Исследователи Института когнитивных нейронаук НИУ ВШЭ использовали технологии автоматического распознавания эмоций для изучения благотворительного поведения. В рамках эксперимента ученые показали 45 участникам исследования фотографии собак, нуждающихся в помощи, и предложили сделать пожертвования в их поддержку. Эмоциональные реакции на изображения определяли по мимической активности с помощью программы FaceReader. Оказалось, что чем сильнее участники испытывали грусть и гнев, тем больше денег они готовы были отдать в благотворительные фонды, при этом персональный уровень финансового благополучия не влиял на размер пожертвований.
Исследование опубликовано в журнале Heliyon. Благотворительное поведение — сложный психологический процесс, мотивы которого полностью не изучены. Эмоциональное состояние — один из ключевых факторов, влияющий на готовность отдавать свои ресурсы другому. Однако вопрос, как именно те или иные эмоции связаны с пожертвованиями, остается предметом дискуссий, так как результаты ранее опубликованных работ по этой теме носят противоречивый характер. Одна из главных причин — методологические ограничения при сборе данных.
Большая часть исследований благотворительного поведения использует субъективные методы: добровольцы сами рассказывают о своих эмоциях и их влиянии на пожертвования. Вместе с тем участники не всегда понимают свои чувства или не готовы о них говорить открыто. Кроме того, в зависимости от направления благотворительной деятельности (помощь больным людям, помощь животным, поддержка экологических инициатив) одни и те же эмоции могут по-разному влиять на готовность сделать пожертвование. Таким образом, для разработки эффективной благотворительной рекламы важно иметь объективные данные о влиянии эмоций на готовность пожертвовать с учетом целей сбора средств.
Исследователи Института когнитивных нейронаук НИУ ВШЭ Анна Шепеленко, Владимир Косоногов и Анна Шестакова первыми в мире использовали программу автоматического распознавания эмоций для оценки эффективности призывов к благотворительности. В ходе эксперимента ученые с помощью программы FaceReader фиксировали выражения лиц добровольцев во время просмотра фотографий собак, находящихся в различных условиях, включая бездомных, домашних, больных, здоровых, взрослых и щенят. Участникам выдавали 320 рублей, которые они могли полностью или частично пожертвовать в ходе эксперимента фонду помощи животным. Оставшуюся сумму можно было забрать себе.
Для исследования специально выбрали собак, так как отношение в обществе к ним неоднозначно: они могут восприниматься и как жертвы, и как угроза. В этих условиях призывы к благотворительности могут вызывать противоречивые или скрытые эмоции, которые сложно выявить опросами или фокус-группами, но можно распознать по мимике.
«Сейчас аффективные вычисления находятся еще на ранних стадиях своего развития и не так широко используются в индустрии, однако в ближайшие годы можно ожидать их повсеместного внедрения в различные сферы бизнеса и науки. Технологии, подобные FaceReader, уже применяются для диагностики психических расстройств, повышения качества онлайн-обучения, оценки удовлетворенности клиентов и в некоторых других областях.
Наше исследование наглядно показывает перспективы применения аффективных вычислений для прогнозирования эффективности социальной рекламы, создавая базу для дальнейших исследований и применения на практике», — отмечает Анна Шепеленко, один из авторов исследования, младший научный сотрудник Центра нейроэкономики и когнитивных исследований Института когнитивных нейронаук НИУ ВШЭ.