Empathische Trainingsbegleiter für den Bewerbungsprozess müssen nicht länger Menschen sein: EmpaT heißt das Projekt des Bundesministeriums für Bildung und Forschung (BMBF), in dessen Rahmen jetzt eine interaktive 3D-Trainingsumgebung für Bewerbungsgespräche erforscht und entwickelt wurde. Nutzer sollen damit ihre sozialen und emotionalen Fähigkeiten in einem interaktiven Dialog mit virtuellen Avataren einschätzen und verbessern können. EmpaT koppelt den Projektinformationen zufolge erstmals eine Echtzeit-Analyse sozialer Signale wie Sprache, Mimik oder Körperhaltung mit einem neu entwickelten Benutzermodell für Emotionen. Dieses Modell namens MARSSI – Model for Appraisal, Regulation and Social Signal Interpretation – kann das Verhalten des interaktiven Avatars an die sozio-emotionale Situation des Gegenübers anpassen.
Den Avataren Leben einhauchen
Eine besondere Herausforderung war den Projektpartnern zufolge die realitätsnahe Gestaltung des emotionalen Feedbacks durch den Avatar. Ein Team aus Informatikern, Psychologen und 3D-Grafik-Experten hat dafür die Interpretation von sozialen und emotionalen Signalen erforscht, die für eine Einfühlung und Anpassung an den jeweiligen Benutzer und seine Situation notwendig sind. Zum Einsatz kommen unter anderem hoch entwickelte Hardwaresensoren, die soziale Kommunikationssignale wie Blick-, Augen-, Hand- und Körperbewegungen erfassen und diese Informationen für eine adaptiv-reaktive Steuerung des EmpaT-Trainingsavatars nutzbar machen. MARSSI beschreibt auf symbolischer Ebene, wie Sequenzen sozialer Signale mit internen emotionalen Zuständen verknüpft werden können und vereint erstmals verschiedenartige Erkenntnisse – aus der Psychologie, den Kognitionswissenschaften und der Künstlichen Intelligenz. So werden in Echtzeit eine aufeinander abgestimmte Kommunikation zwischen Benutzern und Avataren sowie die Simulation verschiedener emotional-sozialer Interaktionsmuster möglich. Um detailliertere Hypothesen bezüglich interner Benutzer-Emotionen automatisch erzeugen zu können, ist dem Projektteam zufolge allerdings zusätzliche (Grundlagen-)Forschung notwendig.
Guter Ansatz hinsichtlich Angstreduktion, Körpersprache und Interviewperformance
„Der EmpaT-Ansatz ist ein weiterer Schritt in Richtung sozial-emotionale interaktive Systeme, die zu unterschiedlichen Trainingszwecken eingesetzt werden können“, erklärt Projektleiter Dr. Patrick Gebhard vom Deutschen Forschungszentrum für Künstliche Intelligenz (DFKI). Im Projekt wurden laut Gebhard 22 Akzeptanz- und Evaluationsstudien durchgeführt, um ein möglichst breites Bild zu bekommen, welche Faktoren ein Bewerbungsgespräch beeinflussen und wie die EmpaT-Simulation akzeptiert wird. Dabei habe sich gezeigt, dass der EmpaT-Ansatz der klassischen Vorbereitung auf Job-Interviews hinsichtlich Angstreduktion, Körpersprache und Interviewperformance überlegen sei (Dear Computer Teach Me Manners: Testing Virtual Employment Interview Training). Virtuelles Training – gestützt durch automatische Erkennung von non-verbalem Verhalten und erweitert um Analyse und Feedback zum non-verbalen Verhalten – könne dazu dienen, echte Bewerbungsgespräche effektiv vorzubereiten.
Quelle: EmpaT