Šiuolaikiniame pasaulyje, kur technologijos sparčiai tobulėja, robotai ir dirbtinis intelektas (DI) vis dažniau atlieka užduotis, kurios anksčiau buvo skirtos tik žmonėms. Vienas iš įdomiausių klausimų, susijusių su robotų ateitimi, yra ar jie gali suprasti ir reaguoti į žmogaus emocijas. Tai ne tik techninis, bet ir filosofinis iššūkis, nes emocijos yra sudėtingas žmogaus psichikos aspektas, kuris apima ne tik fiziologinius pokyčius, bet ir asmeninius, kultūrinius, bei socialinius faktorius.
Įvadas: Emocijų Atpažinimo Svarba
Emocijų atpažinimas yra svarbus žingsnis kuriant dirbtinį intelektą, kuris galėtų efektyviau bendrauti ir sąveikauti su žmonėmis. Robotai, gebantys suprasti emocijas, galėtų geriau reaguoti į žmogaus poreikius, suteikti tinkamą pagalbą ir netgi užmegzti emocinį ryšį. Ši technologija gali būti pritaikoma įvairiose srityse, pradedant švietimu ir baigiant saugumu.
Šiame straipsnyje nagrinėsime, kaip robotai gali atpažinti emocijas, kokios technologijos leidžia tai padaryti, kokie iššūkiai ir galimybės kyla šioje srityje. Taip pat aptarsime, kaip emocijų atpažinimas gali būti pritaikomas įvairiose srityse, pradedant švietimu ir baigiant saugumu.
Emocijų Atpažinimo Metodai
Robotai ir dirbtinis intelektas gali atpažinti emocijas keliais būdais, kurie apima veido išraiškų analizę, balso analizę, biometrinę stebėseną ir kūno kalbos analizę.
Veido Išraiškų Atpažinimas
Vienas iš pirmųjų būdų, kaip robotai gali suprasti žmogaus emocijas, yra veido išraiškų atpažinimas. Veido išraiškų universalumas jau seniai paaiškėjo, kad didžioji dalis veido mimikų yra universalios, būdingos visiems žmonėms. Tarkim, būdingas nosies suraukimas, antakių sujudinimas, patyrus tam tikras emocijas. Ši technologija remiasi kompiuteriniu regėjimu, kuris naudoja kameras ir specialius algoritmus, kad analizuotų veido raumenų judesius ir nustatytų žmogaus emocijas, tokias kaip džiaugsmas, liūdesys, pyktis ar nuostaba.
Taip pat skaitykite: Dismorfija: kaip atpažinti?
Veido atpažinimo sistemos: Naudojant dirbtinį intelektą, kompiuteriai gali atpažinti ir klasifikuoti įvairias emocijas pagal veido išraiškas. Pavyzdžiui, algoritmai gali nustatyti, ar žmogus šypsosi, ar raukosi, kas padeda robotui nuspręsti, ar žmogus jaučiasi laimingas, ar supykęs.
Privalumai ir ribojimai: Nors ši technologija yra pažangi ir dažnai naudojama socialiniuose robotuose, pavyzdžiui, slaugos ar sveikatos priežiūros srityse, ji turi tam tikrų ribojimų. Veido išraiškos gali būti klaidingai interpretuojamos, nes žmonės gali paslėpti savo tikrąsias emocijas arba turėti įvairių kultūrinių skirtumų, kurie veikia jų veido išraiškas. Kembridžo universiteto doktorantas Tadas Baltrušaitis teigia, kad veido nuskaitymo programa neužtikrina, kad emocijos visada bus užfiksuotos šimtu procentų teisingai. Savo jausmus žmonės dažniausiai išreiškia vos pastebimomis veido išraiškomis, kurias gali suprasti nebent geras draugas ar patyręs pokerio žaidėjas.
JAV kompanijos „Emotient“ ir „Affectiva“ dirba šioje srityje. „Affectiva“ naudojo kompiuterines kameras, per pustrečių metų surinko ir suklasifikavo apie 1,5 milijardo reakcijų, sukeltų savanoriams rodant įvairią vaizdo medžiagą. Šie įrašai sudarė duomenų bazę, reikalingą kuriant veido nuskaitymo programinę įrangą. Paulas Saffo teigia, kad veido nuskaitymo programa ateityje gali būti pridėta prie kitų programų, galinčių atpažinti emocijas, tarkim, balso atpažinimo programa.
