Pull to refresh

«Дело не в тебе, а во мне» — обнаружение и восприятие флирта на экспресс-свиданиях

Artificial Intelligence
Translation
Original author: Rajesh Ranganath, Dan Jurafsky, Dan McFarland
Об экспресс-свиданиях (speed-dates) на Хабре уже писали. Вкратце, собирается группа участников, они беседуют в парах примерно по 5 минут, затем меняются собеседниками. Каждый участник про каждого из своих партнёров отмечает, насколько сильно он ему понравился; если симпатия окажется взаимной, организаторы передают обоим контакты друг друга.

Группа исследователей из Стэнфордского университета занимается анализом человеческих диалогов, пытаясь распознать как намерения говорящего, так и восприятие речи слушателем. Несоответствие между подразумеваемым и воспринимаемым — закономерное свойство естественной речи. Для анализа использовались стенограммы с экспресс-свиданий, на которых каждая сторона оценивала «заигрывающесть» партнёра, и отмечала свою. Построенной системе автоматического распознавания флирта удалось верно определять намерения говорящего в 71.5% случаев; это превзошло точность оценок самих участников экспресс-свиданий. Как выяснилось, люди в большей степени проециируют на собеседника собственные ощущения, чем анализируют его речь.


Эксперимент


В 2005 г. студенты-добровольцы провели три сеанса экспресс-свиданий, на которых каждый участник держал включённый диктофон. Были собраны записи около 1100 четырёхминутных свиданий. Поскольку свидания проходили в естественной обстановке, записи включали сильный фоновый шум, сделавший невозможным автоматическое распознавание говоримого текста. Текст был распознан вручную, и для каждого предложения было отмечено время его начала и конца на аудиозаписи, чтобы можно было автоматически определять темп и тембр речи.

Кроме звукозаписей, каждый участник оценивал по 10-балльной шкале (1=ни разу, 10=постоянно): «Как часто собеседник вёл себя таким-то образом?» (заигрывающе, неловко, забавно, напористо и т.п.) и «Как часто вы сами вели себя таким-то образом?» В работе, опубликованной в прошлом году, исследователи анализировали лишь оценки заигрывающести. Отдельно рассматривалось выражение своего флирта участниками и участницами, и отдельно — восприятие участниками и участницами флирта своего собеседника. Таким образом было построено четыре анализатора речи, использовавшие и звукозапись беседы, и её стенограмму.

Анализаторы определяли несколько десятков численных параметров, характеризующих интонацию речи, ведение диалога, и используемую лексику. К интонационным параметрам относятся высота (основная частота, F0) речи, её громкость (RMS) и темп (слов/мин). Параметры ведения диалога были получены из стенограммы специально составленными регулярными выражениями. Подсчитывались следующие события:
  • Поддакивания: Ага; Ладно; Ну...
  • Одобрения: Ух ты; Ага, точно; Здорово
  • Вопросы
  • Переспрашивания: Подожди? В смысле?
  • Завершения фраз за собеседника
  • Смех
  • Несогласные ответы, начинающиеся с Ну,
  • Заполнения пауз: Ээ...
  • Обрывы незаконченной фразы
  • Перебивания одним говорящим другого
Используемая лексика анализировалась по принадлежности к десяти категориям, составленным специально для этого исследования:
  • Ты: твой; тебя; тебе
  • Мы: наш; нас; нам; давай
  • Я: мой; меня; мне
  • Одобрение: да; ладно; круто; отлично; согласен
  • Брань: чёрт; хрен; блин; дерьмо; нафиг
  • Предположение: думать; чувствать; полагать; понимать; представлять
  • Злость: ненавидеть; смехотворный; тупой; убить; долбаный; чёкнутый
  • Недовольство: плохой; проблема; тяжёлый; странный; скучный; грустный
  • Секс: любить; обожать; трахать; девственница
  • Еда: кушать; пить; вода; вино; кофе; бар; ужин; блюдо
Также подсчитывалось число употреблений прошедшего времени (по предположению исследователей, его использование в диалоге означает переход одного из собеседников на монолог), и число ссылок на проводимый эксперимент (свидание; анкета; бланк; исследование).

Выбранные параметры могут быть недостаточно выражены за короткое время беседы. Авторы построили статистическую модель, связывающую использованные в беседе слова с каждым из параметров, и выполнили «сглаживание» наблюдаемых значений каждого параметра, учитывая его статистически наиболее вероятное значение для использованных в беседе слов.

Результаты


Точность распознавания:
Заигрывание Восприятие заигрывания
М Ж М Ж
с явными параметрами 61.5% 70.0% 77.0% 59.5%
со сглаживанием 69.0% 71.5% 79.5% 68.0%
человеком 62.2% 56.2%
Интересно, что предложенная система одинаково точно распознаёт заигрывание молодых людей и девушек, при этом заметно лучше распознаёт реакцию девушек, чем молодых людей, на заигрывание собеседника. Другой интересный результат — что статистически значимыми для молодых людей оказались только 23 параметра, по сравнению с 31 у девушек. Таким образом, девушки оказались предсказуемее, зато богаче в выразительных средствах.

