Um olhar vazio e um rosto sombrio, assim como no filme “Inferno Vermelho”: os russos são líderes globais em esconder suas emoções. Mas uma nova geração de empreendedores de tecnologia está tentando entrar na pele desses durões– e também dentro de seus cérebros. Entre os pioneiros russos da tecnologia de inteligência emocional estão as startups Neurodata Lab e NTechLab, ambas sediadas em Moscou.
Call center com habilidades de escuta
O Rosbank, subsidiário do grupo financeiro Société Générale, baseado em Paris, está testando em seus call centers uma tecnologia de reconhecimento de emoções desenvolvida pelo Neurodata Lab. A solução calcula um “índice de satisfação do cliente” em tempo real, analisando voz e fala. O número de poses de uma pessoa, a alteração no volume de voz e o tempo total de conversa são outros parâmetros que, segundo a expectativa dos executivos, podem ajudar a elevar a qualidade do serviço.
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O Neurodata Lab também é responsável por programar o Promobot – um robô autônomo para negócios desenvolvido por outra startup russa – para identificar sete emoções diferentes. A startup é um projeto do Envirtue Capital, um fundo de investimento criado em 2015 para dar apoio a startups de inteligência emocional (IE) nos EUA e na Rússia. No entanto, não foi fácil encontrar projetos de alta qualidade.
“Por isso que nós decidimos desenvolvê-los dentro de nosso próprio laboratório de P&D”, explica Gueôrgui Pliev, fundador e CEO do Neurodata Lab.
Nova ferramenta para jornalistas
Uma nova plataforma, a Index, está ajudando a mídia a processar feedback sobre reportagens, ao identificar o perfil psicológico dos jornalistas que os escreveram. Isso permite estimar o impacto emocional da notícia conforme a personalidade do leitor.
Segundo Leonid Filatov, investidor e fundador do projeto, o algoritmo, desenvolvido por cientistas russos da Universidade Estatal de Moscou e da Escola Superior de Economia, combina abordagem psicolinguística com métodos de análise linguística.
A Index aplicou a teoria da personalidade desenvolvida por Nancy McWilliams, psicanalítica norte-americana e professora da Universidade Rutgers. McWilliams identificou nove tipos principais de personalidade e demonstrou formas específicas de como a compreensão da estrutura de personalidade do paciente pode influenciar o foco e o estilo de intervenção do terapeuta.
“Podemos analisar as histórias e recomendar que um jornalista nunca mais escreva sobre política, mas se concentre em arte, uma vez que seus textos podem fazer com que certos leitores se sintam ansiosos e histéricos”, afirma Filatov.
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A plataforma também analisa métricas tradicionais fornecidas pelos serviços de análise de dados da web, como número de visualizações e o tipo de dispositivo que um leitor está usando. “Podemos dizer quanto tempo o leitor gastou em uma parte específica da reportagem e o que mais atraiu sua atenção, com base em como ele está rolando a página”, acrescenta o fundador.
O cliente recebe um relatório semelhante ao do Google Analytics, porém com incluindo também métricas não tradicionais. A plataforma está atualmente disponível para fontes da imprensa russa, mas os fundadores esperam entrar em breve no mercado europeu. “Estamos trabalhando em um protótipo em Amsterdã, na Holanda, para analisar reportagens em inglês, francês e alemão”, diz Filatov.
O drama dos algoritmos emocionais
O NTechLab, um desenvolvedor de software de redes neurais e aprendizado de máquina, também criou um algoritmo de reconhecimento de emoções que consegue detectar sete emoções primárias e 50 compostas analisando o rosto de uma pessoa.
De acordo com a startup, a solução pode ser adaptada a diferentes mercados e indústrias, incluindo mídia e entretenimento – por exemplo, para testar o tipo de reação que um novo anúncio causa em grupos focais.
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O algoritmo da startup russa recebeu o primeiro lugar na premiação EmotioNet Challenge 2017, promovida pela Universidade de Ohio, nos EUA. Ainda assim, há um sério problema com algoritmos que identificam emoções humanas: muitas pessoas mantém uma expressão neutra no rosto, mesmo quando estão fervendo por dentro.
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“Mesmo se elas estiveram com raiva, isso não significado necessariamente que estão chateadas por com um produto na loja ou pela qualidade do serviço”, diz Alex Minin, CEO da NtechLab. Para obter resultados estáveis e dados sobre satisfação do cliente, as empresas precisam analisar multidões, não apenas “algumas pessoas”, completa.
Segundo o desenvolvedor russo, a tecnologia é a chave para o futuro, porque pode ser usada em combinação com outros algoritmos de reconhecimento, por exemplo. aqueles que identificam certas ações, como um ataque ou o momento de uma compra.
O NTechLab também apresentou recentemente uma nova câmera de vigilância com reconhecimento facial. O equipamento analisa o fluxo de vídeo a uma distância de 3,5 a 4,5 metros e transmite informações para um servidor, onde os rostos são comparados com o banco de dados de suspeitos de crimes. De acordo com relatos da imprensa russa, a câmera já está sendo testada pela polícia local.