Apple купує стартап, що працює над аналізом почуттів і емоцій користувача

Першим придбанням для «яблучної» корпорації в новому році стала невелика американська компанія Emotient, що базується в Сан-Дієго і займається розробками в сфері штучного інтелекту. Згідно з офіційною позицією Emotient, їх технологія дозволяє проаналізувати реакцію цільової аудиторії на певні продукти, послуги або маркетингові заходи. Сума угоди не повідомляється.

Проект Emotient використовує технологію розпізнавання осіб для аналізу людських емоцій і перетворює отриману інформацію в кількісні дані, тим самим дозволяючи оцінити реакцію покупця на маркетингові елементи (наприклад, рекламні матеріали). Завдяки цьому компанії можуть отримати більш точні дані в порівнянні з використанням фокус-груп. Якщо описати принцип роботи технології докладніше, то проект Emotient використовує ПЗ на основі штучного інтелекту для детального аналізу емоцій, відображених на обличчі кожної людини на окремому відеокадрі, з подальшою розбивкою виражених почуттів на мікроелементи і вимірювання даних за трьома показниками: чи звернула людина увагу на рекламу, чи вплинула на неї реклама на емоційному рівні, і які емоції вона викликала - позитивні чи негативні?

У вересні минулого року Emotient запатентувала технологію, яка дозволяє «прати» індивідуальність на обличчях, перш ніж вони будуть піддані емоційному аналізу. Для цього використовується «складна пікселізація індивідуальних рис». Тим самим компанія піклується про конфіденційність даних користувача, а також захищає себе від звинувачень у порушенні приватності. За словами автора даного патенту і співзасновника компанії, мета проекту - надати користувачам можливість анонімно висловлювати свої почуття щодо певного контенту, не прикладаючи будь-яких зусиль.

Варто відзначити, що це Apple не вперше проявляє інтерес до розробок в області аналізу і розпізнавання людських облич. Так, у січні 2014 року корпорація подала заявку на реєстрацію патенту для технології, яка визначає настрій користувача, і на основі отриманих даних підбирає для нього відповідний контент.