Foresight

Kompetenz zur Erkennung von Stimmung in der Software

Durch die Pandemie haben sich viele Bereiche unseres Lebens verändert. Nicht nur die Arbeitswelt, sondern auch die Art der Kommunikation verlagerte sich zu großen Teilen in den digitalen Raum. Gespräche erfolgen nun nicht mehr direkt, sondern bedingen Tools, die Informationen übermitteln. Beim Videotelefonieren kann man dem Gesprächspartner zwar in die Augen schauen, dieser weiß allerding nicht, ob sein Gegenüber dies tut oder gerade einen Text oder ein Bild auf seinem Display betrachtet. Auch die steigende Kommunikation über E-Mail oder Messenger-Programme macht die Emotions- oder Stimmungserkennung schwieriger und führt nicht selten zu Missverständnissen. In der Emotionsforschung befasst sich der Bereich Affective Computing mit der Analyse von Stimme, Gestik und Mimik anhand von Sensoren und dem Einsatz von Machine Learning (Hahn et al., 2020, S.24). Reaktionen und Stimmungen können dadurch zuverlässig gelesen und ausgewertet werden (Schildhauer et al., 2019, S.21). Machine Learning setzt dabei auf technologische Verfahren, um die Fähigkeiten des Menschen zu unterstützen (Grum et al., 2020, S.3). Facial Coding registriert zum Beispiel die Emotionen aus den Gesichtszügen und umgeht damit Verzerrungen, da die Analyse unmerklich für den Beobachteten/die Beobachtete erfolgt (Hahn et al., 2020, S.25). Die Analyse solcher Informationen stellt für Führungskräfte in Unternehmen heute ein wichtiges Steuerungsinstrument dar (Bahnholzer, 2019, S.162).

Trend und Leadership

In der digitalen Kommunikation stehen sich Sender und Empfänger nicht mehr direkt gegenüber. Stimmungen und Emotionen müssen diese Distanz erst einmal überwinden. „Als aktiver digitaler Kommunikator sollte die Führungskraft die stetige Kommunikation zu und unter den Mitarbeitern ermöglichen und durch Optionen der Echtzeitrückkopplung die Transparenz im Hinblick auf Innovationen, Zielen und Strategien erhöhen (Schönfelder, 2019, S. 206).“ In Zeiten der Digitalen Arbeit stellt das Führungskräfte vor ganz neue Herausforderungen.

Signals

Affectiva

Manchen Menschen kann man ihre Gedanken und Gefühle im Gesicht ablesen, doch wenn wir ehrlich sind, verfügen die meisten Menschen über ein gutes Pokerface. Aber auch Führungskräfte würden von der ehrlichen Wahrheit über die Stimmung ihrer Mitarbeitenden und KollegInnen profitieren. Affectiva kann zwar keine Gedanken lesen, dafür aber versteckte Botschaften in den Gesichtszügen.

Die Technologie verspricht die ungefilterte Emotionserkennung des Kunden und ermöglicht dadurch eine stärkere Verbindung herstellen zu können. Dabei wird eine Gesichtserkennungssoftware angewendet, die sehr differenziert Stimmungen, Gefühle und Emotionen über die Kamera/ über ein Video ablesen kann. (Affectiva, o.D.)

Ursprünglich verwendete man  Elektromyographie um Emotionen zu erfassen, die über angebrachte Elektroden im Gesicht Signale übermittelten (Kulke et al., 2020, S.1). Kulke und Kollegen (2020) fanden in einer Studie mit 20 Teilnehmenden heraus, dass es zwischen der Elektromyographie und der Videoverarbeitung kaum einen Unterschied gibt.

Signals und Leadership – erste Anregungen und Gedankenspiele

  • Technologie könnte Führungskräfte in der Führung auf Distanz unterstützen, auf die Bedürfnisse der Mitarbeitenden einzugehen
  • Denkbar wäre der Einsatz der Gesichtserkennung in Video-Calls
  • Mögliche Probleme:
    • Jeder Mensch hat das Recht seine Emotionen für sich zu behalten und zu entscheiden, was er preisgeben möchte, oder?
    • Manchmal hat man starke Emotionen in einem bestimmen Moment. Nach ein wenig Überlegung und Zeit, sieht die Welt aber oft schon anders aus. Könnten also eventuelle Konflikte benannt und thematisiert werden, die es vielleicht gar nicht wert sind?

Affectiva Media Analytics. https://go.affectiva.com/affdex-for-market-research.

Bahnholer, V.M. Trend- und sentiment-Analyse des Begriffs ‚Industrie 4.0‘ – Social Media-Monitoring von Innovationskommunikation. In Marcus Stumpf (2019) Digitalisierung und Kommunikation. Konsequenzen der digitalen Transformation für die Wirtschaftskommunikation

Grum, M., Sultanow, E., Friedmann, D., Ullrich, A., & Gronau, N. Tools des Maschinellen Lernens.

Hahn, A., Klug, K., & Riedmüller, F. (2020). Digital Empathy: Kombinierte Erfassung über Affective Computing und Eye Tracking. Digitale Welt, 4, 24-27.

Kulke, L., Feyerabend, D., & Schacht, A. (2020). A comparison of the Affectiva iMotions Facial Expression Analysis Software with EMG for identifying facial expressions of emotion. Frontiers in psychology, 11, 329.

Rumpf, J. (2018). Führung durch Mausklick? Herausforderungen für Führungskräfte in einer zunehmend digitalisierten Arbeitswelt mit virtuellen Teams. In Führen in der vernetzten virtuellen und realen Welt (pp. 51-68). Springer, Wiesbaden.

Schildhauer, T. Schlüsselfaktoren der Digitalisierung. Entwicklungen auf dem Weg in die digitale Zukunft. In Marcus Stumpf (2019) Digitalisierung und Kommunikation. Konsequenzen der digitalen Transformation für die Wirtschaftskommunikation

Schönfelder, C. Digitale Kommunikation und Führung 4.0 – zum Potenzial neuer Kommunikationsinstrumente für aktuelle Führungsrollen. In Marcus Stumpf (2019) Digitalisierung und Kommunikation. Konsequenzen der digitalen Transformation für die Wirtschaftskommunikation

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