KIT: KI erkennt Emotionen in echten Sportsituationen
Die Forschenden haben die computergestützte neuronale Netzwerke mit Daten aus echten Wettbewerbsszenen trainiert und so ein spezielles KI-Modell entwickelt. Im Fokus stand die Körpersprache bei einem Punktverlust oder einem Punktgewinn. Auf den Videos waren Spielerinnen und Spieler mit sogenannten Cues zu sehen, also mit Hinweisreizen wie gesenktem Kopf, jubelnd in die Luft geworfenen Armen, hängendem Schläger oder Unterschieden in der Gehgeschwindigkeit, anhand derer der affektive Zustand der Spielerinnen und Spieler identifiziert werden konnte. Das Modell soll affektive Zustände mit einer Genauigkeit von bis zu 68,9 Prozent erkennen. „Das ist sowohl mit der Bewertung durch menschliche Beobachtende als auch mit früheren automatisierten Methoden vergleichbar und diesen teilweise sogar überlegen“, erklärt Studienleiter Professor Darko Jekauc vom Institut für Sport und Sportwissenschaft (IfSS) des KIT.
Mit Hilfe von KI sollen künftig die Emotionen von Sportlern, aber langfristig sicher auch von anderen Personen identifiziert werden können. So könnte man schneller Highligts eines Spiels in einer Aufzeichnung finden. (Foto: PantherMedia / Wavebreakmedia ltd)
Die Forschungsarbeit zeigt nicht nur, dass KI-Algorithmen in Zukunft menschliche Beobachtende in der Emotionserkennung übertreffen könnten. Die Auswertung hat einen weiteren interessanten Aspekt zutage gefördert: Sowohl die KI als auch Menschen sind besser darin, negative Emotionen zu erkennen. „Das liegt möglicherweise daran, dass diese durch ihre deutlicheren Ausdrucksformen einfacher zu identifizieren sind“, erklärt Jekauc. „Psychologische Theorien deuten darauf hin, dass Menschen evolutionär mehr darauf eingestellt sind, negative emotionale Ausdrücke wahrzunehmen. Etwa, weil es für den sozialen Zusammenhang entscheidend ist, Konflikte rechtzeitig zu entschärfen.“
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Link zum Hersteller: KIT - Originalpublikation - Knowledge-Based Systems, Vol. 295, 2024. DOI: 10.1016/j.knosys.2024.111856
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