Visages émotionnels synthétiques vs humains : Quelles sont les modifications dans l'exactitude de décodage des humains

Compte tenu de l'utilisation croissante des technologies d'assistance sous forme d'agents virtuels, il est nécessaire d'examiner les facteurs qui caractérisent et influencent l'interaction entre l'utilisateur et l'agent, parmi lesquels émerge la manière dont les gens interprètent et décodent les émotions synthétiques, c'est-à-dire les expressions émotionnelles véhiculées par des agents virtuels. Pour ces raisons, un article est proposé, impliquant 278 participants répartis en groupes d'âges différents (jeunes, d'âge moyen et âgés). Au sein de chaque groupe d'âge, certains participants ont été soumis à une tâche de décodage naturaliste, une tâche de reconnaissance des visages émotionnels humains, tandis que d'autres ont été soumis à une tâche de décodage synthétique, à savoir des expressions émotionnelles véhiculées par des agents virtuels. Les participants devaient étiqueter des images d'humains et d'agents virtuels de différents âges (jeunes, d'âge moyen et âgés) affichant des expressions statiques de dégoût, colère, tristesse, peur, bonheur, surprise et neutralité. Les résultats ont montré que les jeunes participants avaient de meilleures performances de reconnaissance (par rapport aux groupes plus âgés) de la colère, de la tristesse et de la neutralité, tandis que les participantes féminines avaient de meilleures performances de reconnaissance (par rapport aux masculins) de la tristesse, de la peur et de la neutralité ; la tristesse et la peur étaient mieux reconnues lorsqu'elles étaient véhiculées par de vrais visages humains, tandis que le bonheur, la surprise et la neutralité étaient mieux reconnus lorsqu'ils étaient représentés par des agents virtuels. Les visages jeunes étaient mieux décodés lorsqu'ils exprimaient de la colère et de la surprise, les visages d'âge moyen étaient mieux décodés lorsqu'ils exprimaient de la tristesse, de la peur et du bonheur, tandis que les visages âgés étaient mieux décodés en cas de dégoût ; en moyenne, les visages féminins étaient mieux décodés que les masculins.