1) MoodCapture

이 앱은 하루에 세번, 사용자의 앞면 카메라를 사용하여 사용자가 현재 기분에 대한 질문에 답하는 동안 자동으로 셀카를 찍어요. 그 후에는 인공지능 모델이 우울증의 초기 징후를 예측하기 위해 얼굴 특징, 조명 및 배경 물체와 같은 단서들을 사용하여 슬픔과 절망과 같은 순간들이의 감정들을 평가해요. (예를 들어, 설문조사를 완료할 때마다 거의 침대에 있는 것처럼 보이는 참가자는 우울증에 걸렸을 가능성이 높은 경우죠.)

즉, 이 모델은 사용자의 표정을 분석하여 우울증 진단을 하지 않고 각 사용자들의 배경, 휴대폰을 잡는 경향과 같은 미묘한 변화로 분석한다는 것이 흥미로운데요, 그리고 실제로 MoodCapture는 우울증 진단 정확도가 약 75%의 정확도로 매우 높은 수준을 자랑하고 있어요.

2)Bearable

일부 연구자들은 이런 데이터 수집이 조금 더 급진적인 방향으로 진행되기를 원하고 있어요.

싱가포르 난양 기술 대학의 인지 신경 과학자인 Georgios Christopoulos는 스마트 워치(Fitbit) 데이터로부터 우울증 위험을 예측한 2021년 연구를 이끌었는데요, 그는 이러한 디지털 정보들이 통합되어 스마트 빌딩을 넘어선 스마트 시티가 계획 될 수 있고 이 때 병원 혹은 군대가 정신적으로 위험에 식별하기 위해 이러한 데이터들을 활용할 수 있을 것이라고 미래를 예측했어요.

그리고 이는 많은 윤리적 질문들을 낳아요.

인공지능은 지난 5년간 너무나 많은 발전을 이루어내서 다음 10년 안에 이 기술이 어느 방향으로 발전 될 것이다라고 딱 집어 말하기에는 어려운 점이 있어요. 하지만 한가지 확실한 것은 이제 감정 트레킹 연구들이 학문적 연구에서 벗어나 앱 스토어로 이동하기 시작했다는 것이에요. 그 뜻은 다음 단계는 대중화밖에 안 남았다는 것이에요. 우리는 이렇게 수집된 사용자들의 정보로 무엇을, 어떻게, 어디까지 사용 해야할까요?