WO2019083392A1 - Способ подготовки рекомендаций для принятия решений на основе компьютеризированной оценки способностей пользователей - Google Patents
Способ подготовки рекомендаций для принятия решений на основе компьютеризированной оценки способностей пользователейInfo
- Publication number
- WO2019083392A1 WO2019083392A1 PCT/RU2017/000791 RU2017000791W WO2019083392A1 WO 2019083392 A1 WO2019083392 A1 WO 2019083392A1 RU 2017000791 W RU2017000791 W RU 2017000791W WO 2019083392 A1 WO2019083392 A1 WO 2019083392A1
- Authority
- WO
- WIPO (PCT)
- Prior art keywords
- user
- task
- emotions
- decision
- abilities
- Prior art date
Links
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 59
- 230000008451 emotion Effects 0.000 claims abstract description 60
- 230000009471 action Effects 0.000 claims description 15
- 238000013528 artificial neural network Methods 0.000 claims description 8
- 238000013527 convolutional neural network Methods 0.000 claims description 7
- 230000000306 recurrent effect Effects 0.000 claims description 3
- 230000001953 sensory effect Effects 0.000 claims description 2
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 abstract description 10
- 230000000694 effects Effects 0.000 abstract description 4
- 238000012360 testing method Methods 0.000 description 34
- 238000012549 training Methods 0.000 description 29
- 238000006243 chemical reaction Methods 0.000 description 17
- 230000008569 process Effects 0.000 description 16
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 description 15
- 230000003993 interaction Effects 0.000 description 15
- 238000004891 communication Methods 0.000 description 12
- 230000002996 emotional effect Effects 0.000 description 9
- 230000004913 activation Effects 0.000 description 8
- 230000008921 facial expression Effects 0.000 description 8
- 238000011161 development Methods 0.000 description 7
- 230000018109 developmental process Effects 0.000 description 7
- 230000001815 facial effect Effects 0.000 description 7
- 230000002452 interceptive effect Effects 0.000 description 7
- 230000033001 locomotion Effects 0.000 description 7
- 238000012797 qualification Methods 0.000 description 7
- 238000013475 authorization Methods 0.000 description 6
- 230000001149 cognitive effect Effects 0.000 description 6
- 238000007726 management method Methods 0.000 description 6
- 238000003860 storage Methods 0.000 description 6
- 230000008901 benefit Effects 0.000 description 5
- 230000002269 spontaneous effect Effects 0.000 description 5
- 230000003190 augmentative effect Effects 0.000 description 4
- 210000003128 head Anatomy 0.000 description 4
- 238000005259 measurement Methods 0.000 description 4
- 230000004044 response Effects 0.000 description 4
- 238000012546 transfer Methods 0.000 description 4
- 230000008859 change Effects 0.000 description 3
- 230000007613 environmental effect Effects 0.000 description 3
- 230000004424 eye movement Effects 0.000 description 3
- 230000000670 limiting effect Effects 0.000 description 3
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 3
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 3
- 230000008447 perception Effects 0.000 description 3
- 238000012545 processing Methods 0.000 description 3
- 230000035882 stress Effects 0.000 description 3
- 230000000007 visual effect Effects 0.000 description 3
- 230000001755 vocal effect Effects 0.000 description 3
- 208000019901 Anxiety disease Diseases 0.000 description 2
- 208000027534 Emotional disease Diseases 0.000 description 2
- 230000003044 adaptive effect Effects 0.000 description 2
- 230000032683 aging Effects 0.000 description 2
- 230000036506 anxiety Effects 0.000 description 2
- 238000013459 approach Methods 0.000 description 2
- 238000013473 artificial intelligence Methods 0.000 description 2
- 230000004888 barrier function Effects 0.000 description 2
- 230000006399 behavior Effects 0.000 description 2
- 230000005540 biological transmission Effects 0.000 description 2
- 230000015572 biosynthetic process Effects 0.000 description 2
- 239000003795 chemical substances by application Substances 0.000 description 2
- 238000003066 decision tree Methods 0.000 description 2
- 238000009826 distribution Methods 0.000 description 2
- 230000006870 function Effects 0.000 description 2
- 230000007774 longterm Effects 0.000 description 2