Veido kodavimo programos kelia susirūpinimą dėl privatumo, nes vis daugiau viešo gyvenimo yra filmuojama. Teisininkė Ginger McCall teigia, kad kartais žmonės nenori parodyti kai kurių savo emocijų, tarkim, pokalbyje dėl darbo. Ji taip pat pasakoja, kad ši technologija gali būti pritaikoma užtikrinant oro uosto saugumą, taip pat emocijų atpažinimas gali būti naudojamas internetinio susitikinėjimo puslapiuose, žinoma, tik su filmuojamų žmonių sutikimu.
Autizmu sergantiems žmonėms, kuriems ypač sudėtinga atpažinti veido išraiškas, toks išradimas būtų išties naudingas.
Taip pat skaitykite: Nuraminanti veido kaukė nuo streso
Balso Analizė
Kitas būdas, kaip robotai gali atpažinti žmogaus emocijas, yra balso analizė. Tai apima žmogaus kalbos tono, ritmo, garso aukščio ir tembro analizę, siekiant nustatyti emocines būsenas. Pavyzdžiui, įtampa balsuose dažnai rodo stresą, o švelnus, ramus tonas - ramybę ir pasitikėjimą.
Kalbos emocijų atpažinimas: Programos ir robotai, naudojantys balso analizę, gali atpažinti emocijas pagal tai, kaip žmogus kalba. Šios technologijos jau taikomos klientų aptarnavime, kur robotai ar dirbtiniai agentai analizuoja kliento balso toną ir reaguoja į jo emocinę būseną, kad pasiūlytų geresnę paslaugą.
Iššūkiai: Tačiau balso analizė gali būti iššūkis, nes kai kurios emocijos gali būti neaiškiai išreikštos, ypač jei žmogus bando kontroliuoti savo kalbą arba naudoja paslėptus emocinius signalus. Be to, robotai dar negali pilnai suprasti konteksto, dėl kurio balso tonas gali keistis.
Biometrinė Stebėsena Ir Kūno Kalba
Be veido išraiškų ir balso, robotai gali naudoti biometrinius jutiklius ir analizės įrankius, kad stebėtų kūno kalbą ir fiziologinius pokyčius, kurie gali rodyti emocinę būseną. Tai apima širdies ritmą, prakaitavimą, kvėpavimo dažnį ir kitus kūno rodiklius, kurie gali parodyti, kada žmogus jaučiasi streso ar nerimo būsenoje.
Kūno kalbos analizė: Naudojant judesio jutiklius ir kamerų sistemas, robotai gali stebėti, kaip žmogus juda, kaip sėdi ar stovi, ir interpretuoti šiuos kūno judesius, kad suprastų emocinę būseną. Pvz., suspaustos rankos arba atlošta nugara gali rodyti įtampą ar stresą.
Taip pat skaitykite: Emocijų atpažinimo tyrimai
Biometrinės technologijos: Naujos biometrinės technologijos, kaip širdies ritmo monitoriai ar odos elektrinės reakcijos jutikliai, gali būti naudojamos norint įvertinti žmogaus emocinę būseną pagal fiziologinius pokyčius. Tai gali būti naudinga situacijose, kur emocijos yra neaiškios arba klaidingai atvaizduojamos kitais metodais. Vilniaus Gedimino technikos universiteto mokslininkai Vilniuje pradėjo eksperimentą, kurio metu kameromis ir kitais įtaisais matuoja praeivių nuotaikų pokyčius, širdies ir kvėpavimo dažnį.
Dirbtinis Intelektas Ir Emocinis Intelektas
Kai kurie robotai, ypač socialiniai robotai, bando imituoti žmogaus emocijas ir reaguoti į jas. Tai pasiekiama naudojant dirbtinį intelektą, kuris gali ne tik atpažinti emocijas, bet ir reaguoti į jas tinkamu būdu.
Emocinis intelektas: Robotai, turintys tam tikrą emocinį intelektą, gali ne tik atpažinti emocijas, bet ir rodyti jas savo elgesiu. Pavyzdžiui, robotas, reaguojantis į liūdesį, gali „pasakyti“ paguodžiantį žodį arba pasiūlyti pagalbą, taip parodydamas, kad atpažįsta žmogaus emocijas.
