Новое исследование Центра нейроэкономики и когнитивных исследований НИУ ВШЭ: «Датчики на лице искажают данные при распознавании эмоций»

Группа ученых из НИУ ВШЭ выяснила, что даже незначительные помехи на лице — например, электроды для регистрации мимики — могут серьезно искажать результаты компьютерных программ, анализирующих эмоции по выражению лица. Статья опубликована в авторитетном журнале Frontiers in Psychology.

Современные системы аффективных вычислений (affective computing, AC), такие как FaceReader, все чаще используются в психологии, маркетинге и образовании для автоматического распознавания эмоций. Однако до сих пор оставалось неясным, насколько их показатели соответствуют реальным физиологическим реакциям человека и как на точность влияют внешние факторы.

В исследовании приняли участие 88 добровольцев. Участники смотрели фотографии бездомных собак и принимали решение о размере пожертвования. Их эмоции оценивались тремя способами: программой FaceReader, датчиками мимических мышц (электромиография, ЭМГ) и самоотчетами.

Одной группе испытуемых на лицо крепились электроды ЭМГ, другая группа проходила эксперимент без них. Это позволило ученым оценить, насколько физические помехи влияют на работу программ распознавания эмоций.

Что показали результаты?

Главный вывод: наличие электродов на лице существенно снижает точность автоматического анализа. В группе, где лицо не было ничем закрыто, данные FaceReader значительно лучше совпадали с показаниями ЭМГ и субъективными оценками участников. В группе с датчиками программа хуже распознавала валентность эмоций, грусть и гнев, а связь эмоций с поведением (размером пожертвования) оказалась менее выраженной.

Второй важный фактор — метод обработки данных. Оказалось, что если перед анализом вычитать предстимульное «фоновое» выражение лица (исходный уровень), точность распознавания возрастает, а связь между эмоциями и действиями становится более очевидной. Без этой процедуры некоторые значимые взаимосвязи, например, между гневом и готовностью помочь, оставались незаметными для алгоритмов.

Шепеленко Анна Юрьевна

«Наши результаты показывают, что аффективные вычисления могут достаточно точно улавливать эмоциональные реакции и прогнозировать поведение, но только при соблюдении определённых условий, — комментирует Анна Шепеленко. — Физические помехи на лице и отсутствие учёта исходного уровня способны не просто снизить качество данных, но и привести к неверным выводам о том, как эмоции связаны с поведением».

Почему это важно?

Выводы исследования имеют практическое значение для всех областей, где используются системы распознавания эмоций: от психологических экспериментов до поведенческого маркетинга и разработки образовательных платформ. Пренебрежение методическими нюансами — такими как объекты на лице испытуемого или неучет фонового состояния — может исказить результаты и повлиять на их интерпретацию.

Работа также подчёркивает необходимость стандартизации процедур регистрации данных с использованием систем аффективных вычислений. Это особенно важно в мультимодальных исследованиях, где одновременное использование видеозаписи и физиологических датчиков увеличивает риск дополнительных артефактов.

Статья доступна в открытом доступе на сайте журнала Frontiers in Psychology: https://www.frontiersin.org/journals/psychology/articles/10.3389/fpsyg.2026.1713462/full