- 239000000463 material Substances 0.000 description 2
- 238000003825 pressing Methods 0.000 description 2
- 230000003304 psychophysiological effect Effects 0.000 description 2
- 230000007115 recruitment Effects 0.000 description 2
- 230000002829 reductive effect Effects 0.000 description 2
- 238000012216 screening Methods 0.000 description 2
- 230000003068 static effect Effects 0.000 description 2
- 230000035900 sweating Effects 0.000 description 2
- 238000012795 verification Methods 0.000 description 2
- PXFBZOLANLWPMH-UHFFFAOYSA-N 16-Epiaffinine Natural products C1C(C2=CC=CC=C2N2)=C2C(=O)CC2C(=CC)CN(C)C1C2CO PXFBZOLANLWPMH-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 1
- 206010063659 Aversion Diseases 0.000 description 1
- 241000557626 Corvus corax Species 0.000 description 1
- 241000238558 Eucarida Species 0.000 description 1
- 238000012356 Product development Methods 0.000 description 1
- 241001422033 Thestylus Species 0.000 description 1
- 230000036528 appetite Effects 0.000 description 1
- 235000019789 appetite Nutrition 0.000 description 1
- 230000003542 behavioural effect Effects 0.000 description 1
- 230000036760 body temperature Effects 0.000 description 1
- 238000007621 cluster analysis Methods 0.000 description 1
- 230000003930 cognitive ability Effects 0.000 description 1
- 230000002860 competitive effect Effects 0.000 description 1
- 230000000295 complement effect Effects 0.000 description 1
- 238000013079 data visualisation Methods 0.000 description 1
- 238000013461 design Methods 0.000 description 1
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 1
- 238000002845 discoloration Methods 0.000 description 1
- 230000008030 elimination Effects 0.000 description 1
- 238000003379 elimination reaction Methods 0.000 description 1
- 230000008909 emotion recognition Effects 0.000 description 1
- 230000006397 emotional response Effects 0.000 description 1
- 238000012407 engineering method Methods 0.000 description 1
- 210000000744 eyelid Anatomy 0.000 description 1
- 210000000887 face Anatomy 0.000 description 1
- 230000012010 growth Effects 0.000 description 1
- 230000036541 health Effects 0.000 description 1
- 238000010921 in-depth analysis Methods 0.000 description 1
- 238000010801 machine learning Methods 0.000 description 1
- 230000014759 maintenance of location Effects 0.000 description 1
- 238000004519 manufacturing process Methods 0.000 description 1
- 230000003340 mental effect Effects 0.000 description 1
- 238000012544 monitoring process Methods 0.000 description 1
- 230000036651 mood Effects 0.000 description 1
- 230000003387 muscular Effects 0.000 description 1
- 230000003287 optical effect Effects 0.000 description 1
- 238000005457 optimization Methods 0.000 description 1
- 238000003909 pattern recognition Methods 0.000 description 1
- 230000002093 peripheral effect Effects 0.000 description 1
- 230000010399 physical interaction Effects 0.000 description 1
- 230000009467 reduction Effects 0.000 description 1
- 238000000611 regression analysis Methods 0.000 description 1
- 238000011160 research Methods 0.000 description 1
- 210000001525 retina Anatomy 0.000 description 1
- 238000012552 review Methods 0.000 description 1
- 238000010079 rubber tapping Methods 0.000 description 1
- 230000011218 segmentation Effects 0.000 description 1
- 238000001228 spectrum Methods 0.000 description 1
- 238000012706 support-vector machine Methods 0.000 description 1
- 230000009747 swallowing Effects 0.000 description 1
- 230000008961 swelling Effects 0.000 description 1
- 238000010998 test method Methods 0.000 description 1
- 238000001757 thermogravimetry curve Methods 0.000 description 1
- 230000007306 turnover Effects 0.000 description 1
- 238000010200 validation analysis Methods 0.000 description 1
- 210000003462 vein Anatomy 0.000 description 1
- 230000002747 voluntary effect Effects 0.000 description 1
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- G06Q10/00—Administration; Management
- G06Q10/06—Resources, workflows, human or project management; Enterprise or organisation planning; Enterprise or organisation modelling
- G06Q10/063—Operations research, analysis or management
- G06Q10/0631—Resource planning, allocation, distributing or scheduling for enterprises or organisations
- G06Q10/06311—Scheduling, planning or task assignment for a person or group
