Desarrollo de una prueba para la evaluación del reconocimiento de expresiones faciales emocionales diseñada en Unreal Engine 4

Abstract

El reconocimiento de expresiones faciales emocionales es una habilidad esencial para las relaciones sociales. Estudios previos han resaltado que las poblaciones clínicas y subclínicas, como aquellas diagnosticadas con esquizofrenia o trastornos del espectro autista, pueden mostrar deficiencias en el reconocimiento de emociones faciales. Este déficit podría ser una de las causas de las dificultades para lograr un funcionamiento social adecuado. Dada la importancia de este tipo de este proceso, en estas poblaciones y otras, nos proponemos en el presente estudio diseñar una herramienta para medir el reconocimiento de expresiones faciales emocionales con el motor gráfico Unreal Engine 4 en un entorno 3D, con el objetivo de aumentar el realismo psicológico. Asimismo, comparamos el desempeño en esta tarea de emparejamiento con el desempeño en una tarea de reconocimiento de emociones faciales típicamente empleada en la literatura. En el estudio participaron 94 estudiantes de grado de la Universidad de Almería (de entre 18 y 32 años). También evaluamos afectividad y usabilidad/utilidad de la experiencia adaptando un cuestionario que las evaluaba en una plataforma de exergaming y generamos una serie de preguntas para comprobar si existen diferencias entre las dos versiones (entorno 3D vs. formato clásico). Los resultados obtenidos en este estudio sugieren que los alumnos que completaron la tarea entorno 3D la valoraron en cuanto a afectividad más positivamente y la percibieron más usable y útil. En cuanto al reconocimiento de expresiones faciales emocionales, ambas tareas fueron similares en 3 de las 7 emociones evaluadas (Asco, Neutro y Sorpresa), y los análisis estadísticos realizados apuntan a que esta tarea es tan útil como la tarea en formato clásico de emparejamiento para medir el reconocimiento de expresiones faciales emocionales. Creemos que este estudio representa el inicio de una nueva línea de investigación que puede tener importantes repercusiones a nivel clínico para el desarrollo de herramientas de evaluación y programas de formación.

The recognition of emotional facial expressions is an essential skill for building successful social relationships. Previous studies have highlighted that clinical and subclinical populations such as those diagnosed with schizophrenia or autism spectrum disorders, traits may show impairments in facial emotion recognition. This deficit could underlie difficulties in achieving an adequate social functioning. Given the importance of this type of process for a correct social functioning, in these populations and others, we aim, in the present study, to design a tool to measure the recognition of emotional facial expressions with the Unreal Engine 4 graphic engine in a 3D environment, with the aim of increasing participant’s motivation, we compared the performance in this assignment with performance in a typically employed facial emotion recognition task. 94 undergraduate students from the University of Almería (aged between 18 and 32 years old) took part in the study. We also assessed usability and satisfaction experience by adapting a questionnaire that had evaluated them in an exergaming platform, and generated a series of questions to check whether there are differences between the two versions of the matching tasks (3D environment vs. classic format). The results obtained in this study suggest that the students who completed the 3D environment task perceived it as more attractive, easier and more satisfactory than the classic task. Regarding the recognition of emotional facial expressions, both tasks were similar in 3 of the 7 emotions evaluated (Disgust, Neutral and Surprise), and the statistical analyses carried out suggest that this task is as useful as classical matching tasks for measuring the recognition of emotional facial expressions. We believe that this study represents the beginning of a new line of research that may have important repercussions at the clinical level for the development of assessment tools and training programs.