Classificazione Automatica nell'Intervista Motivazionale

L'Intervista Motivazionale (MI) è un metodo usato nella terapia per aiutare le persone a fare cambiamenti positivi nel loro comportamento. Questo approccio si basa sul lavorare insieme con i clienti invece di dirgli cosa fare. È importante misurare quanto bene va una conversazione MI perché il modo in cui i clienti comunicano durante queste sessioni può influenzare molto i loro progressi.

Per valutare le conversazioni in MI, possiamo guardare a cosa dicono i clienti e classificare le loro osservazioni in tre categorie principali: discorso di cambiamento, discorso di mantenimento e discorso neutro/seguente. Il discorso di cambiamento indica il desiderio di cambiare, il discorso di mantenimento suggerisce una mancanza di motivazione a cambiare, e il discorso neutro/seguente non riguarda affatto cambiamenti. Sapere quanto discorso di cambiamento avviene durante le sessioni può aiutare a prevedere se la terapia avrà successo.

#La Necessità di una Migliore Classificazione

Normalmente, gli esperti analizzano le parole pronunciate dai clienti e le classificano manualmente. Questo metodo richiede un'ampia formazione e può richiedere molto tempo, rendendo difficile tenere il passo con le conversazioni in tempo reale, specialmente se coinvolgono un programma per computer o un chatbot. Quindi, c’è una forte necessità di sistemi automatici che possano aiutare a classificare rapidamente e accuratamente le osservazioni dei clienti.

In questo articolo, presentiamo un sistema che classifica automaticamente il linguaggio dei clienti durante le sessioni di MI esaminando vari metodi di comunicazione. Questo significa non solo analizzare cosa dicono i clienti, ma anche esaminare come si esprimono attraverso il tono della voce, le espressioni facciali e il linguaggio del corpo.

#Raccolta Dati

Per costruire e migliorare il nostro sistema di classificazione automatica, abbiamo usato il dataset AnnoMI, che contiene registrazioni di sessioni di MI. Questo dataset presenta conversazioni che variano in qualità e lunghezza, fornendo una risorsa ricca per l'analisi. Ogni video è stato rivisto da professionisti formati che hanno annotato le risposte dei clienti in tre categorie: discorso di cambiamento, discorso di mantenimento o discorso neutro/seguente.

Nel nostro lavoro, ci siamo concentrati sul comprendere meglio il discorso del cliente. Un aspetto chiave è stato organizzare le trascrizioni delle conversazioni in modo che ogni frase pronunciata fosse chiara e significativa. Questa organizzazione aiuta a garantire che il nostro modello catturi accuratamente le sfumature nella comunicazione.

#Comprendere Diverse Modalità

La comunicazione non riguarda solo le parole pronunciate; coinvolge molti fattori. Abbiamo esaminato diverse “modalità”, che sono i diversi modi in cui le persone si esprimono. Le principali modalità che abbiamo studiato includono:

1. Testo Parlato: Cosa dicono effettivamente i clienti.
2. Tono della Voce (Prosodia): Come si dice qualcosa, incluso il pitch, il volume e la velocità.
3. Espressioni Facciali: Movimenti del viso che trasmettono emozioni e reazioni.
4. Linguaggio del Corpo: Movimenti del corpo e gesti che aiutano a comunicare sentimenti o atteggiamenti.

Combinando questi diversi metodi di comunicazione, possiamo ottenere una comprensione più profonda di come si sentono i clienti e cosa intendono veramente durante le conversazioni.

#Elaborazione dei Dati

Per analizzare questi dati multimodali, ci siamo affidati a varie tecniche e strumenti:

• Analisi del Testo: Abbiamo usato un modello specializzato per elaborare e comprendere il testo del discorso. Questo modello aiuta a identificare il significato e il contesto di ciò che dicono i clienti, facilitando la classificazione delle loro osservazioni.

• Elaborazione Audio: Per analizzare efficacemente il tono della voce, abbiamo impiegato tecnologia di elaborazione audio per estrarre caratteristiche dalle registrazioni audio, consentendoci di capire come cambiano le voci dei clienti durante le conversazioni.

• Analisi delle Espressioni Facciali e del Linguaggio del Corpo: Abbiamo utilizzato strumenti di visione artificiale per studiare i movimenti facciali e i gesti del corpo dei clienti. Queste analisi aiutano a quantificare le espressioni che potrebbero indicare i sentimenti di una persona riguardo al cambiamento o alla resistenza.