- G06Q10/063112—Skill-based matching of a person or a group to a task
-
- A—HUMAN NECESSITIES
- A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
- A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
- A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
- A61B5/16—Devices for psychotechnics; Testing reaction times ; Devices for evaluating the psychological state
- A61B5/167—Personality evaluation
-
- A—HUMAN NECESSITIES
- A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
- A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
- A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
- A61B5/103—Detecting, measuring or recording devices for testing the shape, pattern, colour, size or movement of the body or parts thereof, for diagnostic purposes
- A61B5/11—Measuring movement of the entire body or parts thereof, e.g. head or hand tremor, mobility of a limb
- A61B5/1126—Measuring movement of the entire body or parts thereof, e.g. head or hand tremor, mobility of a limb using a particular sensing technique
- A61B5/1128—Measuring movement of the entire body or parts thereof, e.g. head or hand tremor, mobility of a limb using a particular sensing technique using image analysis
-
- A—HUMAN NECESSITIES
- A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
- A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
- A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
- A61B5/117—Identification of persons
-
- A—HUMAN NECESSITIES
- A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
- A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
- A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
- A61B5/16—Devices for psychotechnics; Testing reaction times ; Devices for evaluating the psychological state
-
- A—HUMAN NECESSITIES
- A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
- A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
- A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
- A61B5/16—Devices for psychotechnics; Testing reaction times ; Devices for evaluating the psychological state
- A61B5/165—Evaluating the state of mind, e.g. depression, anxiety
-
- A—HUMAN NECESSITIES
- A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
- A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
- A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
- A61B5/48—Other medical applications
- A61B5/4803—Speech analysis specially adapted for diagnostic purposes
-
- A—HUMAN NECESSITIES
- A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
- A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
- A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
- A61B5/48—Other medical applications
- A61B5/4884—Other medical applications inducing physiological or psychological stress, e.g. applications for stress testing
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F21/00—Security arrangements for protecting computers, components thereof, programs or data against unauthorised activity
- G06F21/30—Authentication, i.e. establishing the identity or authorisation of security principals
- G06F21/31—User authentication
- G06F21/32—User authentication using biometric data, e.g. fingerprints, iris scans or voiceprints
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- G06Q10/00—Administration; Management
- G06Q10/10—Office automation; Time management
- G06Q10/105—Human resources
- G06Q10/1053—Employment or hiring
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
- G06V40/00—Recognition of biometric, human-related or animal-related patterns in image or video data
- G06V40/10—Human or animal bodies, e.g. vehicle occupants or pedestrians; Body parts, e.g. hands
- G06V40/16—Human faces, e.g. facial parts, sketches or expressions
- G06V40/168—Feature extraction; Face representation
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
- G06V40/00—Recognition of biometric, human-related or animal-related patterns in image or video data
- G06V40/10—Human or animal bodies, e.g. vehicle occupants or pedestrians; Body parts, e.g. hands
- G06V40/16—Human faces, e.g. facial parts, sketches or expressions
- G06V40/174—Facial expression recognition
-
- G—PHYSICS
- G10—MUSICAL INSTRUMENTS; ACOUSTICS
- G10L—SPEECH ANALYSIS TECHNIQUES OR SPEECH SYNTHESIS; SPEECH RECOGNITION; SPEECH OR VOICE PROCESSING TECHNIQUES; SPEECH OR AUDIO CODING OR DECODING
