Arriva l’app ‘MyMood’, indicami dove sei e ti dirò che umore hai
di Andrea Sangermano – in momenti casuali della giornata sottopone agli utenti un piccolo questionario sul loro stato emotivo. E riconosce gli oggetti che sono vicini a noi
BOLOGNA – Si allargano i confini dell’intelligenza artificiale, in grado ora di riconoscere il nostro umore ‘osservando’ i luoghi in cui ci troviamo e gli oggetti che ci circondano. E che in un prossimo futuro, quindi, potrà essere usata per tenere sotto controllo ansia e depressione, anche in questa fase delicata di uscita dal lockdown dopo l’emergenza coronavirus. È proprio questo, in sintesi, il frutto dello studio di un gruppo di ricercatori italo-britannico, pubblicato sulla rivista ‘Proceedings of the Acm on interactive, mobile, wearable and ubiquitous technologies’ e coordinato da Mirco Musolesi, docente del dipartimento di Informatica dell’Alma Mater di Bologna.
“Le tecniche proposte nel nostro lavoro possono essere implementate in una vasta gamma di applicazioni- spiega Musolesi- ad esempio, potrebbero risultare utili per gestire il ritorno alla normalità dopo il lockdown dovuto alla crisi covid-19: una condizione che per molti può risultare potenzialmente difficile dal punto di vista della salute mentale e che quindi può portare a un aumento dei casi di ansia e lieve depressione“.
Ma come funziona? Già da alcuni anni vengono studiati sistemi per derivare lo stato d’animo degli individui a partire dai dati raccolti in tempo reale con dispositivi mobili, come ad esempio Gps, post sui social media o interazioni registrate dagli smartphone. Questa però è la prima volta che gli scienziati provano a sfruttare le informazioni legate all’ambiente in cui si trovano fisicamente le persone.
I ricercatori hanno messo a punto per questo l’app ‘MyMood’, che in momenti casuali della giornata sottopone agli utenti un piccolo questionario sul loro stato emotivo, al termine del quale chiede di scattare una foto del luogo in cui si trovano. I ricercatori hanno così potuto analizzare, su un campione di 22 persone, un totale di 3.305 questionari compilati e altrettante fotografie associate. I dati raccolti sono stati poi processati da un sistema di intelligenza artificiale, che è riuscito a individuare in automatico i singoli oggetti presenti nelle immagini. Questi oggetti sono stati poi associati alle informazioni sull’umore delle persone. In questo modo, gli studiosi hanno potuto mettere in evidenza collegamenti tra lo stato psicologico e l’ambiente fisico. Ad esempio la presenza di elementi tipici di un ufficio, come la tastiera di un computer, è associata a un maggiore stress, mentre oggetti tipici dell’ambiente domestico, come un letto o una televisione, sono associati a un minore livello di ‘prontezza fisica’, così come la presenza di un volto vicino è associata a una maggiore felicità.
“È la prima volta che viene realizzata un’analisi di questo tipo, basata sulla rilevazione automatica di oggetti estratti da immagini della vita quotidiana degli utenti- segnala il dottorando Victor-Alexandru Darvariu, primo autore dell’articolo- questa metodologia può essere alla base di applicazioni intelligenti in grado di tenere sotto controllo ansia, depressione e altri problemi di tipo psicologico. Ma anche in altri campi, ad esempio in architettura e nel design, per l’analisi e la progettazione di spazi interni ed esterni”.
Un sistema di questo tipo tra l’altro non è limitato solo agli smartphone, ma può essere utilizzato anche su nuovi dispositivi indossabili, come gli smart glasses, in grado di catturare in automatico l’ambiente in cui si muovono le persone. Sempre però nel rispetto della privacy. “Il nostro studio è stato realizzato nel rispetto di un protocollo etico e del Regolamento generale per la protezione dei dati- assicura Musolesi- la privacy è essenziale in questo tipo di ricerca. Grazie ai sistemi di deep learning l’analisi delle immagini può essere effettuata direttamente sul dispositivo, ma in ogni caso si deve poter prevedere una totale anonimizzazione dell’identità dell’utente“, afferma lo scienziato dell’Alma Mater.
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