Analisis Fisiologis: Beberapa sistem lebih canggih bahkan dapat mengintegrasikan data biometrik dari sensor, seperti detak jantung, respons kulit galvanik (perubahan konduktivitas listrik kulit akibat keringat), atau pola pernapasan, yang semuanya bisa menjadi indikator kondisi emosional seseorang.
Data dari berbagai sumber ini kemudian diumpankan ke model machine learning atau deep learning yang telah dilatih dengan dataset emosi yang besar. Model ini belajar mengenali pola dan memprediksi emosi dengan tingkat akurasi tertentu.
Contoh Penerapan Emotion AI di Berbagai Sektor
Penerapan Emotion AI sudah mulai terasa di berbagai bidang, memberikan solusi inovatif:
Layanan Pelanggan dan Call Center: Chatbot atau asisten suara yang didukung Emotion AI dapat mendeteksi frustrasi atau kemarahan dalam suara pelanggan. Jika terdeteksi, sistem bisa secara otomatis mengarahkan panggilan ke agen manusia, atau menyesuaikan respons untuk lebih menenangkan pelanggan. Hal ini meningkatkan kepuasan pelanggan dan efisiensi operasional.
Pemasaran dan Periklanan: Perusahaan dapat menggunakan Emotion AI untuk menguji reaksi emosional konsumen terhadap iklan, produk baru, atau pengalaman brand. Dengan menganalisis ekspresi wajah penonton saat menonton iklan, pemasar dapat memahami bagian mana yang paling menarik perhatian atau memicu emosi positif/negatif, sehingga kampanye dapat dioptimalkan.
Pendidikan dan E-learning: Dalam platform pembelajaran online, Emotion AI dapat memantau ekspresi wajah siswa untuk mendeteksi tanda-tanda kebingungan, kebosanan, atau ketertarikan. Informasi ini dapat digunakan oleh sistem untuk menyesuaikan materi pelajaran, memberikan feedback personal, atau menyarankan jeda belajar, menciptakan pengalaman belajar yang lebih efektif dan adaptif.
Kesehatan dan Kesejahteraan: Emotion AI mulai digunakan dalam terapi dan dukungan kesehatan mental. Aplikasi dapat memantau perubahan nada suara atau pola ekspresi wajah seseorang dari waktu ke waktu, memberikan peringatan dini akan potensi depresi atau kecemasan. Ini juga membantu terapis memahami kondisi emosional pasien dengan lebih baik dalam sesi telehealth.