- G10L25/00—Speech or voice analysis techniques not restricted to a single one of groups G10L15/00 - G10L21/00
- G10L25/48—Speech or voice analysis techniques not restricted to a single one of groups G10L15/00 - G10L21/00 specially adapted for particular use
- G10L25/51—Speech or voice analysis techniques not restricted to a single one of groups G10L15/00 - G10L21/00 specially adapted for particular use for comparison or discrimination
- G10L25/63—Speech or voice analysis techniques not restricted to a single one of groups G10L15/00 - G10L21/00 specially adapted for particular use for comparison or discrimination for estimating an emotional state
-
- G—PHYSICS
- G16—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS
- G16H—HEALTHCARE INFORMATICS, i.e. INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR THE HANDLING OR PROCESSING OF MEDICAL OR HEALTHCARE DATA
- G16H20/00—ICT specially adapted for therapies or health-improving plans, e.g. for handling prescriptions, for steering therapy or for monitoring patient compliance
- G16H20/70—ICT specially adapted for therapies or health-improving plans, e.g. for handling prescriptions, for steering therapy or for monitoring patient compliance relating to mental therapies, e.g. psychological therapy or autogenous training
-
- G—PHYSICS
- G16—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS
- G16H—HEALTHCARE INFORMATICS, i.e. INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR THE HANDLING OR PROCESSING OF MEDICAL OR HEALTHCARE DATA
- G16H50/00—ICT specially adapted for medical diagnosis, medical simulation or medical data mining; ICT specially adapted for detecting, monitoring or modelling epidemics or pandemics
- G16H50/20—ICT specially adapted for medical diagnosis, medical simulation or medical data mining; ICT specially adapted for detecting, monitoring or modelling epidemics or pandemics for computer-aided diagnosis, e.g. based on medical expert systems
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06N—COMPUTING ARRANGEMENTS BASED ON SPECIFIC COMPUTATIONAL MODELS
- G06N3/00—Computing arrangements based on biological models
- G06N3/02—Neural networks
- G06N3/04—Architecture, e.g. interconnection topology
Definitions
- This technical solution generally relates to methods and systems of computer technology, in particular, to computer automated methods and systems that help users and companies make decisions based on a computerized assessment of personal qualities, interests, aptitudes, talents and abilities of users, their mutual relations, using artificial intelligence and emotion recognition.
- SUBSTITUTE SHEET (RULE 26) the requirements of which they do not meet, creates an additional burden on recruiters.
- An overabundance of resumes for vacancies leads to a superficial analysis and / or use of automated means of ranking resumes by semantic proximity to the description of a vacancy, which reduces the quality of the selection that precedes the interview.
- the interview is fraught with errors due to the interviewer's subconscious bias, arising from past personal experience.
- candidates who have fewer personality discrepancies with the interviewers can be selected, and not necessarily those who would provide the highest measurable result for the company’s benefit.
- recruiters and hiring managers should have sufficient skill in conducting high-quality in-depth interviews and an objective analysis of the candidate for the position; in his absence or lack, the likelihood of errors increases. For example, the lack of a facial micro-expression recognition skill does not allow for revealing when a candidate hides the true state of affairs and gives what he wants to the reality.
- a person’s career path may be distorted by the influence of external circumstances, the popularized popularity of certain professions in the media, recommendations and opinions of relatives and friends, and not be determined by his own deep understanding of individual development needs, abilities and preferences.
- SUBSTITUTE SHEET (RULE 26) terms of career and self-actualization, taking into account personal goals, abilities and preferences.
- a technical task or in other words a problem solved in a given technical solution is the determination of a person’s abilities on the basis of signs that clearly identify him.
