinischen Bereich, in dem Drimallas Forschungen angesiedelt sind, eine wichtige Herausforderung. Zudem setzt die Wissenschaftlerin auf einen multimodalen Ansatz. In den Videos, mit denen sie arbeitet, wird nicht nur die Mimik, sondern zum Beispiel die Mikrovariation, das Frequenzspektrum, die Lautstärke und Dynamik der Stimme ausgewertet.

Die Psychologin und Informatikerin Hanna Drimalla arbeitet an der computerbasierten Erkennung von Stress. Quelle: Ina Schmiedeberg

Doch warum sollten Computer überhaupt menschliche Gefühle erkennen? „Bei psychischen Krisen sollten wir nie auf den menschlichen Kontakt verzichten“, sagt Drimalla. Ziel ist, eines Tages Menschen in emotional schwierigen Situationen eine zusätzliche Hilfe an die Hand zu geben, mit der sie ihren eigenen Zustand besser beurteilen und etwa erkennen können, welche Situationen bei Ihnen oft Stress auslösen.

Doch der Weg dorthin ist allerdings noch lang. Von einer seriösen Einschätzung, in welchem Maße ein Mensch zum Beispiel Stress empfindet, sei man noch weit entfernt, sagt die Wissenschaftlerin. Unter anderem, weil Stress eine komplexe Empfindung mit unterschiedlichen Anteilen ist. Manche Basisemotionen hingegen werden von Algorithmen bereits besser erkannt. Schon heute sind jedoch zahlreiche Mental Health Apps auf dem Markt, die Hilfe versprechen.

Neben der Forschung für diskriminierungsfreie und zuverlässige Ergebnisse, ist es darum ihrer Meinung höchste Zeit, eine Debatte über computerbasierte Stress- und Emotionserkennung anzuregen. Einige Start-Ups preisen solche Systeme bereits Firmen an, zum Beispiel für die Marketingforschung und Callcenter, weiß die Wissenschaftlerin. „Wir müssen uns jetzt fragen, ob und in welcher Form wir das als Gesellschaft wollen“

Von Ina Schmiedeberg

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