A capacidade de reconhecer emoções em expressões faciais é fundamental para a interação social e para diversas áreas da saúde, incluindo o diagnóstico e tratamento de transtornos como o autismo. No entanto, a precisão desse reconhecimento pode variar entre diferentes culturas, tornando essencial a validação de bancos de dados de faces em diversas comunidades. Um estudo recente investigou a precisão do reconhecimento de emoções faciais na comunidade iraniana, utilizando o banco de dados Radboud como base.
A pesquisa envolveu 142 participantes, homens e mulheres entre 20 e 50 anos, que foram solicitados a identificar as emoções expressas em diversas faces, além de avaliar sua valência e excitação. Os resultados mostraram que, em média, as faces emocionais foram reconhecidas corretamente por cerca de 84% dos participantes. A emoção mais facilmente identificada foi a felicidade, com uma precisão de 98%, enquanto a emoção neutra apresentou o menor índice de acerto, com 75%. As demais emoções, como tristeza, surpresa, raiva e medo, tiveram taxas de reconhecimento entre 76% e 91%.
Um aspecto interessante do estudo foi a ausência de diferenças significativas entre homens e mulheres na capacidade de reconhecer emoções. Além disso, os pesquisadores selecionaram as imagens com maior concordância entre os participantes (acima de 85%) para criar um banco de dados validado especificamente para a comunidade iraniana. Esse banco de dados poderá ser utilizado em futuras pesquisas e aplicações clínicas, como no desenvolvimento de ferramentas para auxiliar pessoas com dificuldades no reconhecimento de emoções, como indivíduos com Transtorno do Espectro Autista (TEA). A validação cultural de ferramentas de reconhecimento facial é crucial para garantir sua eficácia e relevância em diferentes contextos.
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