Ингрид Фаделли , Phys.org. под редакцией Гэби Кларк , рецензент Роберт Эган
Эмпатия, способность понимать, что чувствуют другие, и эмоционально связываться с их опытом, может быть очень полезной для людей, поскольку она позволяет им укреплять отношения и преуспевать в некоторых профессиональных ситуациях. Таким образом, разработка инструментов для надежного измерения эмпатии людей была ключевой целью многих прошлых исследований в области психологии. Большинство существующих методов измерения эмпатии основаны на самоотчетах и опросниках, таких как индекс межличностной реактивности (IRI), тест на коэффициент эмпатии (EQ) и Торонтский опросник эмпатии (TEQ). Однако за последние несколько лет некоторые ученые пытались разработать альтернативные методы измерения эмпатии, некоторые из которых основаны на алгоритмах машинного обучения или других вычислительных моделях. Исследователи из Гонконгского политехнического университета недавно представили новую видеоаналитическую структуру на основе машинного обучения , которая может быть использована для прогнозирования эмпатии людей, запечатленных на видео . Их структура, представленная в препринте, опубликованном в SSRN , может оказаться ценным инструментом для проведения исследований организационной психологии, а также других исследований, связанных с эмпатией.
«Наше исследование вдохновлено недавней революцией в области искусственного интеллекта, которая, как описывают Хуан и Раст (2021), открывает новую «экономику чувств», в которой машины выполняют аналитические задачи, а люди все больше берут на себя эмоциональную поддержку и межличностные отношения», — рассказал Ли Цуй, один из авторов статьи, изданию Tech Xplore. «В этом контексте мы признаем, что эмпатия на рабочем месте важна как никогда, однако традиционные исследования лидерства в основном сосредоточены на негативных чертах, таких как чрезмерная самоуверенность или нарциссизм, фактически изучая только одну сторону медали. Мы видим возможность: видеоаналитика на основе ИИ теперь позволяет осуществлять прямое, масштабируемое извлечение человеческих характеристик, вытесняя косвенные, предвзятые измерения прошлого».
Основная цель недавнего исследования Цуй, Ка Чунга, Лу и Чжао заключалась в разработке реализуемой структуры видеоаналитики, которая могла бы использоваться для прогнозирования эмпатии людей по видеозаписям, в которых они участвуют в разговорах с другими. Они специально использовали свою структуру для анализа видеозаписей реальных интервью между генеральными директорами и тележурналистами. Результаты анализа команды позволили им изучить, как эмпатия формирует корпоративную политику и влияет на стоимость фирмы или бизнеса. Примечательно, что разработанная ими аналитическая структура основана на исследованиях и теориях нейронауки, которые предполагают, что люди с более высоким уровнем эмпатии склонны имитировать эмоции, выражаемые другими, больше, чем те, кто менее эмпатичен.
«Мы разработали фреймворк машинного обучения, который выводит эмоциональную мимикрию из пар QA интервью с генеральным директором и использует его в качестве прокси для эмпатии», — объяснил Куй. «Фреймворк обеспечивает конвергентную меру эмпатии, которую мы проверяем с помощью мультимодальных сигналов в реальных условиях. Фиксируя детальные поведенческие сигналы, он предлагает эффективный, масштабируемый и обобщаемый подход к автоматической оценке эмпатии». В рамках своего недавнего исследования ученые использовали разработанный ими подход на основе машинного обучения для изучения эмпатии и поведения генеральных директоров во время телевизионных интервью, где их просили ответить на вопросы об их компаниях и их успехах. Они обнаружили, что их фреймворк продемонстрировал потенциал в качестве действительного и эффективного инструмента для аппроксимации эмпатии генерального директора.
«Хотя эмпатию традиционно было трудно измерить в масштабе, наша структура фиксирует тонкие поведенческие сигналы, такие как эмоциональная мимикрия, и проверяет их в реальных условиях», — сказал Куй. «Используя эту меру, мы обнаруживаем, что более эмпатичные генеральные директора связаны с более просоциальной корпоративной политикой, например, с более низкими показателями травматизма на рабочем месте и более справедливой политикой компенсаций».
«Более того, эмпатия генерального директора, по-видимому, способствует более эффективному управлению кризисами, что, в свою очередь, может помочь повысить стоимость компании. Хотя эти результаты предварительные, они указывают на потенциальную организационную важность эмпатии как черты лидера. Мы рассматриваем это как шаг к расширению возможностей изучения гибких навыков в реальных условиях». Исследователи надеются, что разработанная ими структура будет способствовать дальнейшему развитию доступных инструментов исследований FinTech и психологии, предназначенных для изучения черт характера, стилей общения и поведения людей как в организационных, так и в повседневных условиях. В будущем ее также можно будет использовать для дальнейшего расширения возможностей платформ аналитики ИИ, позволяя им предсказывать эмпатию людей на основе языка их тела.
«Наше текущее исследование — это ранний шаг в изучении того, как видеоаналитика может помочь количественно оценить мягкие черты, такие как эмпатия, и, безусловно, есть место для дальнейшего развития», — сказал Куй. «Одно из направлений, в котором мы надеемся развиваться, — это применение этой структуры к более широкому набору видеоконтекстов, таких как клипы в социальных сетях, неформальное общение руководителей или кросс-культурные условия, — чтобы улучшить обобщаемость и понять, как эмпатия проявляется в разных средах». В рамках своих будущих исследований ученые также планируют усовершенствовать созданную ими структуру с целью снижения любых потенциальных предубеждений в ее интерпретации невербальных сигналов. Наконец, они также могли бы попытаться разработать аналогичные структуры, которые могли бы оценивать другие человеческие черты, способности или характеристики, такие как напористость, эмоциональная стабильность и надежность.
Дополнительная информация: Ли Цуй и др., Чувства вместо мыслей: структура видеоаналитики для измерения эмпатии по видеозаписям, SSRN (2025). DOI: 10.2139/ssrn.5260163 .
© 2025 Наука X Сеть