Otomatik Koçunuz Sosyal Etkileşimlerinize Destek Olabilir

Orjinal Başlık: Automated ‘coach’ could help with social interactions ¹

National Institute of Mental Health’e göre, sosyal fobiler Birleşik Devletlerde yaklaşık 15 milyon erişkini etkiliyor ve araştırmalar bu fobilerin arasında topluluk içinde konuşmanın, listenin en başında yer aldığını gösteriyor. Bazıları için bu tarz sosyal durum korkuları özellikle akut olabiliyor: örneğin, Asperger sendromlu kişiler sık sık göz kontağı kurmakta ve sosyal işaretlere uygun şekilde karşılık vermekte zorlanıyor. Fakat doğru bir çalışma ile bu tarz zorlukların üstesinden kolaylıkla gelinebilir.

Artık, MIT’de geliştirilen yeni yazılım, iş görüşmesi ya da ilk buluşma gibi durumlar içerisinde rahat hissedene kadar, kişilerarası becerileri pratik etmeleri için insanlara yardımcı olmak amacıyla kullanılabilir. MACH (My Automated Conversation coacH) adı verilen yazılım, yüz yüze konuşmayı yansıtmak için bilgisayar destekli bir görünümün yanı sıra, yüz, konuşma ve davranış analiz ve sentez yazılımı kullanıyor. Daha sonra da etkileşimler üzerine geri beslemede bulunuyor.

Araştırma, geniş yelpazede insana yardımı dokunacağını söyleyen, MIT Medya Laboratuvarı doktora öğrencisi M. Ehsan Hoque tarafından yürütülüyor. Yazılımın gelişimini ve testlerini belgeleyen çalışma, UbiComp olarak bilinen, Eylülde yapılacak 2013 International Joint Conference on Pervasive and Ubiquitous Computing’de sunulacak.

Hoque “Kişilerarası beceriler işte ve evde başarılı olmanın anahtarıdır” diyor. “Nasıl göründüğümüz ve hislerimizi başkalarına nasıl aktardığımız bizi tanımlar. Fakat dışarıda, etkileşimin bu bölümünün iyileştirilmesine yardımcı başka bir kaynak yok.”

Sosyal fobisi olan pek çok kişi, Hoque’un söylediği gibi “sosyal etkileşimleri kendi ortamlarında çalışabilecekleri otomatik bir sisteme ihtiyaç duyuyor. Etkileşimin adımlarını kontrol etmek, istedikleri kadar tekrarlamak ve kendi verilerine sahip olmak istiyorlar.”

Hoque, MACH yazılımının tüm bu özellikleri sunduğunu dile getiriyor. Aslında rastgele seçilmiş 90 MIT birinci sınıf öğrencisinin katıldığı araştırma da yazılımın değerini gösteriyor.

Öncelikle, ana dili İngilizce olan test denekleri rastgele üç gruba ayrıldı. Her grup iki iş görüşmesi simülasyonuna, bir hafta sonra da MIT kariyer danışmanlarıyla görüşmeye katıldı.

Fakat danışmanlardan habersiz olarak, iki mülakat arasında öğrenciler yardım aldı: Bir grup mülakat tavsiyeleri üzerine videolar izlerken, ikinci grup MACH mülakat simülasyonu çalışması yaptı fakat kendi videolarını izlemek dışında başka hiçbir geri besleme almadı. Son olarak, üçüncü grup MACH’ı kullandı ve ne kadar gülümsedikleri, göz kontağını ne kadar iyi kurdukları, seslerini ne kadar iyi değiştirdikleri, “ııı” “işte” “falan” vb dolgu kelimelerini ne sıklıkla kullandıkları gibi ölçümlerin analizleriyle beraber, kendi videolarını aldılar.

Başka bir grup kariyer danışmanının değerlendirmeleri, istatiksel olarak, üçüncü grup üyelerinin “işe gösterdikleri ilgi”, “genel performans” ve “bu kişinin işe alınmasını önerir misiniz?” gibi parametrelerde belirgin iyileşme olduğunu gösterdi. Karşılaştırmalı olarak bakıldığında, tüm bu kategorilerde, diğer iki grupta bariz bir değişim yoktu.

Bu iyileşmelerin arkasındaki yazılım, Hoque’un doktora tezi çalışmalarının bir parçası olarak, tez danışmanı olan, medya sanatları ve bilimleri profesörü Rosalind Picard gibi Fransa’da LIMSI-CNRS’ten Matthieu Courgeon ve Jean-Claude Martin’in, Wisconsin Üniversitesinden Bilge Mutlu’nun ve MIT lisans öğrencisi Sumit Gogia’nın katkılarıyla iki yılda geliştirildi.

Sıradan bir bilgisayarda çalıştırmak için tasarlanan sistem, kullanıcının yüz ifadelerini görüntülemek için bilgisayar kamerasını ve kişinin konuşmalarını kaydetmek için de mikrofonu kullanıyor. MACH sistemi, ardından kullanıcının gülümsemesini, baş jestlerini, konuşma tonunu, konuşma hızını ve dolgu kelimeleri kullanımını ve daha birçok şeyi analiz ediyor. Otomatik olarak mülakat yapan- gerçek ebatlı, üç boyutlu simülasyon yüz- kişinin konuşma ve hareketlerine göre gülümseyebiliyor, onaylayabiliyor, soru sorabiliyor veya cevap verebiliyor.

Bu araştırmaya dahil olmayan, University of Southern California bilgisayar bilimleri ve psikoloji bölümünden Doç. Dr. Jonathan Gratch “Bir bilgisayarın bize, insanlarla daha iyi konuşmayı öğretmesi ne kadar garip görünse de, bu tarz yazılımlar sosyal becerilerin öğretilmesi adına daha geniş kapsamlı programlar için büyük bir rol oynamakta ve gelecekte kişilerarası temel becerilerin geliştirilmesinde de esas rol oynayabilir.” diyor. “Bu tarz programlar aynı zamanda, benzer becerileri öğreten insan-rol oyuncuları (human role players) önemli avantajlar sunuyor. Bu sayede, belirli bir pedagojik teori atayabiliyor ve böylece insan rol oyuncularından daha tutarlı olabiliyorlar.

Hoque’a göre otomatik sistemin geri beslemelerinin daha etkili olmasının bir diğer nedeni, tamamen insan olmaması: “Acımasız gerçekleri bir yazılımın söylemesi, her zaman daha kolaydır çünkü objektiftir”.

Bu başlangıç uygulaması, iş adaylarına yardım etmeye odaklanırken, Hoque bu yazlımla çalışmanın çeşitli sosyal etkileşimlere faydalı olacağının altını çiziyor.