A mai számítástudomány egyik felkapott témája az érzelmek kezelése. Ember-számítógép 
interakció közben egyelőre inkább a humán fél alkalmazkodik a másikhoz, de mihelyst a gép képes lesz értelmezni emocionális állapotokat, megváltozik a helyzet.
A webtechnológiák szabványosításában fontos szerepet játszó, Sir Tim Berners-Lee nevével fémjelzett WWW Konzorcium (W3C) multimodális interakcióra szakosodott csoportja érzelmi állapotok formalizálására alkalmas specifikáción, az EML (Emotional Markup Language, vagy csak EmotionML) nyelven dolgozik. Vigyorgó fejek (smiley-k) és más emotikonok kifinomultabb, ember-ember és ember-gép kommunikációt egyaránt feltuningoló alternatívájában gondolkoznak.
Kattintás helyett
„Ma még nekünk kell alkalmazkodni a gépekhez, ami egyre több problémát okoz” – jelentette ki Marc Schroeder, a szabvánnyal kapcsolatos fejlesztések egyik vezetője, majd emlékeztet, hogy hozzászoktunk az elektronikus berendezések által ránk kényszerített „csak az ésszerűség” módra, a jövő számítógépeinek viszont az ember számára is természetesnek tűnve kell kommunikálniuk velünk.
Az érzelmi számításokban (affective computing) persze nincs semmi új: Rosalind Picard (MIT) már az 1990-es években „kitalálta” a diszciplínát, cége, az Affectiva legutóbbi fejlesztése, az emóciódetektáló Q szenzor például hirdetések hatékonyságát méri. Az avatárfejek gazdáik megnyilvánulásait igyekeznek visszatükrözni, besértődnek az okosabb robotok, a jobb játékmotorok a résztvevők reakcióinak függvényében fokozzák, vagy csökkentik a játék intenzitását, és a gépesített vevőszolgálatok is érzik, ha az ügyfelet szétveti a méreg.
Csakhogy ez még kevés, Schroeder jobban szeretné, ha „nem”-re kattintás helyett elég lenne egy elutasító fejmozdulat, vagy zavart tekintetünkből is olvasna a gép. Ha gesztusokat, arckifejezéseket, grimaszt, vigyort, bólogatást értve tudna alkalmazkodni a humán fél kommunikációs stílusához.
Érzelmi szabványok
A fejlesztőknek számos kihívással kell szembenézniük. Érzelmi állapotok leírásának szabványosítása önmagában is épp elég bonyolult, hiszen az „érzelem” és „szabvány” szavakat nem túl sűrűn kapcsoljuk össze: az egyik csapongó, kiszámíthatatlan hangulatokat, a másik rideg, precíz, agyonszabályozott nyelvi és más formákat juttat eszünkbe. Következő lépésként pedig a felhasználónak is meg kell majd szoknia; talán alapból ellenezni fogja, hogy pluszinformációt adjon magáról. Ismét Big Brother forgatókönyvek sejlenek fel: amellett, hogy az érzelemdetektálás technikai megoldásai közül több egyezik a hazugságvizsgálatnál használtakkal, a technológia reklámcégeknek biztos tetszeni fog, és állampolgárok pontosabb megfigyelésére is alkalmas, a figyelő szemek nem csak azt láthatják, amit írunk, hanem azt is, amit és ahogy érzünk… Szerencsére ettől még távol vagyunk.
Érzelmek rendszerezése hasznos, de legalább annyira bonyolult. Schroeder három komoly problémát sorol fel. Egyrészt a szenzorok nem mindig pontosak, például könnyen eltévesztenek egy-egy arckifejezést. Másrészt emóciók hibás értelmezése nagyobb károkat okozhat, mintha a számítógép egyáltalán nem próbálkozna az értelmezésükkel. Harmadrészt (enyhén fogalmazva) egyelőre a gépi oldal sem teljesít túl jól, ha emócióit kell (például szintetikus beszéddel) kifejezésre juttatnia.
Miért jó az EmotionML?
Az EML kidolgozásakor figyelembe vették az eddigi megközelítések hibáit, leegyszerűsítés, alapérzelmek (öröm, bánat, harag stb.), lehetséges állapotok helyett szélesebb skálában, állapotokat kombináló öt sorozatban (a programozó választhat közülük), árnyalatokban, érzelmi állapotok mellett „érzelemdimenziókban” is gondolkoznak: intenzitásban, aktivitásban/passzivitásban, pozitívumban/negatívumban, hatékonyságban/eredménytelenségben.
Míg a kutatók többsége általában az arckifejezés-felismerés úttörő Paul Ekman amerikai pszichológus 1972-es hatos csoportosításából (düh, undor, szomorúság, boldogság, meglepetés, félelem) indul ki, addig Schroeder és munkatársai egy 2007-es tanulmány árnyaltabb, elégedettségtől undorig ívelő 24-es skáláját tekintik alapnak. Mivel az érzelmi állapotokra vonatkozóan nincs konszenzus, az EML specifikáció alapértelmezett beállítás helyett a felhasználóra bízza, milyen „érzelem-beállításokkal” dolgozik. Szabványosítás nélküli szabványosítás? A kutató szerint nem, mert a témakör annyira bonyolult, hogy ennél jobban nem lehet leegyszerűsíteni, és egyetlen abszolút leírósor hiányában az öt még mindig jobb a nullánál.
„Lehetetlen vállalkozás általános érvényűvé tenni egyetlen egy érzelem-szótárt” – magyarázza Schroeder. – „Gondosan kiválasztott szótáraival és használatuk dokumentálásával az EML egyensúlyt teremt.”