#Architettura del Modello

Abbiamo progettato un sistema che elabora tutte queste modalità insieme per classificare il linguaggio dei clienti durante le sessioni di MI. Il nostro sistema suddivide l'input di ogni modalità e lo trasforma in un formato che il modello può comprendere. Dopo l'elaborazione, gli output delle diverse modalità vengono combinati in un modo che ci consente di considerare tutte le informazioni senza perdere dettagli importanti.

Abbiamo chiamato il nostro modello MALEFIC, che sta per Modality Attentive Late Embracenet Fusion with Interpretable Modality Contribution.

#Come Funziona il Modello

1. Elaborazione Indipendente: Ogni modalità viene elaborata separatamente all'inizio. Ad esempio, le parole pronunciate passano attraverso un modello testuale, mentre i dati audio e facciali vengono analizzati nei loro moduli rispettivi.

2. Combinazione dei Dati: Dopo l'elaborazione, i risultati di ogni modalità vengono uniti attraverso un'architettura di fusione. Questa unione consente al modello di considerare tutti i diversi aspetti della comunicazione contemporaneamente.

3. Meccanismo di Auto-attenzione: Il modello include una funzione di auto-attenzione, che permette di pesare l'importanza di ogni modalità nel processo di classificazione per ogni singola espressione. Questa funzione aiuta il modello a determinare quale tipo di input è più rilevante per interpretare il messaggio del cliente.

#Valutazione del Modello

Per vedere quanto bene funziona il nostro modello, lo abbiamo testato utilizzando dati del dataset AnnoMI. Abbiamo misurato quanto accuratamente poteva classificare diversi tipi di linguaggio dei clienti. Abbiamo confrontato i risultati del nostro modello multimodale con quelli dei precedenti modelli a singola modalità, valutando se combinare diversi tipi di dati migliorasse l'accuratezza della classificazione.

#Risultati delle Prestazioni

Abbiamo scoperto che la combinazione di testo parlato, tono della voce ed espressioni facciali ha portato a risultati di classificazione migliori rispetto all'uso di un singolo metodo. In particolare, il modello ha eccelso nell'identificare accuratamente il discorso di cambiamento, indicando che il cliente potrebbe essere pronto per un cambiamento.

#Confronto con Altri Studi

Quando abbiamo confrontato i nostri risultati con studi che si concentravano su singole modalità, il nostro modello ha costantemente superato questi ultimi. Ad esempio, i modelli che usavano solo il testo avevano spesso un'accuratezza inferiore nell'identificare il discorso di cambiamento rispetto al nostro approccio integrato che utilizzava più modalità.

Abbiamo anche esaminato studi che combinavano testo e audio o testo e espressioni facciali. Anche se questi studi mostrano qualche promozione, spesso faticano a raggiungere lo stesso livello di accuratezza del nostro modello, che beneficia di una sintesi di vari input.

#Interpretazione dei Risultati

Uno dei punti di forza del nostro modello è la sua interpretabilità. Possiamo vedere quali modalità hanno contribuito di più alla classificazione di una data affermazione. Questo consente ai terapeuti o agli agenti AI di comprendere le ragioni sottostanti alle decisioni del modello. Ad esempio, se il modello indica che il tono della voce è stato un fattore importante nella classificazione di un'affermazione, potrebbe suggerire che il cliente si sentiva incerto o resistente al cambiamento, il che potrebbe guidare i prossimi passi nella conversazione.

#Conclusione e Direzioni Future

In conclusione, abbiamo sviluppato un classificatore multimodale che migliora la classificazione del linguaggio dei clienti nelle sessioni di Intervista Motivazionale. Tenendo conto del discorso, del tono della voce, delle espressioni facciali e del linguaggio del corpo, possiamo creare una comprensione più sfumata delle interazioni con i clienti.

Guardando avanti, puntiamo a perfezionare ulteriormente il nostro modello affinando i singoli componenti e forse integrandolo in strumenti di terapia virtuale. Questi progressi potrebbero consentire ai terapeuti di ricevere feedback in tempo reale sul linguaggio dei clienti, migliorando l'esperienza terapeutica.

Pianifichiamo anche di rendere il nostro modello pubblicamente disponibile in modo che altri possano usarlo per analizzare nuovi video di MI e costruire sul nostro lavoro. Attraverso questo, speriamo di contribuire al continuo miglioramento delle pratiche terapeutiche e di far luce sulle complessità della comunicazione umana in un contesto terapeutico.