Baca berita dengan sedikit iklan, klik di sini
Mata sering dikatakan sebagai jendela jiwa. Sebab, ada anggapan mata dapat mengungkapkan apa yang ada dalam pikirkan seseorang dan yang dirasakannya. Mungkin kata-kata itu kini ada benarnya.
Baca berita dengan sedikit iklan, klik di sini
Sebuah penelitian baru-baru ini mengungkapkan gerakan bola mata merupakan indikator dari tipe kepribadian seseorang. Penelitian ini dikembangkan oleh para ilmuwan di University of South Australia, yang bekerja sama dengan Universitas Stuttgart, Flinders University, dan Institut Max Planck untuk Informatika di Jerman.
Baca berita dengan sedikit iklan, klik di sini
Baca berita dengan sedikit iklan, klik di sini
Penelitian tersebut menggunakan algoritma machine-learning canggih dalam menunjukkan hubungan antara kepribadian dan gerakan mata. Hal tersebut menjadikan kecerdasan buatan (artificial intelligence) jauh lebih baik dalam melatih perilaku manusia.
Mereka ingin menunjukan bahwa dengan perangkat lunak algoritma, gerakan mata dapat mengungkapkan apakah orang mudah bergaul atau sangat teliti alias ingin tahu. Perangkat itu dapat mengetahui empat dari lima ciri kepribadian, yakni neurotisisme, ekstroversi, keramahan, dan ketelitian.
Para peneliti pun mengujinya dengan melacak gerakan mata dari 42 relawan. Para relawan tersebut kemudian mengenakan kacamata pintar eye-tracking saat berjalan di sekitar kampus.
Selanjutnya, para peneliti menilai ciri kepribadian mereka dengan menggunakan kuesioner. Dari percobaan ini para peneliti telah menciptakan kecerdasan buatan yang dapat memprediksi kepribadian seseorang.
Hasil uji penelitian yang dipublikasikan di Frontiers in Human Neuroscience, pekan lalu, menyatakan hubungan antara ciri-ciri kepribadian dan gerakan mata menunjukkan bahwa orang dengan sifat yang sama cenderung menggerakkan mata mereka dengan cara yang sama.
Peneliti pun menemukan bahwa orang-orang yang neurotik biasanya berkedip lebih cepat. Sedangkan orang-orang yang terbuka terhadap pengalaman baru, mengalihkan mata mereka dari sisi ke sisi.
Orang yang memiliki tingkat kesadaran tinggi memiliki fluktuasi yang lebih besar dalam ukuran biji mata. Orang dengan optimisme tinggi menghabiskan lebih sedikit waktu melihat rangsangan emosional negatif daripada orang-orang yang pesimistis.
Peneliti dari University of South Australia, Tobias Loetscher, mengatakan penelitian ini menyediakan hubungan baru antara gerakan mata dan kepribadian yang belum pernah diselidiki. "Ini memberikan wawasan penting untuk bidang yang muncul dari pemrosesan sinyal sosial dan robotika sosial," kata Loetscher.
Loetscher menambahkan, temuan ini dapat meningkatkan interaksi antara manusia dan mesin. "Orang selalu menginginkan ada mesin yang dapat mengerti kemauan mereka. Namun, robot dan komputer saat ini tidak dapat bersosialisasi dan sebatas mesin saja," ujarnya.
Karena itu, Loetscher melanjutkan, penelitian ini memberikan harapan untuk mengembangkan robot dan komputer ke tingkat lebih maju. "Sehingga robot dan komputer nantinya bisa lebih baik dalam menafsirkan sinyal sosial dari seseorang," ucapnya.
Bagi Loetscher, berkat penggunaan pendekatan algoritma machine-learning, timnya tidak hanya dapat mempelajari kepribadian seseorang dalam kehidupan sehari-hari melalui gerakan mata, "Tapi juga mengungkap karakteristik gerakan mata baru sebagai prediktor ciri-ciri kepribadian," ujarnya. SCIENCE DAILY | DAILY MAIL
Algoritma Pembelajaran Mesin
Machine learning atau pembelajaran mesin merupakan salah satu cabang dari disiplin ilmu kecerdasan buatan (artificial intelligence) yang membahas mengenai pembangunan sistem berdasarkan data. Algoritma pembelajaran diharapkan dapat menggantikan 25 persen pekerjaan di seluruh dunia dalam sepuluh tahun ke depan.
Klasifikasi Algoritma Pembelajaran Mesin
- Terarah (supervised)
- Penguatan (reinforcement)
- Tak terarah (unsupervised)
Sepuluh Algoritma Pembelajaran Mesin
1. Support Vector Machine Algorithm
2. Naive Bayes Classifier Algorithm
3. Metode Nearest Neighbors
4. Pohon Keputusan
5. Jaringan Saraf Artifisial
6. Algoritma Apriori
7. Regresi Logistis
8. K Means Clustering Algorithm
9. Metode Random Forests
10. Regresi Linear
- Akses edisi mingguan dari Tahun 1971
- Akses penuh seluruh artikel Tempo+
- Baca dengan lebih sedikit gangguan iklan
- Fitur baca cepat di edisi Mingguan
- Anda Mendukung Independensi Jurnalisme Tempo
