Kann Software tatsächlich dazu beitragen, Ihre sozialen Fähigkeiten zu verbessern?
Experten sagen, dass soziale Phobien etwa 15 Millionen Erwachsene in den Vereinigten Staaten betreffen, wobei die Öffentlichkeit ganz oben auf der Liste solcher Phobien steht.
In einigen Fällen können Ängste vor sozialen Situationen besonders akut sein. Beispielsweise haben Personen mit Asperger-Syndrom häufig Schwierigkeiten, Augenkontakt herzustellen und angemessen auf soziale Signale zu reagieren.
Bei entsprechender Ausbildung können solche Schwierigkeiten jedoch häufig überwunden werden.
MIT-Forscher entwickelten die Software, um Menschen dabei zu helfen, ihre zwischenmenschlichen Fähigkeiten zu üben, bis sie sich in Situationen wie einem Vorstellungsgespräch oder einem ersten Date wohler fühlen.
Die Software namens MACH (kurz für My Automated Conversation coacH) verwendet ein computergeneriertes Bildschirmgesicht sowie Gesichts-, Sprach- und Verhaltensanalyse- und Synthesesoftware, um persönliche Gespräche zu simulieren. Anschließend erhalten Benutzer Feedback zu ihren Interaktionen.
Die Forschung wurde von M. Ehsan Hoque, Doktorand am MIT Media Lab, geleitet, der sagt, dass die Arbeit für eine breite Palette von Menschen hilfreich sein könnte.
"Zwischenmenschliche Fähigkeiten sind der Schlüssel zum Erfolg bei der Arbeit und zu Hause", sagt Hoque. „Wie wir erscheinen und wie wir unsere Gefühle anderen vermitteln, definiert uns. Es gibt jedoch nicht viel Hilfe, um dieses Interaktionssegment zu verbessern. "
Viele Menschen mit sozialen Phobien wollen laut Hoque „die Möglichkeit eines automatisierten Systems, damit sie soziale Interaktionen in ihrer eigenen Umgebung üben können. … Sie möchten das Tempo der Interaktion steuern, so oft üben, wie sie möchten, und ihre Daten besitzen. “
Die MACH-Software bietet all diese Funktionen, sagt Hoque. In randomisierten Tests mit 90 MIT-Junioren, die sich freiwillig für die Forschung gemeldet hatten, zeigte die Software ihren Wert.
Zunächst wurden die Testpersonen, die alle englische Muttersprachler waren, zufällig in drei Gruppen eingeteilt. Jede Gruppe nahm im Abstand von einer Woche an zwei simulierten Vorstellungsgesprächen mit MIT-Karriereberatern teil.
Zwischen den beiden Interviews (und den Beratern unbekannt) erhielten die Schüler Hilfe. Eine Gruppe sah sich Videos mit Interviewratschlägen an, während eine zweite Gruppe eine Übungssitzung mit dem MACH-simulierten Interviewer hatte, aber kein anderes Feedback als ein Video ihrer eigenen Leistung erhielt.
Schließlich verwendete eine dritte Gruppe MACH und sah dann Videos von sich selbst, begleitet von einer Analyse solcher Maßnahmen, wie viel sie lächelten, wie gut sie Augenkontakt hielten, wie gut sie ihre Stimmen modulierten und wie oft sie Füllwörter wie „wie“ verwendeten , "Im Grunde" und "umm."
Auswertungen einer anderen Gruppe von Berufsberatern zeigten, dass die dritte Gruppe eine statistisch signifikante Verbesserung der Maßnahmen zeigte, darunter „scheint über den Job aufgeregt zu sein“, „Gesamtleistung“ und „würden Sie empfehlen, diese Person einzustellen?“.
In all diesen Kategorien gab es im Vergleich zu den beiden anderen Gruppen keine signifikante Änderung.
Die Software hinter diesen Verbesserungen wurde über zwei Jahre im Rahmen der Doktorarbeit von Hoque entwickelt.
Das System wurde für die Ausführung auf einem normalen Laptop entwickelt und verwendet die Webcam des Computers, um die Mimik und Bewegungen eines Benutzers zu überwachen, und das Mikrofon, um die Sprache des Probanden zu erfassen.
Das MACH-System analysiert dann unter anderem das Lächeln, die Kopfgesten, das Sprachvolumen und die Geschwindigkeit des Benutzers sowie die Verwendung von Füllwörtern. Der automatisierte Interviewer - ein lebensgroßes, dreidimensional simuliertes Gesicht - kann als Reaktion auf die Sprache und Bewegungen des Probanden lächeln und nicken, Fragen stellen und Antworten geben.
Während sich diese anfängliche Implementierung darauf konzentrierte, Jobkandidaten zu helfen, könnte das Training mit der Software laut Hoque bei vielen Arten von sozialen Interaktionen hilfreich sein.
Quelle: MIT
