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Padrão de uso do smartphone pode ajudar a identificar humor

Padrão de uso do smartphone pode ajudar a identificar humor

Redação

12/08/2013 - 00h00
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Pesquisadores da Universidade Rice, no Texas, nos EUA, desenvolveram junto com a Microsoft um aplicativo que permite determinar, com até 93% de precisão, segundo eles, o estado de ânimo de um usuário apenas com a análise do uso de seu smartphone.

Sem eletrodos ou sensores de pressão sanguínea, o "Moodscope" estuda a maneira como uma pessoa usa seu dispositivo móvel, em busca de sinais de atividade e prazer, para descobrir como ela tem se sentido nos últimos dias.

Programas mais acessados, padrões de navegação na internet e frequência de interação com contatos favoritos, tudo isso pode ajudar a determinar se uma pessoa está relaxada, entediada ou animada, de acordo com o estudo conduzido pelos cientistas.

A pesquisa foi realizada com 32 voluntários que utilizaram o app por dois meses. Os resultados mostram que o "Moodscope" inicialmente tem 66% de precisão, mas, com o uso, o algoritmo de identificação pode ser refinado, aumentando as chances para 93%.

O "Moodscope" poderia ser usado para manter um histórico de mudanças de humor -dessa forma, seria possível conhecer os fatores que alterassem a disposição de uma pessoa- e criar mais softwares que ofereçam experiência personalizada conforme o estado de ânimo do usuário.

O aplicativo também poderia tornar automático o compartilhamento de emoções nas redes sociais. Segundos os cientistas, as pessoas que tivessem acesso ao estado de ânimo de outros usuários "saberiam melhor como e quando se comunicar com eles".

Variáveis
Os pesquisadores reconhecem que a ferramenta não é perfeita e afirmam que o trabalho está em fase inicial de desenvolvimento, tendo em vista o pequeno tamanho da amostra e os dados limitados obtidos até agora. 

Existem também variáveis que podem afetar a disposição de uma pessoa e não estão relacionadas ao uso do smartphone, como discussões pessoais, engarrafamento e condições climáticas. Mas a adição desse tipo de contexto aos algoritmos do "Moodscope" pode tornar a ferramenta ainda mais precisa.  

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