2012 год — кембриджские ученые Михал Косински и Дэвид Ситвелл заключили, что «личность пользователя можно идентифицировать через публично доступные данные». Ситвелл, замдиректора Центра психометрии, создал базу данных myPersonality.
2013 год — Amazon патентует метод доставки, позволяющий компании отправлять посылку потенциальному клиенту еще до того, как тот разметил заказ.
2013 год — Михал Косински, Дэвид Ситвелл вместе с Тором Грейпелом из компании «Майкрософт» опубликовали исследование, в котором обнародовали, что на основании лайков «Фейсбука» можно автоматически и с высокой степенью аккуратности оценить широкий диапазон персональных атрибутов, которые люди обычно считают приватными. Какие это атрибуты? Это сексуальная ориентация, возраст, пол, принадлежность к определенному этносу, религиозные и политические взгляды, черты личности, показатели интеллекта, счастья, употребляют ли наркотики, вместе ли живут родители. Стало возможным количественно исчислять для каждого профиля черты согласно пятифакторной модели личности, известной как OCEAN:
— Открытость новому опыту (воображение, чувства, действия, идеи)
— Сознательность (можно ли положиться на человека)
— Экстравертность
— Способность соглашаться (достойный ли доверия, склонный ли к сотрудничеству)
— Невротизм(эмоциональная стабильность)
2014 год — Facebook подает заявку на патент на «распознавание эмоций» по выражению лица. Список распознаваемых эмоций включает радость, юмор, ревность, безразличие, восхищение, возбуждение, удивление, грусть, разочарование, скуку, гнев, депрессию, боль и так далее. Высказывается надежда на то, что со временем модуль будет способен оценить интерес пользователя к демонстрируемому контенту для целей кастомизации базирующейся на эмоциональном типе. Иными словами, компании смогут воспользоваться оценкой эмоционального состояния конкретного потребителя, чтобы продать ему или ей товар. При этом анализируются не сами чувства, а скорее представления о них бихевиористов. Еще в 1978 году психологи-бихевиористы Пол Экман и Уоллес Фрисен разрабатывают Facial Action Coding System (FACS), систему кодирования лицевых действий. Это «схема категорий» для эмоций. FACS различает микродвижения мускулов лица, разбивая их на 27 основных лицевых модуля. Есть еще особые модули для описания головы, глаз, языка и так далее. Считывая микродвижения мускулов лица, а также головы, глаз, языка и так далее, система распознает шесть базовых эмоций (гнев, страх, печаль, радость, отвращение и удивление) и других эмоциональных оттенков в широком диапазоне. Шести-эмоциональная модель FACS стала господствующей для изучений выражений лица и эмоций, примерно как пятифакторная модель OCEAN стала основной для построения модели личности. Сегодня многие психологи критикуют подход Экмана как слишком грубый, ибо микродвижения мускулов лица не всегда соответствуют предполагаемой эмоции, а человеческие переживания сопровождаются изменениями не только в мимике, но также в физиологии и поведении. Поэтому в последние годы используется более сложные, мультимодальные методы распознавания, при котором анализируются и микродвижения, и поведение лица за длительный промежуток времени, и жесты, и интонации речи, и походка, и физиологические параметры.
Когда в 1997 году Экман и коллеги опубликовали статью, предлагая свой подход к «автоматическому измерению выражения лица», профессор MIT (Массачусетский институт технологий) Розалинда Пикар выпустила книгу «Affective Computing». «Измерение аффекта». История Пикар очень показательна, как история талантливой женщины-ученого, которая увидела, как её детище стало служить совсем не тем целям, для которых задумывалось. Розалинда Пикар предложила создать компьютерного агента, который действует как зеркало для измерения аффекта. Пикар предложила применять этого агента, например, для помощи студентам или выпускникам, готовящимся к интервью при приеме на работу. Пикар считала, что её софт поможет детям-аутистам развить способности к выражению эмоций, обеспечит разработчикам софта обратную связь по работе продуктов, оживит видеоигры за счет присуждения игрокам очков за смелость, поможет создать учебные модули, стимулирующие любопытство и успокаивающие учеников, а также анализирующие эмоциональную динамику в классе. В конце книге она предупреждала о том, что эту технологию можно использовать в недобрых целях. Именно в этих целях — для слежки и контроля над личностью — созданная ей технология сегодня и используется.