- the technical result achieved when solving the above technical problem is to increase the completeness, accuracy and speed of the assessment of the user's abilities.
- This technical result is achieved through the implementation of the method of preparing recommendations for decision-making based on a computerized assessment of user abilities, which provides the user access to at least one computerized task to solve it; real-time recognition of the user's emotions during the solution of at least one task by means of at least one video camera; receive data about the decision of the user at least one task; determining at least one user ability based on the data obtained after solving at least one task and the user's recognized emotions; formulate recommendations to the user for decision-making on the basis of at least one ability determined in the previous step.
- the implementation of the computerized task is a computational task and / or video interview and / or game.
- biometric authentication when the user is granted access to at least one computerized task to solve it, biometric authentication is performed.
- the implementation of the recognition of the user's emotions additionally carry out the identification of the user.
- wearable sensory sensors are used to recognize user emotions.
- the technical means and methods of oculography are used in recognizing the emotions and psycho-physiological state of the user.
- the implementation carries out the recognition of the user's emotions based on his speech, given its speed and / or tone.
- a convolutional neural network and / or a recurrent neural network are used in recognizing user emotions.
- the implementation of data about the decision of the task by the user are the parameters of user actions recorded during the decision by the user of the task.
- the implementation determines the indicator of the user's ability, pre-setting weights to the data about the solution of the task by the user, the recorded actions of the user and / or the recognized emotions.
- the implementation of the recommendation for the user is a vacancy and / or a set of vacancies that may be of interest to the user.
- FIG. 1 shows a block diagram of an example implementation of a method and scheme for preparing recommendations for decision-making based on a computerized assessment of user abilities based on the recognition of a user's emotions;
- FIG. 2 shows an illustration of the Balloon Analogue Risk task.
- the user is shown a virtual balloon.
- the user can click on one of the buttons: pump up [balloon] or withdraw money.
- A-D the user receives a virtual cash reward.
- the user can take the money and save the accumulated income (E).
- E There is a non-zero probability of a balloon exploding whenever the user presses the “pump up” button. If the balloon explodes, the participant will not make money in this attempt (F);
- FIG. 3 - shows an example of recognizable emotions of users with their distinctive features
- FIG. 4 shows the conceptual architecture of a recommendation system for making decisions based on a computerized assessment of user abilities
- FIG. 5 shows the recognition of the user's emotions through a video camera located in the device on which the user performs the task
- FIG. 6 shows an embodiment when, instead of a computerized task for the user, they use, for example, a card game poker, the results of which and the sequence of decisions made by players can be analyzed by video analytics taking into account the principles of neuropsychology;
- FIG. 7 illustrates the recognition of a user's emotions based on wearable sensor sensors
- FIG. 8 shows an example of user data based on which the user's capabilities are determined on the data processing device.
- the methods and systems implemented in this technical solution make it possible to identify the suitability of candidates who are job seekers to the requirements of this position based on an assessment of the results of candidate behavior obtained from one or more tasks (or tests) based on the principles of neurobiology and psychology, shown in the source of information [3], including taking into account the emotional characteristics of this person.
- the candidate's behavioral result can be compared with the employee model, which is a typical employee variant for a particular position in a single company, taking into account the known performance and / or personal qualities of the employees of this company, or characteristic for the market and / or industry in general. It is obvious that the concept of a characteristic candidate for a position includes some error, which is permissible in some embodiments.
- SUBSTITUTE SHEET (RULE 26)
- the principles of various neuroscience can be represented as graphic games implemented in a mobile application or computer software, or in a virtual and / or augmented reality interface, which are designed to test and measure a wide range of emotional and cognitive signs of a person playing data games. Additionally, the candidate’s emotional response to the assignment or interlocutor during a game and / or interview can be analyzed using an application or device that analyzes facial expressions, eye movement, gaze direction, body movement, and / or biometric parameters.