Reagavimas į emocijas: Tai, kaip robotas reaguoja į emocijas, priklauso nuo jo programavimo. Emocijų Atpažinimo Panaudojimo SritysEmocijų atpažinimo technologijos gali būti pritaikomos įvairiose srityse, siekiant pagerinti žmogaus ir mašinos sąveiką, optimizuoti procesus ir pagerinti gyvenimo kokybę.
Emocijų Atpažinimo Panaudojimo Sritys
Emocijų atpažinimo technologijos gali būti pritaikomos įvairiose srityse, siekiant pagerinti žmogaus ir mašinos sąveiką, optimizuoti procesus ir pagerinti gyvenimo kokybę.
Klientų Aptarnavimas
Klientų aptarnavimo srityje emocijų atpažinimas gali padėti robotams ar dirbtiniams agentams geriau suprasti kliento poreikius ir emocinę būseną. Analizuojant balso toną ir kalbos stilių, galima nustatyti, ar klientas yra patenkintas, supykęs ar nusivylęs, ir atitinkamai reaguoti. Tai gali padėti išvengti konfliktų, pagerinti klientų pasitenkinimą ir lojalumą.
Sveikatos Priežiūra
Sveikatos priežiūros srityje emocijų atpažinimas gali būti naudojamas pacientų emocinei būklei stebėti ir įvertinti. Robotai, gebantys atpažinti emocijas, galėtų padėti slaugyti vyresnio amžiaus žmones, teikti emocinę paramą pacientams, sergantiems psichikos ligomis, ir netgi padėti diagnozuoti ligas, atsižvelgiant į paciento emocinę būseną.
Švietimas
Švietimo srityje emocijų atpažinimas gali būti naudojamas mokinių emocinei būklei stebėti ir individualizuoti mokymo procesą. Pavyzdžiui, jei robotas pastebi, kad mokinys jaučiasi susirūpinęs ar nusivylęs, jis gali pasiūlyti papildomą pagalbą arba pakeisti mokymo metodą. Mokantis internetu tokia įranga sugeba pastebėti sutrikusio studento veido išraišką ir suteikia jam papildomos informacijos apie tą dalyką, kurį išgirdęs studentas susiraukė.
Saugumas
Saugumo srityje emocijų atpažinimas gali būti naudojamas potencialiems nusikaltėliams ar teroristams identifikuoti. Analizuojant žmonių veido išraiškas, kūno kalbą ir balso toną, galima nustatyti, ar jie jaučiasi įtartinai ar neramiai, ir atitinkamai reaguoti. Kinai jau net kai kuriuose fabrikuose naudoja emocinės būsenos stebėjimo technologiją. Šis mechanizmas, įdiegtas darbininkų šalmuose, skaito jų smegenų veiklos aktyvumą ir identifikuoja, kaip jaučiasi darbuotojas: nerimauja, jaučia įtampą ar yra atsipalaidavęs. Sparčiai plinta ir viešųjų vietų stebėjimo technologija, kurios tikslas - nustatyti agresyviai nusiteikusius asmenis.
Neurorinkodara
Neurorinkodara yra viena pagrindinių sričių, kurioje Facereader 6.1. pritaikymas gali būti itin naudingas praktiškai. Pavyzdžiui, P. Lewinski (2015b) atliko tyrimą, kuriuo siekė išsiaiškinti, kurios bankų paslaugas reklamuojančių asmenų emocinės reakcijos (duomenys rinkti analizuojant YouTube vaizdo įrašus) labiausiai įtraukia žiūrovą ir leidžia prognozuoti vaizdo įrašų populiarumą. Tyrimo rezultatai parodė, kad bankų paslaugas reklamuojančių YouTube vaizdo įrašų populiarumą sustiprino šios juose kalbančių asmenų emocinės veido išraiškų charakteristikos a) žemi džiaugsmo ir liūdesio požymiai; b) aukšti nuostabos požymiai. Be to, nustatyta, kad pykčio, baimės ir pasibjaurėjimo išraiškos nebuvo reikšmingos prognozuojant vaizdo įrašų populiarumą.
Iššūkiai Ir Etikos Klausimai
Nors emocijų atpažinimo technologijos turi didelį potencialą, jos taip pat kelia tam tikrų iššūkių ir etikos klausimų.
