Технология, разработанная исследовательской группой Университета Южной Калифорнии, Вашингтонского университета и Университета Юты, позволяет ответить на этот вопрос. Программа отличает речь с «высоким содержанием эмпатии» от речи с низким ее содержанием.
Ученые создали алгоритм машинного обучения, который автоматически рассчитывает значение эмпатии в каждом устном высказывании. По словам авторов работы, это первое исследование в области оценки качества терапевтических сеансов, основанное на единственной характеристике. До сих пор такого инструмента не было. Более того, критерии оценки не менялись более 70 лет.
Глава исследовательской группы Шри Нараянан сказал: «Технологический прогресс в информатике и обработке сигналов человеческого поведения не только не стоит на месте и оказывает ценную помощь в автоматической обработке, которая раньше проводилась вручную, но и предлагает воспользоваться новыми инструментами исследования. Конкретно эта работа занимается скрытыми ментальными состояниями и демонстрирует, что компьютеры могут научиться отличать такие конструкции, как сострадание, используя данные наблюдения».
Команда Нараянана продолжает разрабатывать улучшенную модель — сообщать алгоритму способность анализировать дикцию, тон голоса, музыкальность речи, а также то, как модуляции речи одного участника диалога повторяются в модуляциях другого (например, когда один говорит быстро, а второй воспроизводит темп его речи).
В ближайшем будущем ученые надеются использовать свою программу для обучения молодых терапевтов.