- the systems and methods described here can help companies more accurately segment customers and, for example, determine how much a potential customer matches the target segment.
- companies and individual entrepreneurs can expand their decision-making models by which they rank customers and make decisions, including in terms of the cost of products and services, without being limited to.
- the risk aversion of potential or existing customers, responsibility, honesty, diligence, and other individual characteristics can help identify more trustworthy customers who will generate more revenue, or bring less losses without being limited.
- recommendation systems for example,
- SUBSTITUTE SHEET (RULE 26) e-shops and other systems of companies and individual entrepreneurs providing products and services can be refined due to additional identified individual personality characteristics described above. This can contribute to a more accurate prediction of the interests of the buyer, understanding that it is better to influence the weighted or spontaneous decision to make a purchase, which, in what form, how many times and when this client effectively shows targeted advertising without being limited.
- Step 101 Providing the user 401 with access to at least one computerized task for solving it on the device 402, as shown in FIG. four;
- a computerized task is a computational task or a computer game, including in the interface of virtual and / or augmented reality, without being limited to.
- the task is a video interview, and additionally uses an application that analyzes video and / or audio, and / or recognizes speech, and / or kinetic and / or biometric parameters of the user, which evaluates the compatibility of people, the response to the parameters of goods and services, as well as the analysis of emotions, stress levels, discrepancies of subconscious reactions and the image created.
- Video interviews can be carried out in the "man-man” or “man-robot” format.
- user 401 is prompted at the graphical interface of the device 402, and the user's answers are recorded.
- the user 401 can be a student or graduate student planning his career and studies (including, in the sense of continuing education and advanced training, independently and through curricula and institutions).
- the user 401 is a job search person.
- User 401 can solve problems or go through computer games that have been granted access, or have a video interview, after which the system can create a user profile
- SUBSTITUTE SHEET (RULE 26) based on his particular abilities and / or information he has entered about himself. In other cases, this may be the buyer of goods and services, or people, on the basis of individual or average characteristics of which conclusions are drawn by recommender systems.
- the user 401 creates a login and password, fills in information about himself, then performs authentication and proceeds to the solution of the problem, thus gaining access to the task.
- user 401 receives a URL link to an Internet resource in which computerized tasks are located for the solution.
- authentication may be performed using biometric authentication, for example, by fingerprint authentication, by the iris of the eye, by face geometry, face thermogram, retina, voice, and / or other biometric parameters, not limited to, as shown in FIG. 5.
- the user 401 can then solve computerized system tasks using, for example, a wearable or stationary computing device 402, such as a personal computer, laptop, mobile, wearable device, or tablet.
- the user 401 is then recommended various occupations, professions, industries based on certain or introduced skills and characteristics of the user 401.
- Consulting, education, health care, marketing, retail, entertainment, consumer goods can be recommended as examples of industries.
- entrepreneurship, technology, hedge funds, investment management, investment banking, private capital, product development, product management and etc It is obvious to a person skilled in the art that these industries are not limiting.
- FIG. 6 instead of a computerized task for the user, they use, for example, a card game poker, or a strategic game, the results of which and the sequence of decisions made by players can be analyzed by video analytics taking into account the principles of neuropsychology.
- several authentication factors can be used to provide user access to an account for solving tasks. For example, in addition to providing a login and password for access
- the user 401 may also be prompted to send an acknowledgment (for example, containing a verification code) from a second device, such as the user's mobile phone, to gain access.
- a second device such as the user's mobile phone
- access to the account can be granted only after verification of information relating to the second factor, including, but not limited to, the username, password and mobile phone number of the user.
- another biometric identifier may be used as another authentication factor. So that someone could get unauthorized access to the account, this person needs to know not only the user’s login and password, but also the user's mobile phone number, which for obvious reasons will make it more difficult for an attacker to access the system. The attacker must be able to send / receive CMC from the victim’s phone.