Tikslumas
Vienas iš pagrindinių iššūkių yra užtikrinti, kad emocijų atpažinimo sistemos būtų tikslios ir patikimos. Kaip minėta anksčiau, veido išraiškos, balso tonas ir kūno kalba gali būti klaidingai interpretuojami, ypač jei žmogus bando paslėpti savo tikrąsias emocijas arba turi kultūrinių skirtumų.
Psichologai teigia - teisingai emocijas atpažįstame tik kas antrą kartą. Atlikti tyrimai rodo, jog 48 proc. žmonių geba ganėtinai tiksliai identifikuoti kitų asmenų emocijas iš kūno kalbos, balso tono, veido išraiškų. Vis dėlto, atmetus lengviausiai atpažįstamas emocijas - džiaugsmą ir nuostabą - likusias emocijas atpažinti geba tik 35 proc. žmonių. Nemažai žmonių, pasak psichologės, sunkiai įvardina, kokia konkreti emocija atsispindi kito žmogaus veide.
KTU Socialinių, humanitarinių mokslų ir menų fakulteto profesorė Rosita Lekavičienė pabrėžia, kad kuriamų technologijų tikslas - pasiekti kuo didesnį tikslumą nuskaitant veidus.
Emocijų atpažinimo įrangai, kaip ir dauguma pastarojo meto DI išradimų, pasak M. Lukoševičiaus, yra taikomos mašininio mokymosi technologijos. Algoritmai, atpažįstantys emocijas nėra suprogramuojami tiesiogiai - suprogramuojamos tik tam tikros struktūros, kurias galima išmokyti atpažinti emocijas. „Šios struktūros dažniausiai yra gilieji konvoliuciniai dirbtiniai neuroniniai tinklai - tai jau tapo standartine technologija vaizdų atpažinime. Tačiau šiems tinklams apmokyti taip pat reikia daugybės anotuotų duomenų: veidų pavyzdžių su teisingai įvardintomis emocijomis“, - aiškina mokslininkas.
R. Lekavičienė pasakoja, kad veide atspindinčias emocijas yra lengviau atpažinti tuomet, kai emocijos neslepiamos ir ilgiau trunkančios. Tai - makroišraiškos, kurių trukmė ne mažesnė nei 0,5 sekundės. Vis dėlto, pasak pašnekovės, sunkiausia yra atpažinti emocijas, kai jos trunka ypač trumpai. Tai - mikroišraiškos. Jos atsiranda ir pradingsta veide per sekundės dalį, kartais net greičiau, todėl galima jų ir visiškai nepastebėti. „Mikroišraiškos dažniausiai yra užslėpti emocijų ženklai; dauguma žmonių realiu laiku negali jų pamatyti ar atpažinti. Tik stebint sulėtintą filmuotą medžiagą buvo patvirtintas mikroišraiškų egzistavimas. Taigi emocijų atpažinimas nuotraukose yra tikslesnis, nei stebint emocijas gyvai, - sako psichologė. - Vertinimas visada bus tikslesnis, jei bus kompleksiškas - kartu bus nuskaityta kūno kalba, kokios yra balso charakteristikos ir panašūs rodikliai.“
M. Lukoševičius prideda, kad jeigu apmokymo duomenų aibėje nėra pakankamai tam tikros rasės, lyties ar amžiaus žmonių, atpažinimas su jais veiks prastai. „Jeigu duomenų aibė yra nesubalansuota - tam tikrose grupėse vyrauja anotuotos tam tikros emocijos, šis išankstinis nusistatymas bus perduotas ir algoritmui - šios emocijos dažniau bus priskiriamos tos grupės nariams“, - paaiškina pašnekovas.
Atliktas nedidelės apimties kiniečių ir kaukaziečių, gyvenančių Glazge, tyrimas atskleidė daugiau informacijos apie tai, kaip kultūriniai skirtumai pasireiškia identifikuojant veido emocijas. Tyrimo metu buvo naudojami statistiniai vaizdų apdorojimo būdai, siekiant ištirti, kaip dalyviai suvokia veido išraiškas per savo pačių mentalines reprezentacijas. Vadovaujanti mokslininkė dr. Rachaelė E. „Atlikdami ši tyrimą, tikėjomės parodyti, kad skirtingų kultūrų asmenys veido išraiškas supranta skirtingai. Veido išraiškos mentalinė reprezentacija - tai įvaizdis, kurį regime savo „proto akimi“, galvodami apie tai, kaip atrodo išsigandęs arba laimingas veidas“, - aiškino Rachaelė Jack. 15 dalyvių kiniečių ir 15 kaukaziečių kompiuterio ekrane stebėjo emociškai neutralius veidus. Vaizdai buvo keičiami atsitiktine tvarka, o dalyvių buvo prašoma sugrupuoti išraiškas į laimingas, liūdnas, nustebusias, išsigandusias, pasibjaurėjusias ar piktas. Mokslininkai tuomet galėjo identifikuoti veido bruožus, kuriuos dalyviai siedavo su kiekviena iš emocijų. Rachaelė E. „Mūsų tyrimo atradimai pabrėžia kultūrinių skirtumų bendravime supratimo svarbą, o tai ypač aktualu mūsų vis mažėjančiame pasaulyje.
