感情を定量化して満足度を測れるか?

Cloud Vision APIの画像認識を調べていて、FACE_DETECTION(顔検知)で感情も取得できることを知りました。

これを利用すれば、イベントの満足度を定量的に判断できるかもしれません。

アンケートより有効?

アンケート用紙で「1.楽しかった 2.まあまあ 3.楽しくなかった」という回答を集めるよりも、イベントを撮影してCloud Vision APIに解析させた方が、より役立つ集計データになるような気がします。

例えばボッチャのイベントで、どんな実況の時、どんなプレーの時、笑顔が増えるか?といった、来場者の満足度を細かく分析することができるので、イベントの改善に役立つでしょう。

感情解析の実験

足立区で行われたボッチャイベントと、港区(赤坂サカス)で行われたボッチャイベントの動画から、盛り上がっている瞬間のキャプチャをとり、FACE_DETECTIONを実行してみました。

なお、音声のピークを盛り上がりの瞬間として、キャプチャしています。

まずは足立区のイベントの解析から。

音声のピークは、逆転の投球で歓声が上がっているシーンでした。

キャプチャをCloud Vision APIに送り、画像解析を頼みます。

・・・。

結果・・・あれ?

レスポンスデータが長いので省略しますが、「VERY_UNLIKELY」が28個も返ってきました。

「VERY_LIKELY」が1個、「LIKELY」が1個。

「anger」や「sorrow」という、怒りと悲しみの単語が並びます。

そこまで悲惨で、不幸せになるようなイベントではなかったはず・・・。

感情解析はまだ発展途上?

港区のボッチャイベントは、満面の笑顔の人たちが写るキャプチャです。(掲載は避けます。)

さすがに「VERY_LIKELY」でしょう。

Cloud Vision APIに送ります。

・・・。

結果・・・え。

「VERY_UNLIKELY」だらけ。足立区のキャプチャより、笑顔が多いのは目に見えて分かるのですが、解析上では大差ありません。

まだ感情解析は業務実用レベルではないという、残念な結果となりました。

 

ただ、画像解析AIが、これからも進化していくはずなので、今後も試してみたいと思います。

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