- tasks can be used, selected with regard to the use of various neuroscience or cognitive psychology, which allow to determine a clear correlation between the result of the task performed and the user's abilities.
- An example of such tasks can be known from the prior art [6] computing tasks Analogical Reasoning, Balloon Analogue Risk Task, Choice Task, Dictator Task, Digit Span, EEfRT, Facial Affect Task, Finger Tapping, Future Discounting, Flanker Task, Go / No- Go, Mind in the Eyes, N-Back, Pattern Recognition, Reward Learning Task, Tower of London, Trust Task and others.
- Each or several computational tasks can measure the user's attributes, which reflect his abilities.
- the Balloon Analogue Risk task allows you to assess a user's risk appetite (Fig. 2)
- the Flanker Task task allows you to estimate the tendency to evade responses that are inappropriate in this context for the user.
- Computer storage media includes, but is not limited to, RAM, ROM, electrically programmable ROM (EPROM), electrically erasable programmable ROM (EEPROM), flash memory or other solid-state technology, ROM on a compact disc (CD-ROM ), digital versatile disk (DVD) or other optical storage device, magnetic
- SUBSTITUTE SHEET (RULE 26) cassettes, magnetic tape, magnetic disk or other magnetic storage devices, cloud storage, or any other medium that can be used to store the necessary information and which the user can access.
- Step 102 real-time recognition of the user's emotions is performed while solving at least one task by means of at least one video camera;
- wearable device sensors are additionally used to recognize the user's emotions, as shown in FIG. 7. For example, during anger or anxiety of a user, his pulse rises, which is fixed by a touch sensor of a wearable device and thus affects the determination of the abilities of a given user.
- the task to which access was allowed real-time recognizes the user's face by using the video camera 406 and the user's emotions appearing on it (as shown in Fig. 5).
- Embodiments that are described here allow you to detect and recognize images of individuals with wide variations in their position in front of the camcorder 406, the lighting, the degree of aging of the user, his race, etc.
- This technical solution can use the traditional facial recognition methods known from the prior art presented in [4].
- Modern methods of facial recognition provide real-time solutions that provide high recognition rates, including through the analysis of the face AOR model.
- pre-prepared data sets can be used for automatic recognition of emotions by an artificial neural network, such as the Cohn-Kanade Extended Data Set (CK +), the MMI facial expression database and the Toronto face data set (TFD) without being limited.
- Ekman and Friesen's method [5] can be used to determine the user's emotions on the face, which allows encoding facial movements (FACS), where anatomical movements on the face are described by a set of action units that have some kind of muscular foundation.
- FACS facial movements
- the method used classifies various facial expressions and emotions.
- a static AOR model of the face is formed and / or the RR model is analyzed.
- SUBSTITUTE SHEET (RULE 26) faces in dynamics.
- orienting facial features are selected from a video camera, such as the angles of the eyes and the corners of the mouth. Then, the analysis of changes in the selected orientation features of the face is carried out, and on the basis of these changes, classification and recording of emotions, which are approximately shown in FIG. 3
- CNN convolutional neural networks
- a convolutional neural network is used to recognize the facial expression or emotions of the user, i.e. classify the resulting facial expressions on the basis of a trained neural network.
- the revealed emotions can be the following: anger, happiness, fear, sadness, joy, disgust, surprise and neutrality, others and their combinations (Fig. 3).
- a convolutional neural network is used in conjunction with a recurrent neural network (RNN).
- other methods used to classify emotions can be used: Bayesian networks, multilayer neural networks, hidden Markov models, decision trees, SVM, kNN, etc.
- a mobile phone 402 a tablet or computer on which a user performs a computerized task may also include one or more embedded or external video cameras 406, one or more of which may be located on the same side as the screen. In an alternative embodiment, the video camera may be located on the other side of the screen or placed outside.