Carolinos Blais iš Monrealio universiteto psichologijos katedros atliktas tyrimas, 2010 m. išspausdintas „Current biology“ (liet. „Dabartinė biologija“) bei „PLoS One“, nustatė, kad kaukaziečiai ir azijiečiai veidus tyrinėja skirtingai. Autorė paaiškina, kad ankstesni tyrimai, tyrę tik kaukaziečius, atskleidė, kad subjektai informaciją rinko susitelkdami tik akis ir burną. Tolimesni tyrimai parodė, kad azijiečiai labiau studijuodavo visą veidą, o kaukaziečiai jį susmulkindavo į atskirus elementus. Dviejų pirmųjų tyrimų metu buvo fiksuojami 14 kaukaziečių ir 14 azijiečių akių judesiai jiems demonstruojant 112 kaukaziečių ir azijiečių veidų. Jų buvo prašoma pasakyti, ar jau yra šį veidą matę ir įvardinti dominuojantį bruožą. Tyrimas parodė, kad kaukaziečiai studijuodavo trikampį tarp akių ir burnos, o azijiečiai susikoncentruodavo į nosį. Kito tyrimo metu dalyviai buvo paprašyti įvertinti subjektų emocinę būseną: nuostabą, baimę, pasijaurėjimą ar džiaugsmą. „Azijiečiams daugiausiai problemų kilo su neigiamomis emocijomis. Jie maišydavo baimę su nuostaba, taip pat pasibjaurėjimą su baime.
Majamio universiteto psichologo Kurto Hugenbergo ir absolventų Michaelo Bernsteino ir Steveno Youngo 2007 m. žurnale „Psychological Science“ (liet. Yra manoma, kad šis reiškinys gali kilti dėl menko kontakto su kitų rasinių grupių žmonėmis. Bakalauro studijų studentams buvo pasakyta, kad jie kompiuterio ekrane mato kolegų studentų iš Majamio universiteto („savas ratas“) ir studentų iš Maršalo universiteto (varžovai futbole ir asmenys, labiausiai nutolę nuo „savo rato“) nuotraukas. „Žmonės dažnai skirsto pasaulį į „mus“ ir „juos“, kitaip tariant, į socialines grupes, nesvarbu, kokiu pagrindu šios egzistuotų - rasės, tautybės, profesijos ar net priklausomybės universitetui.
Privatumas
Kitas svarbus etikos klausimas yra susijęs su asmens duomenų privatumu. Emocijų atpažinimo sistemos gali rinkti ir analizuoti asmens duomenis be jo sutikimo, o tai gali pažeisti jo teisę į privatumą. Emocijų atpažinimo įranga gali būti panaudota ir geriems, ir blogiems tikslams. Visgi, pasak M. Lukoševičiaus, nerimą kelia masiškas technologijų naudojimas.
„Labai daug informacijos apie žmones galima surinkti turint prieigą prie interneto srautų, socialinių, mobiliojo ryšio tinklų. Tačiau šiandien vis paprasčiau sekti ir žmones, kurie šiais kanalais neatskleidžia daug informacijos apie save, arba neturint prieigos prie jų“, - sako M. Lukoševičius.
Dar 2012 m. viešose vietose JAV buvo įdiegta daugiau nei 30 milijonų stebėjimo kamerų, o 2016 m. šis skaičius jau viršijo 60 milijonų. Kiekvienos šalies miestuose vis daugėjant vaizdo kamerų, automatinės tapatybės nustatymas iš veido leidžia sekti beveik kiekvieną žmogaus žingsnį.
