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Para ello, el sistema se vale de un algoritmo que realiza un seguimiento de los movimientos efectuados por los músculos que intervienen en las expresiones faciales, diferentes en los gestos espontáneos, con respecto a los gestos forzados. Esta tecnología podría aplicarse en la formación de niños con autismo. 

La psicología que se esconde tras el acto de sonreír es muy compleja, sobre todo cuando se hace con el fin de ocultar o falsear algo. La simulación además no resulta nada sencilla, lo que pone de manifiesto la dificultad que entraña cuando no se siente la emoción correspondiente. 

A pesar de ello, existen grandes actores en este campo, cuyas expresiones pueden pasar como verdaderas ante los ojos humanos, pero no ante una máquina convenientemente adiestrada. 

Así lo ha comprobado un equipo de investigadores del Instituto de Tecnología de Massachusetts (MIT) en Estados Unidos, que ha llevado a cabo un estudio de seguimiento con un grupo de voluntarios para poner a prueba un sistema automatizado capaz de distinguir entre aquellas sonrisas generadas de forma espontánea y natural frente a expresiones falsas o forzadas. 

Según explica el MIT en un comunicado, la investigación confirmó además que la mayoría de la gente no espera una sonrisa en respuesta a la frustración, al tratarse de una expresión involuntaria. De esta forma, el nuevo algoritmo permite diferenciar las sonrisas de alegría de las causadas por frustración con mucha mayor precisión que los observadores humanos. 

"El objetivo es ayudar a las personas en la comunicación oral", subraya Ehsan Hoque, estudiante del Grupo de Computación Afectiva del Laboratorio de Medios del MIT, y autor principal de la investigación, cuyos hallazgos se han publicado recientemente en la revista IEEE Transactions on Affective Computing.

Los científicos crearon dos casos experimentales para provocar dos estados afectivos opuestos: frustración y alegría. Así, en el primer experimento se pidió a los participantes que recordaran situaciones mientras manifestaban su alegría o frustración, mientras que en el segundo intentaron provocar estos estados de forma natural. Todo ello mientras eran grabados con una cámara web. 

Por un lado, los sujetos debían rellenar un largo formulario por Internet, el cual se borraba automáticamente cuando pulsaban la tecla de enviar. La mayoría (el 90 por ciento) sonrió con frustración ante esta situación, pero cuando se le pidió adoptar una expresión de fiasco, el mismo porcentaje no sonrió. Del mismo modo, estudiaron las sonrisas de felicidad producidas cuando se mostró a los sujetos un vídeo muy tierno de un bebé, y también las que adoptaron sin una provocación emocional. 

A estos mismos voluntarios se les pidió posteriormente que interpretaran imágenes de gente sonriendo realmente o fingiendo una sonrisa de alegría o frustración. Mientras su clasificación de las sonrisas por frustración fue más bien fruto del azar, se obtuvo un 92 por ciento de precisión a través del algoritmo. Esto es precisamente lo que diferencia esta investigación de estudios anteriores, basados normalmente en expresiones de emoción fingidas, lo que puede inducir a resultados erróneos. 

"Los casos simulados son mucho más fácil de clasificar, pero cuando se trata de interpretar imágenes de respuestas reales, la gente tiende a responder al azar, estimando las correctas sólo en el 50 por ciento de los casos", apunta Hoque. El mismo vincula la efectividad o mejor rendimiento de la máquina con que ésta se centra exclusivamente en los rasgos mecánicos de la sonrisa, mientras el hombre tiende a prestar atención a otras señales.

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