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Emotion Markup Language – Linguagem de Marcação para
Emoções, uma visão sobre a interação Humano Computador
                                 Luiz Felipe de Sousa1
 1Instituto de Engenharia e Geociências IEG – Universidade Federal do Oeste do Pará
                                       (UFOPA)
           Av. Vera Paz, s/nº, Salé, CEP 68135-110 – Santarém – PA – Brasil
                             luizfelipe.mz@gmail.com

     Abstract. This paper aims to describe the markup language of emotions:
     Emotion Markup Language, Also used in Affective Computing. This language
     incorporates psychological aspects such as emotion, personality and feelings,
     which are subsequently used as a computational strategy in an attempt to
     improve interface and human-computer interaction.

     Resumo. Esse artigo visa descrever a Linguagem para marcação de emoções:
     Emotion Markup Language, utilizada também em Computação Afetiva. Esta
     linguagem incorpora aspectos psicológicos como emoção, personalidade e
     sentimentos, que posteriormente são utilizados como uma estratégia
     computacional na tentativa de melhorar a interface e a interação humano
     computador.

1. Introdução
Recentes estudos de psicólogos, neurologistas, antropólogos e cientistas computacionais
[1], [2] têm demonstrado a importância sobre os aspectos psicológicos humanos, como
Emoção e Personalidade, e como agem no processo de tomada de decisão humano
acabando assim por influenciar suas interações. Outros estudos ainda [3] têm indicado
que humanos respondem psicologicamente a computadores e outras mídias como se
esses fossem, também, humanos. Nessa via podemos imaginar como seria se o
computador, smartphone ou outro aparelho eletrônico soubesse identificar exatamente
qual o sentimento de seu utilizador e se adaptasse a ele, como seria se a tecnologia
fosse capaz de ler as emoções do utilizador e usar esse dado em todas as interações com
ele.

2. Desenvolvimento
A capacidade de uma máquina analisar o que um ser humano está a sentir é algo
desejado por muitos pesquisadores em todo mundo. Hoje em dia temos dispositivos
capazes de perceber a presença, reconhecer a impressão digital, e sinais vitais de um ser
humano, o próximo passo seria fazer com que um computador seja capaz de perceber
suas emoções. Desde a década de 70, cientistas computacionais, principalmente da área
de Computação Afetiva buscam modelar e implementar aspectos psicológicos humanos
em ambientes computacionais [4].A Computação Afetiva estuda como os computadores
podem reconhecer e responder às Emoções humanas e, dessa forma, como podem
expressá-la através de uma interface computacional. Antes de conseguir captar sinais
que demonstram determinada emoção, é necessário uma maneira de comunicar esses
dados, de forma que possam ser entendidos por outras máquinas ou seres humanos
claramente, como uma linguagem de emoções, como Emotion Markup Language
(Linguagem de Marcação para Emoções - http://www.w3.org/TR/emotionml/ ). A
EmotionML é uma primeira tentativa da comunidade científica em padronizar a
representação de Emoções, porém ela é uma representação ainda bastante genérica. Essa
linguagem já existe e está sendo desenvolvida pelo principal consórcio internacional
que desenvolve padrões para a criação e interpretação de conteúdo para a internet, o
W3C (World Wide Web Consortium - http://www.w3.org/ ). Um exemplo da sintaxe da
linguagem:




                     Figura 1. Exemplo da sintaxe da linguagem

        A EmotionML1.0 provê elementos emocionais para uma linguagem de
marcação que chama a atenção ao equilibrar a fundamentação científica e a aplicação
prática sendo uma linguagem dinâmica, genérica e ainda muito jovem. Algumas das
utilidades da linguagem, segundo o documento oficial, de seus usos primários:
       1. Anotação manual de exemplos dessas emoções. Padronizar o modo como
definimos emoções e catalogar exemplos como em um vídeo, um discurso, exemplos de
expressão facial, textos com o tom daquela emoção, etc.
       2. Reconhecimento automático da emoção a partir de sensores fisiológicos,
gravações de fala, expressões faciais e combinação de sensores simultâneos.
      3. Geração de respostas baseadas em emoções de dispositivos. Como por
exemplo, gestos e expressões faciais de robôs ou escolha de cores e sons de um
ambiente baseadas na sua emoção.
       É uma linguagem usada para delimitar o que são as emoções e padronizar esses
dados para que eles sejam compreendidos por máquinas além de seres humanos. Ainda
segundo sua documentação oficial temos alguns exemplos de utilização:
          •   Análise de sentimentos via internet para rastrear a atitude de
              consumidores a respeito de certo produto.
•   Monitoramento afetivo, como detecção de medo, por instrumentos de
               segurança ou sensores, para captar a satisfação de um cliente frente a um
               serviço ou produto.
           •   Design e controle mais eficiente de personagens em jogos ou mundos
               virtuais.
           •   Robôs Sociais como guias de um determinado local.
           •   Sistemas de fala computadorizada mais expressivos, gerando discursos
               com emoções específicas como felicidade, tristeza, arrependimento, etc.
           •   Reconhecimento de emoções como a de um cliente com raiva em
               sistemas de fala computadorizada.