„Kameras turi ir mūsų asmeniniai įrenginiai, teoriškai jos gali būti panaudotos ir be mūsų žinios. Visos šios informacijos turėjimas kompanijoms, organizacijoms ar valstybėms suteikia labai didelę galią. Žinant ką žmogus mąsto ir jaučia, galima ne tik jam padėti, pasiūlyti geresnes paslaugas, bet ir juo efektyviau manipuliuoti pateikiant specifinį turinį. Naujos technologijos leidžia tokį individualizavimą daryti automatiškai ir masiškai. Žmonės, įtikinti pirkti tai ko jiems nereikia, dar nėra baisiausia kas gali nutikti, - sako M. Lukoševičius. - Privatumo trūkumas gali sugriauti demokratiją, arba neleisti jai formuotis.“
Pastarieji įvykiai pasaulyje, tokie kaip „Cambridge Analytica“ atvejis, tik iliustruoja pavojus, su kuriais visuomenė susiduria dėl didžiulės technologijų įtakos.
Manipuliavimas
Taip pat kyla klausimas, ar robotai turėtų turėti galimybę manipuliuoti žmogaus emocijomis. Jei robotai gebėtų atpažinti ir paveikti žmogaus emocijas, jie galėtų būti naudojami manipuliavimo tikslais, pavyzdžiui, reklamoje ar politikoje.
„Be blogų intencijų, pavojų kelia ir galimas neteisingas technologijų panaudojimas, klaidos. Pavyzdžiui, pervertinant emocijų atpažinimo galimybes, priklausomai nuo taikymo srities, galima ne tik nesuprasti vartotojo, bet ir diskriminuoti, ar net imti persekioti to nenusipelniusius žmones“, - teigia M. Lukoševičius.
Ateities Perspektyvos
Technologijos, leidžiančios robotams suprasti žmogaus emocijas, nuolat tobulėja. Ateityje, galbūt, robotai galės ne tik tiksliai atpažinti emocijas, bet ir pradėti emociškai „bendrauti“ su žmonėmis, suteikdami emocinę paramą ir kuriantys glaudesnius santykius. Socialiniai robotai galėtų būti naudojami slaugos namuose, psichologinės pagalbos srityje ar kaip emociniai palydovai vyresnio amžiaus žmonėms arba vienišiems asmenims, suteikdami jiems komfortą ir socialinę sąveiką.
Žmogaus ir roboto bendradarbiavimas: Šiuo metu vis dažniau imame kalbėti apie trečiąjį intelektą, arba RQ (angl. robotic quotient). Tai - žmogaus arba įmonės kompetencija dirbti drauge su robotais. Nėra jokių abejonių, kad bendradarbiavimas su robotais ir kitų formų dirbtiniu intelektu neišvengiamai susijęs su emocijomis ir jausmais. Žmonės netgi linkę su robotais užmegzti emocinį ryšį.
Praktinis Emocijų Atpažinimo Pritaikymas
Emocijų atpažinimas gali būti pritaikomas praktiškai, pavyzdžiui, pamokose, kur mokiniai susipažįsta su šešiomis pagrindinėmis emocijomis (laimė, liūdesys, baimė, pasibjaurėjimas, pyktis, nuostaba). Mokiniai atlieka praeivių stebėjimą skirtingose miesto vietose (autobuso stotelėje, parke, turguje, pėsčiųjų perėjoje, parduotuvėje, sporto aikštyne ir kt.), bandydami nustatyti emocijas iš praeivių neverbalinės kalbos. Pabaigoje jie reflektuoja, dalinasi įspūdžiais ir apibendrina gautus rezultatus. Tai puikus būdas mokiniams suprasti emocijų įvairovę ir išraiškas realiame gyvenime.
Pamokos planas gali atrodyti taip:
- Įvadinė dalis (30-45 min.): Mokiniai supažindinami su 6 pagrindinėmis emocijomis, aptariama, kaip jos pasireiškia. Iškeliama hipotezė: emocijos priklauso nuo miesto vietos, kurioje yra žmogus.
- Veikla lauke: Mokiniai suskirstomi grupėmis arba poromis ir keliauja į įvairias miesto vietas (autobusų stotelę, parką, turgų, pėsčiųjų perėją, parduotuvę, sporto aikštyną ir t.t.).
tags: #veido #emociju #stebejimas #komunikacijoje #tyrimais