Un reciente y fascinante estudio colaborativo entre la Universidad Adolfo Ibáñez y la Universidad de Córdoba ha aplicado herramientas de Inteligencia Artificial (IA) para desarrollar una innovadora encuesta que interpreta emociones a partir de la percepción de obras artísticas digitalizadas, también conocido como "arte generativo".

Este modelo fue probado en una encuesta realizada a 61 personas de siete países diferentes, que incluyó a 33 hombres y 28 mujeres, quienes evaluaron de manera independiente su experiencia y respuesta emocional ante las obras. Las conclusiones de esta investigación no solo abren la puerta a nuevos métodos para comprender las emociones humanas, sino que también ofrecen una invaluable oportunidad para ayudar a personas vulnerables que viven en aislamiento, mejorando su calidad de vida a través de la interpretación emocional.

Liderado en Chile por Miguel Carrasco, académico de la Facultad de Ingeniería y Ciencias de la UAI, y Raúl Dastres, magíster en Ciencias de la Ingeniería UAI, junto con el Dr. César González-Martín de la Universidad de Córdoba, el equipo de investigadores ha creado un algoritmo llamado StyleGAN ADA2, capaz de generar emociones basadas en los datos reales aportados por los participantes que identificaron reacciones emocionales a las obras presentadas.

Uno de los aspectos más sorprendentes de esta investigación es que todas las imágenes generadas son completamente ficticias, jamás vistas por los observadores, asegurando así que la evaluación es imparcial. Los investigadores utilizaron diversas herramientas estadísticas para clasificar a los participantes en función de su género, área de estudio y nivel de formación, con el objetivo de detectar patrones en las respuestas emocionales.

El estudio se enfoca en entender cómo el arte generativo puede evocar diferentes emociones en los espectadores. Según Carrasco, se generaron 20 paisajes virtuales, que luego fueron transformados en cuatro versiones emocionales (alegre, divertido, triste y temeroso), lo que arroja un total de 80 imágenes inspiradas en distintas modalidades de pintura, todas diseñadas con el cometido de evocar respuestas emocionales en los encuestados.

Los hallazgos iniciales revelaron que cuando las emociones se clasifican en positivas y negativas, existe un alto grado de concordancia entre los participantes. Sin embargo, al segmentar las emociones en categorías más específicas, como las cuatro emociones mencionadas, el acuerdo disminuye, independientemente del grupo demográfico. Esto subraya la complejidad subjetiva que implica interpretar emociones a partir de imágenes.

Interesantemente, las emociones negativas (tristeza y miedo) fueron más fáciles de interpretar que sus contrapartes positivas (alegría y diversión), lo que sugiere que el lenguaje visual puede comunicar distintos grados de emoción de maneras diferentes.

A largo plazo, Carrasco y su equipo tienen la ambición de perfeccionar estos modelos de generación emocional, apuntando a que las máquinas puedan interpretar imágenes o videos de la misma manera que un ser humano lo haría. Este avance podría ofrecer una herramienta valiosa para el acompañamiento remoto de personas mayores o aquellos que se encuentran en situaciones de vulnerabilidad física, mental y emocional.

Mientras tanto, el estudio se encuentra en fase de revisión antes de ser publicado en una revista científica internacional y de presentar sus resultados en importantes conferencias académicas. Si esta investigación avanza como se espera, podría transformar la forma en que entendemos la conexión entre el arte, la tecnología y la salud emocional. ¡No querrás perderte los próximos desarrollos de esta innovadora propuesta!