L’algoritmo delle emozioni

Articolo di Diego Ingrassia – “L’algoritmo delle emozioni“ – FORMATORI & FORMAZIONE – MAGGIO 2019_HARVARD BUSINESS REVIEW

Gli studi mirati a comprendere il significato dei segnali che il nostro corpo è in grado di manifestare sono molto antichi. Da tempo immemorabile si è cercato di cogliere il segreto che si cela dietro lo sguardo, quell’insieme di emozioni che le espressioni del nostro volto trasmettono, così importanti per le nostre relazioni sociali eppure non facili da decodificare. Per trovare il primo contributo scientifico in questo campo dobbiamo però attendere fino al 1872, quando Charles Darwin pubblica L’espressione delle emozioni nell’uomo e negli altri animali. È il primo contributo che definisce “innata” – e quindi non condizionata dalla cultura, ma frutto dell’evoluzione – la manifestazione comportamentale di alcune emozioni. È l’inizio di una serie di studi che culminerà con le ricerche di Paul Ekman, tra gli anni ‘60 e ‘70, che dimostreranno come alcune delle principali emozioni – rabbia, paura, felicità, tristezza, disprezzo, disgusto e sorpresa – vengano rappresentate dagli stessi muscoli facciali in tutti i popoli del mondo.

Il volto umano può assumere oltre 10.000 espressioni diverse, molte delle quali non possiedono un significato particolare, sono semplici azioni muscolari prive di qualunque correlazione di senso. Alcune invece sono determinanti e significative dal punto di vista espressivo. Questo dato è la base del Facial Action Coding System (FACS), il sistema di codifica dei movimenti dei muscoli facciali creato nel 1978 da Paul Ekman e Wallace V. Frisen. Il primo atlante del volto umano che comprende una descrizione sistematica (testi, fotografie e filmati) per poter misurare i movimenti facciali in termini anatomici, scomponendoli in singole unità di movimento dette “action unit”.

“Algoritmo delle emozioni” è una definizione coerente per un metodo che permette di identificare qualsiasi movimento del volto umano in modo puramente descrittivo, libero quindi da ogni possibile inferenza interpretativa. Il sistema di codifica, analisi e misurazione d’intensità delle espressioni facciali FACS si è imposto come lo strumento più efficace e completo, diffuso nella comunità scientifica e utilizzato nei programmi di formazione dell’FBI e di altri apparati legati alla sicurezza, oggetto di molteplici ricerche applicative e pubblicazioni. Un codificatore certificato FACS è in grado di studiare ogni conformazione assunta dal volto, come base di partenza per l’analisi delle espressioni facciali e per la loro decodifica. Le emozioni attivano circuiti involontari: questa è la ragione per cui è molto difficile nascondere un’emozione. Alcuni muscoli si attivano comunque, anche se solo per un breve istante. Si tratta delle micro-espressioni facciali, manifestazioni che hanno una durata molto breve, tra un quinto e un venticinquesimo di secondo, di cui non siamo quasi mai consapevoli, ma che lasciano trapelare preziose informazioni per chi è capace di leggere questi automatismi.

Il professionista formato su questa specifica competenza è un esperto in grado di analizzare le espressioni facciali delle persone. Le applicazioni di questo strumento sono molteplici e vanno ben oltre l’utilizzo nell’ambito della sicurezza, perché rappresentano un interessante approfondimento di competenza e consapevolezza per chi si occupa di selezione, di coaching e più in generale per chi esercita professioni che hanno a che fare con le relazioni di aiuto. In sintesi, in tutti i contesti dove comprendere le relazioni, la comunicazione e le emozioni diventa non solo necessario ma prioritario.

Questi esempi ci consentono di fare un’interessante riflessione per quanto riguarda il futuro del mondo del lavoro e della formazione. Molte società stanno investendo per realizzare software capaci di leggere e decodificare le espressioni facciali; si tratta di tecnologie legate allo sviluppo dell’intelligenza artificiale. Possiamo paragonare questo momento storico al periodo in cui abbiamo inventato i calcolatori per sostituirli alla mente umana nell’eseguire operazioni matematiche complesse. Ma interpretare il volto umano non è, o almeno non è ancora, un’operazione di puro calcolo: l’algoritmo delle emozioni ha ancora bisogno di una guida e di una competenza umana. Non possiamo qui approfondire l’argomento, possiamo però ricordare che Paul Ekman stesso è convinto che a tutt’oggi l’uomo sia ancora lo “strumento” più affidabile nell’analisi delle espressioni facciali dato che riesce a contestualizzare e interpretare meglio la mimica umana rispetto a un software.

Comprendere le emozioni sembra essere quindi una vicenda ancora molto “umana”, e questo getta una luce positiva sulla possibilità di esplorare e valorizzare nuove competenze per il futuro.