Maschinen verstehen Gefühle – für bessere Kommunikation und Nutzererlebnisse.

Auf den Punkt gebracht…

Emotionserkennung nutzt KI, Computer Vision und Sensorik, um Gefühle aus Mimik, Stimme, Blickverhalten oder Körperbewegungen zu analysieren. In XR (VR, AR, MR) und KI wird sie für Personalisierung, Interaktionsoptimierung und empathische Kommunikation eingesetzt – von KI-Avataren bis hin zu Training und Kundenservice.

Was ist Emotionserkennung?

Emotionserkennung ist eine Technologie, die emotionale Zustände von Menschen analysiert und interpretiert, indem sie:

• Gesichtsausdrücke (Facial Recognition) erkennt und mit Datenmodellen vergleicht.
• Stimmvariationen & Tonlage (Voice AI) analysiert, um emotionale Zustände zu erfassen.
• Blickverhalten & Körpersprache (Eye-Tracking & Motion Analysis) nutzt, um Emotionen besser zu verstehen.

Wie funktioniert Emotionserkennung?

• KI-gestützte Bild- & Sprachanalyse: KI wertet Gesichtsausdrücke und Sprachmuster aus.
• Biometrische Sensorik & Eye-Tracking: Verfolgt Blickverhalten und mikromotorische Veränderungen im Gesicht.
• Machine Learning & neuronale Netze: Lernen aus großen Datenmengen, um Emotionen präzise vorherzusagen.

Wie hilft Emotionserkennung im Learning- und Working-Umfeld?

• Learning: KI-Avatare passen sich an die emotionale Reaktion von Nutzern an und ermöglichen personalisierte Schulungen.
• Working: Verbessert Kundeninteraktionen, Remote-Zusammenarbeit und Führungskräftetrainings durch empathische KI-Systeme.

Was ist zu beachten?

• Datenschutz & Ethik: Emotionserkennung erfasst sensible biometrische Daten, die geschützt werden müssen.
• Bias & Genauigkeit: KI kann Emotionen fehlinterpretieren, wenn Trainingsdaten ungenau oder voreingenommen sind.
• Akzeptanz & Transparenz: Nutzer müssen wissen, wie ihre Emotionen erfasst und verarbeitet werden.

Mehrwert von Emotionserkennung

• 40 % verbesserte Nutzerinteraktion, da Systeme auf emotionale Zustände eingehen.
• 30 % effizientere Schulungen, da Emotionserkennung Lernprozesse individuell anpassen kann.

Praxisbeispiele zu Emotionserkennung in XR & KI

1. VR-Soft-Skill-Training: Emotionserkennung bewertet nonverbale Kommunikation und Führungskompetenzen.
2. KI-gestützte Kundenbetreuung: Chatbots erkennen Kundenzufriedenheit oder Frustration und passen Antworten an.
3. HR & Recruiting: Emotionserkennung analysiert Bewerberreaktionen in virtuellen Vorstellungsgesprächen.

Transformation – Einführung von Emotionserkennung in Unternehmen

Unternehmen sollten ethische Richtlinien für den Einsatz von Emotionserkennung entwickeln und Transparenz sowie Datenschutz priorisieren.

Didaktische / Methodische Bedeutung von Emotionserkennung

Emotionserkennung ermöglicht adaptives Lernen, indem Schulungen an den emotionalen Zustand der Nutzer angepasst werden – besonders wertvoll für Soft-Skill-Trainings, Coaching und psychologische Anwendungen.

Hilft bei – Einschätzung von Emotionserkennung in XR & KI

Anbieter von Emotionserkennung-Technologien

• Affectiva (KI-gestützte Emotionserkennung für Kundenfeedback & User Experience)
• Microsoft Azure Face API (Gesichtsanalyse & Emotionsbewertung für KI-Interaktionen)
• Replika AI (Empathische KI-Chatbots für Coaching & mentale Gesundheit)