Une équipe de recherche conjointe de l'Université de Cambridge et du Dartmouth College a développé un système permettant d'utiliser des balises lumineuses infrarouges pour surveiller les interactions face à face. La technique pourrait conduire à une compréhension plus précise de la façon dont les individus interagissent dans des contextes sociaux et peut augmenter l'efficacité du coaching en communication.
Le système, nommé rapporteur par l'équipe Cambridge-Dartmouth, utilise la lumière invisible pour enregistrer comment les gens utilisent le langage corporel en mesurant les angles du corps et les distances entre les individus.
Des études antérieures ont révélé que le langage corporel peut influencer de nombreux aspects de la vie quotidienne, notamment les entretiens d'embauche, conversations médecin-patient et projets d'équipe. Chaque paramètre comprend un ensemble spécifique de détails d'interaction tels que le contact visuel et les gestes de la main pour lesquels une surveillance précise de la distance et de l'orientation relative est cruciale.
« La possibilité d'utiliser la lumière invisible pour déterminer le rôle et l'attitude de quelqu'un dans un contexte social a de puissantes implications pour les individus et les organisations qui se préoccupent de la façon dont ils communiquent, " dit Cécilia Mascolo, professeur de systèmes mobiles à l'Université de Cambridge.
Le langage corporel est déjà couramment étudié à travers des séances vidéo, enregistrements audio et questionnaires papier. Par rapport au neuf, système basé sur la lumière, ces approches peuvent nécessiter des caméras invasives, nécessitent un support d'infrastructure complexe, et imposent de lourdes charges aux utilisateurs.
« Notre système s'écarte fondamentalement des approches existantes, " dit Xia Zhou, professeur adjoint d'informatique à Dartmouth. "La capacité de détecter à la fois la distance corporelle et l'angle relatif avec une précision précise en utilisant uniquement la lumière infrarouge offre d'énormes avantages et peut approfondir la compréhension de la façon dont le langage corporel joue un rôle dans les interactions sociales."
Le rapporteur est un poids léger, étiquette portable ressemblant à un badge d'accès porté avec un cordon ou un clip. L'appareil mesure le comportement non verbal avec une granularité fine en utilisant la lumière proche infrarouge des photodiodes. La technologie de la lumière fonctionne à une longueur d'onde couramment utilisée dans les télécommandes de télévision.
Avant de choisir la lumière infrarouge pour l'unité, l'équipe de recherche a également pris en compte les ultrasons et les radiofréquences. En plus de la précision globale, l'infrarouge était favorable car la lumière ne peut pas pénétrer dans les corps humains, assurer la détection précise de l'interaction face à face. La lumière proche infrarouge est également imperceptible à l'œil humain et maintient la détection discrète.
Bien que bien adapté pour mesurer le langage corporel, l'équipe de recherche devait corriger le moment où la main ou les vêtements d'un utilisateur pouvaient temporairement bloquer le canal lumineux. Ils l'ont fait en concevant des algorithmes qui exploitent des capteurs inertiels pour contourner l'absence de résultats de suivi de la lumière.
En démontrant le système, les chercheurs ont également dû concevoir un moyen pour les capteurs d'identifier avec précision les participants et de limiter la consommation d'énergie.
"En modulant la lumière de chaque balise Protractor pour encoder l'ID de la balise, chaque balise peut alors déterminer quelles personnes participent. Pour augmenter l'efficacité énergétique, nous adaptons également la fréquence d'émission des signaux lumineux en fonction du contexte spécifique, " dit Zhao Tian, un doctorant à Dartmouth qui a travaillé dans l'équipe de recherche.
Pour étudier l'efficacité de la technique, l'équipe a utilisé les balises Protractor pour suivre les comportements non verbaux lors d'une tâche de groupe de résolution de problèmes connue sous le nom de "The Marshmallow Challenge". Dans cette tâche, des équipes de quatre membres ont eu 18 minutes pour construire une structure pouvant supporter une guimauve à l'aide de ruban adhésif, ficelle et une poignée de spaghettis.
"Au-delà de la simple observation du langage corporel avec les tags, nous avons identifié le rôle de chaque membre du groupe et défini chaque étape du processus de construction grâce aux mesures enregistrées de l'angle du corps et de la distance, " a déclaré Alessandro Montanari, chercheur à l'Université de Cambridge.
Dans l'étude de 64 participants, Le rapporteur a obtenu une erreur moyenne de 1 à 2 pouces dans l'estimation de la distance d'interaction et une erreur de moins de 6 degrés 95 % du temps pour mesurer l'orientation relative du corps. Le système a également permis aux chercheurs d'évaluer le rôle d'une tâche individuelle dans le défi avec une précision de près de 85 % tout en identifiant les étapes du processus de construction avec une précision de plus de 93 %.
Selon l'équipe de recherche, le système soutiendra non seulement la recherche sociale, mais il peut aussi potentiellement fournir des commentaires en temps réel lors d'entretiens et d'autres interactions. Formateurs, les superviseurs et les animateurs d'équipe peuvent utiliser ces résultats pour mieux comprendre la dynamique d'équipe et intervenir lors de discussions intenses axées sur les problèmes pour atteindre une plus grande créativité.
Protractor peut également aider à étudier l'impact de la culture sur le langage corporel à la lumière de recherches qui montrent que les origines culturelles peuvent avoir un impact sur la façon dont les gens pensent, ressentir, et agir tout en travaillant avec les autres - une caractéristique importante dans les lieux de travail hautement internationalisés d'aujourd'hui.