3. Conclusão
A aplicação comercial da linguagem é um potencial que vislumbra muitas grandes
empresas, pois será possível identificar sentimentos reais dos utilizadores a respeito de
seus produtos, mas ao mesmo tempo levanta uma polêmica quanto ao fato de termos
nossas emoções, algo até então intrínseco e pessoal, desvendada por computadores, o
que para muitos se caracteriza como invasão de privacidade. Outra ótica para análise
seria o fato de esses dados poderem ser aliados de médicos, psicólogos, enfermeiros e
profissionais da saúde para promover o bem-estar das pessoas em atendimento.

4. Referências
   1. Damasio, A.R. Descartes’ Error: Emotion, Reason, and the Human Brain. Quill,
      New York, 1994.
   2. Thagard, Paul. Hot Thought: Machanisms and Applications of Emotional
      Cognition.A Bradford Book- MIT Press, Cambridge, MA, USA, 2006
   3. Reeves, B. and Nass, C.. The media equation: how people treat computers,
      television, and new media like real people and places. Cambridge University
      Press, New York, NY, USA, 1996.
   4. Nunes, M. A. S. N. Psychological Aspects in lifelike synthetic agents: Towards
      to the Personality Markup Language (A Brief Survey). RENOTE. Revista Novas
      Tecnologias na Educação, v. 7, 2009.

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  • 2. podem reconhecer e responder às Emoções humanas e, dessa forma, como podem expressá-la através de uma interface computacional. Antes de conseguir captar sinais que demonstram determinada emoção, é necessário uma maneira de comunicar esses dados, de forma que possam ser entendidos por outras máquinas ou seres humanos claramente, como uma linguagem de emoções, como Emotion Markup Language (Linguagem de Marcação para Emoções - http://www.w3.org/TR/emotionml/ ). A EmotionML é uma primeira tentativa da comunidade científica em padronizar a representação de Emoções, porém ela é uma representação ainda bastante genérica. Essa linguagem já existe e está sendo desenvolvida pelo principal consórcio internacional que desenvolve padrões para a criação e interpretação de conteúdo para a internet, o W3C (World Wide Web Consortium - http://www.w3.org/ ). Um exemplo da sintaxe da linguagem: Figura 1. Exemplo da sintaxe da linguagem A EmotionML1.0 provê elementos emocionais para uma linguagem de marcação que chama a atenção ao equilibrar a fundamentação científica e a aplicação prática sendo uma linguagem dinâmica, genérica e ainda muito jovem. Algumas das utilidades da linguagem, segundo o documento oficial, de seus usos primários: 1. Anotação manual de exemplos dessas emoções. Padronizar o modo como definimos emoções e catalogar exemplos como em um vídeo, um discurso, exemplos de expressão facial, textos com o tom daquela emoção, etc. 2. Reconhecimento automático da emoção a partir de sensores fisiológicos, gravações de fala, expressões faciais e combinação de sensores simultâneos. 3. Geração de respostas baseadas em emoções de dispositivos. Como por exemplo, gestos e expressões faciais de robôs ou escolha de cores e sons de um ambiente baseadas na sua emoção. É uma linguagem usada para delimitar o que são as emoções e padronizar esses dados para que eles sejam compreendidos por máquinas além de seres humanos. Ainda segundo sua documentação oficial temos alguns exemplos de utilização: • Análise de sentimentos via internet para rastrear a atitude de consumidores a respeito de certo produto.
  • 3. Monitoramento afetivo, como detecção de medo, por instrumentos de segurança ou sensores, para captar a satisfação de um cliente frente a um serviço ou produto. • Design e controle mais eficiente de personagens em jogos ou mundos virtuais. • Robôs Sociais como guias de um determinado local. • Sistemas de fala computadorizada mais expressivos, gerando discursos com emoções específicas como felicidade, tristeza, arrependimento, etc. • Reconhecimento de emoções como a de um cliente com raiva em sistemas de fala computadorizada. 3. Conclusão A aplicação comercial da linguagem é um potencial que vislumbra muitas grandes empresas, pois será possível identificar sentimentos reais dos utilizadores a respeito de seus produtos, mas ao mesmo tempo levanta uma polêmica quanto ao fato de termos nossas emoções, algo até então intrínseco e pessoal, desvendada por computadores, o que para muitos se caracteriza como invasão de privacidade. Outra ótica para análise seria o fato de esses dados poderem ser aliados de médicos, psicólogos, enfermeiros e profissionais da saúde para promover o bem-estar das pessoas em atendimento. 4. Referências 1. Damasio, A.R. Descartes’ Error: Emotion, Reason, and the Human Brain. Quill, New York, 1994. 2. Thagard, Paul. Hot Thought: Machanisms and Applications of Emotional Cognition.A Bradford Book- MIT Press, Cambridge, MA, USA, 2006 3. Reeves, B. and Nass, C.. The media equation: how people treat computers, television, and new media like real people and places. Cambridge University Press, New York, NY, USA, 1996. 4. Nunes, M. A. S. N. Psychological Aspects in lifelike synthetic agents: Towards to the Personality Markup Language (A Brief Survey). RENOTE. Revista Novas Tecnologias na Educação, v. 7, 2009.