Как выяснилось, заигрывающие студенты задают больше вопросов, чаще используют ты и мы, больше смеются, используют больше слов из категории «злость», «недовольство», «секс». Их речь быстрее и выше тоном, но тише. Реакции собеседницы, свидетельствующие о заигрывании её партнёра: смех, брань, сексуальная лексика, повышенные темп и тон.

Студентки, когда заигрывают, используют более широкий диапазон высоты голоса; смеются; чаще говорят я и но; чаще переспрашивают, но не задают других вопросов; используют больше сексуальной лексики, меньше одобрений и поддакиваний; их предложения становятся длиннее и реже. Собеседник при этом чаще использует ты, задаёт больше вопросов, говорит тише и быстрее.

Кроме того, удалось выяснить, в каких случаях человек считает, что его собеседник заигрывает. Непонимание между людьми часто вызывается тем, что говорящий использует одни выразительные средства, а слушатель обращает внимание на другие. Так, хотя параметры, указывающие «он/а заигрывает» и «про него/неё решат, что он/а заигрывает», во многом совпадают, — есть важные отличия. Девушки считают, что их собеседник заигрывает, когда он реже использует одобрения и реже перебивает, — хотя статистически эти параметры не свидетельствуют о намерениях молодого человека. Кроме того, девушки преувеличивают значение задаваемых молодым человеком вопросов, и его ускоренной речи. Молодые люди, напротив, не придают достаточного значения смеху собеседницы, её переспрашиванию, и длинным предложениям.

Интересно сравнить поведение заигрывающих студентов и студенток. Общая характеристика — то, что они больше смеются, говорят быстрее, и повышают тон голоса. Есть и различия: когда заигрывают молодые люди, они задают больше вопросов, чем обычно; когда девушки — меньше, чем обычно; но девушки начинают чаще переспрашивать, а молодые люди — нет. Девушки чаще говорят я и реже мы; молодые люди — чаще мы и ты. Девушки уменьшают использование одобрений, а молодые люди — нет.

«Дело не в тебе, а во мне»


Как же так получилось, что автоматический распознаватель флирта существенно превзошёл в точности живых участников эксперимента? Чтобы проиллюстрировать суть проблемы, исследователи приводят анкеты участника №101 и участницы №127:
Я заигрываю Собеседник заигрывает
Участник №101 8 7
Участница №127 1 1
Впечатления этой пары об их свидании совершенно противоположные; но при этом, каждый оценил намерения своего партнёра практически так же, как свои собственные. Это не единичный пример: оказалось, что корреляция («я заигрываю», «я считаю, что мой собеседник заигрывает») составляет 0.73, тогда как корреляция («я заигрываю», «мой собеседник на самом деле заигрывает») — лишь 0.15. Похожие результаты получились и для других критериев оценки прошедшего свидания:
(самооценка, оценка собеседника) (самооценка, оценка собеседником себя)
Флирт 0.73 0.15
Доброжелательность 0.77 0.05
Неловкость 0.58 0.07
Напор 0.58 0.09
Хотя точность распознавания людьми намерений партнёра во всех случаях низкая, флирт распознавался лучше, чем прочие характеристики. Исследователи связывают это с тем, что в условиях экспресс-свидания участники больше сосредоточены на флирте партнёра, и меньше анализируют остальные элементы его поведения. Другое важное наблюдение — что для «притягивающих» черт поведения (флирт, доброжелательность) участники теснее связывали самооценку с оценкой собеседника, чем для «отталкивающих» (неловкость, напор).

Конечно, распознать намерения партнёра за четыре коротких минуты непросто. Но несомненно, что каждый участник оценивал не столько поведение собеседника, сколько собственные впечатления и намерения, предполагая «по умолчанию» наличие взаимности. Автоматическая система лишена подобного «слепого оптимизма», и звукозаписи четырёхминутного свидания ей достаточно, чтобы сделать более точную оценку, чем сами участники свидания, — даже при том, что в распоряжении участников были также мимимка и жесты, а системе они недоступны.

В качестве приложений данной работы видятся как обнаружение ключевых данных в массиве текста (например, эффективная индексация переписки, диалогов в социальных сетях, протоколов заседаний и собеседований), так и реализация более совершенных автоматических собеседников, в том числе для дейтинг-сайтов.
Tags: speed datingобработка естественных языковвосприятиепсихологияобщение
Hubs: Artificial Intelligence
Total votes 100: ↑89 and ↓11 +78
Comments 48
Comments Comments 48

Popular right now