„Sound and Creative Testing: Was die KI-gestützte Emotionserkennung über die Reaktionen der Zuschauer auf Filme verrät“ befasst sich mit den Erkenntnissen, die KI-Technologie zum Verständnis der Reaktionen des Publikums auf Filme liefert. Diese Analyse verdeutlicht, wie leistungsfähig die Emotionserkennung bei der Entschlüsselung der Zuschauergefühle gegenüber Filmen ist, und bietet Filmemachern und Branchenfachleuten wertvolle Einblicke.
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Vom Kreischen von Fingernägeln auf einer Tafel bis hin zum Schließen der Augen und dem Lauschen der Wellen, die an die Küste schlagen – Geräusche haben einen tiefgreifenden Einfluss darauf, wie wir uns fühlen. Wenn Forscher jedoch versuchen zu verstehen, wie sich Zuschauer beim Betrachten von Filminhalten fühlen, können traditionelle Forschungsansätze die emotionale Wirkung übersehen, die durchdachte Musik, Erzählstimmen und Soundeffekte haben können.
Das ist durchaus nachvollziehbar, da bei vielen Forschungsansätzen Erkenntnisse daraus gewonnen werden, wie Verbraucher die kreativen Inhalte, die sie gerade erlebt haben, mit ihren eigenen Worten beschreiben.
Wir sollten den Wert, der sich aus der Analyse solcher Zuschauerstimmungen ergibt, sicherlich nicht außer Acht lassen; doch wenn wir uns ausschließlich auf die Antworten der Teilnehmer konzentrieren, nachdem diese den Inhalt gründlich reflektiert UND den Forschern dann in ihren eigenen Worten wiedergegeben haben, schränken wir unser Verständnis ein.
Die Zuschauer orientieren sich bei ihren Beschreibungen naturgemäß an dem, „was sie gesehen haben“, was dazu führt, dass die wichtige Rolle der Musik oder des Tons bei der Beeinflussung unterschätzt oder bei der Analyse und Optimierung übergangen werden kann. Solange wir nicht das „vollständige Bild“ davon entschlüsseln, wie wir kreative Reize verarbeiten, können wir nicht erkennen, welche Rolle der Ton bei der Beeinflussung der ungefilterten emotionalen Reaktion der Zuschauer spielt.
Diese Herausforderung veranlasste den preisgekrönten unabhängigen Filmemacher Christian Wenger dazu, eine Partnerschaft mit Affectiva einzugehen, um den Ton in den Mittelpunkt der Emotionsanalyse für ein Science-Fiction-Drama zu stellen. Der Kurzfilm zeigt eine zutiefst dystopische Kulisse, in der existenzielle Themen wie Gesundheit, Tod, Knappheit und die Frage, was es bedeutet, Mensch zu sein, beleuchtet werden. Bei Interesse können Sie sich den Film hier in voller Länge ansehen.
„Three Pills“ von Christian Wenger auf Vimeo.
Ein flüchtiges Seherlebnis, geprägt von Spannungssteigerungen und äußerst eindringlichen Momenten, erforderte einen Testrahmen, der sensorische Reize freisetzen konnte, um letztlich den Untertiteln, den Nuancen und der Bandbreite an Emotionen gerecht zu werden, die der Film zu vermitteln versuchte.
Ton- und Kreativtests: Empathie beim Publikum wecken
Entscheidend für den Erfolg des Films war es, die beabsichtigte düstere Atmosphäre und den emotionalen Ton des Kurzfilms zu schaffen. Der Film zeigte visuelle Bilder von „Körperscans“ (siehe unten), damit der Zuschauer nicht nur die Themen „Gesundheit“ und „Altern“ in der Zukunft verstand, sondern auch die Notlage der Hauptfigur wirklich nachempfinden und mit ihr mitfühlen konnte. Die übergeordneten Themen wurden durch die zutiefst persönlichen Erfahrungen und Reflexionen der im Mittelpunkt stehenden Figur vermittelt. Christian wollte die Affectiva-Technologie nutzen, um zu verstehen, ob die störenden Soundeffekte des „Scanners“ die Zuschauer ablenken und von der Handlung abbringen könnten.
Wie sieht die Zukunft der Menschheit aus? Die „Scanner-Szenen“ aus dem preisgekrönten Kurzfilm „Three Pills“
Der Affectiva-Ansatz: Wie KI-gestützte Emotionserkennung dabei half, die emotionalere Schnittfassung auszuwählen
Die KI-gestützte Emotionserkennung von Affectiva erwies sich als entscheidendes Werkzeug, um die wichtigsten emotionalen Momente im Film hervorzuheben und zu identifizieren, damit die emotional wirkungsvollste Schnittfassung ausgewählt werden konnte.
Die Zuschauer sahen sich den Film bequem von zu Hause aus auf einem Gerät ihrer Wahl an. Die Affectiva-Technologie wurde während des gesamten Filmgenusses unauffällig eingesetzt, um komplexe und nuancierte Emotionen sowie kognitive Zustände zu erfassen, indem die Gesichtsbewegungen während des Filmgenusses analysiert wurden.
Konkret wurde der Einfluss von Soundtrack und Audioeffekten untersucht, indem zwei visuell identische Schnitte getestet wurden; während der eine Schnitt einen sehr eindringlichen Soundeffekt aus dem „Scanner“ enthielt, wurde dieser im zweiten Testfilm weggelassen.
Fundierte und kreative Tests – handlungsorientierte Ergebnisse:
Unsere „Moment-für-Moment“-Auswertung und Visualisierung zeigte das Ausmaß und die Tiefe der emotionalen Intensität, die an jedem einzelnen Punkt des Kurzfilms empfunden wurde. Dies trug dazu bei, wichtige demografische Feinheiten zu erkennen, wie beispielsweise, dass ältere Männer während des gesamten Films am stärksten „Wut“ empfanden. Dies deutet darauf hin, dass sich „Empathie“ je nach Hintergrund der Zuschauer unterschiedlich äußerte.
Die wichtigste Erkenntnis unserer Analyse war jedoch, dass die unangenehmen und beunruhigenden Geräusche des Scanners tatsächlich zu einer stärkeren Bindung der Zuschauer führten, verbunden mit einer höheren mentalen Anstrengung (Stirnrunzeln), was der Absicht des Filmemachers entsprach.
Das durch den Ton bewusst hervorgerufene Unbehagen war nichts, worüber die Zuschauer unbedingt gesprochen hätten. Wie sich ein Zuschauer in jedem einzelnen Moment fühlte – losgelöst von Erwartungen, kulturellen Normen und dem, was er ausdrücken kann oder will – ließ sich nur mithilfe der KI-gestützten Emotionserkennungstechnologie von Affectiva feststellen.
Letztendlich gewann der Film den renommierten Preis für die beste Regie beim Berliner Science-Fiction-Filmfestival.
Fazit: Technologie, die Kreativität durch Klang und kreative Tests fördert
KI-gestützte Technologien zur Emotionserkennung können wertvolle Einblicke in die Reaktionen der Zuschauer auf Film- und Unterhaltungsinhalte liefern. Sie ermöglichen ein tiefgreifendes Verständnis dafür, wie verschiedene Zielgruppen reagieren, und erschließen emotionale Erkenntnisse, die die kreative Entwicklung maßgeblich leiten und unterstützen. So können Content-Ersteller ihre Erzählungen anhand großer Zuschauergruppen untersuchen und optimieren, ohne dass sie Menschen an einem zentralen Ort versammeln müssen.