- Directly solving tasks is carried out through a graphical user interface, which may contain a display and / or connector for an external display or data projector, as well as a keyboard or other
- SUBSTITUTE SHEET (RULE 26) applicable controls (for example, a touch screen or microphone for voice control, or individual buttons / buttons / knobs / switches), configured to provide the user of the device with data visualization and device control means.
- the user device 402 may include a transceiver, including, for example, a beacon, including a wireless transceiver, such as a WLAN or a GSM / UMTS / LTE transceiver, for general communication with other devices and / or network infrastructure and / or other wireless means or wired data transmission, such as one or more wired interfaces (for example, HDMI or USB (universal serial bus)) to communicate with other devices, such as terminal devices, peripherals, such as external sensors or network infrastructure.
- a transceiver including, for example, a beacon, including a wireless transceiver, such as a WLAN or a GSM / UMTS / LTE transceiver, for general communication with other devices and / or network infrastructure and / or other wireless
- the implementation of the solution of tasks is carried out through the use of a voice assistant, for example, such as Alexa, Cortana, Siri.
- a voice assistant for example, such as Alexa, Cortana, Siri.
- a person is identified and identified by a video camera 406, for example, based on a previously obtained photograph or a set of photographs of the user.
- Step 103 Get at least one decision data from the user
- the data about the decision by the user of the task are the results 801 of a computer game that has been completed, a solved computational problem, or a video interview passed, depending on the type of task, as shown in FIG. 8.
- the data may include user action parameters 802, captured during the user solving a task.
- Such parameters can be the coordinates of the place of clicking on the screen with one or several fingers, the force of pressing, the frequency of clicks, the places of clicks by the mouse cursor, the stylus and / or its analogs, the user's actions on the keyboard.
- user-related data such as physiological data obtained by determining a user's state by monitoring heart rate, or body temperature, or pressure, or sweating
- data may be collected relating to the device in which the user solves problems, such as information about the status of the device and / or information about the contents of the memory with the consent of the user.
- Environmental data 806, such as temperature or atmospheric pressure information from external sensors, can also be collected. Different types of source data can also be used in the same procedure for determining user abilities.
- the above data is sent to the data processing device 404 of the system 403 from the user device 402, on which the task and other external sensors are executed, as shown in FIG. eight.
- Step 104 determine at least one user ability based on the data obtained after solving at least one task and the user's recognized emotions;
- SUBSTITUTE SHEET (RULE 26) All the above data, including, but not limited to, data about the user's interaction with tests, tasks, data about emotions, micromyge, facial expressions in the course of a task, are used as input parameters for algorithms based on machine learning methods. These algorithms can include both teaching methods with a teacher (including, but not limited to, regression analysis, discriminant analysis, generalized linear models, decision trees, support vector machine, neural networks) and non-teacher teaching methods (including but not limited to cluster analysis , by the method of main components, self-organizing maps). The result of the algorithm is the classification of users for compliance with the requirements necessary to fill a particular job, as well as determining the level of cognitive abilities and emotional intelligence of the user.
- a user s prediction of compliance with the corporate culture of the company, the likelihood of the user achieving the desired results for the relevant position in the company, the propensity to fraud and others, not limited to, as well as the propensity to certain professions, greater efficiency in a particular activity can be made.
- Each task is pre-assigned to a set of abilities that correlate with this type of task. Additionally, a search is performed for the correspondence between the metrics obtained during the user’s execution of the task (decision time, thinking time, movement speed, etc.), as well as a set of user emotions and abilities.
- N current is the number of points received during the task
- N max is the maximum number of points that can be obtained for completing the task (taking into account the number of attempts)
- / t curTent function depending on the total time of passing the task is the scaling constant for each type of job.
- the implementation determines the indicator of the user's ability, pre-setting the weights of the data about the solution of the task by the user and the recognized emotions. Only
- SUBSTITUTE SHEET (RULE 26) Preliminary data about the solution of the task are converted into a numerical value and the recognized emotions are similar, for example, to an ordinal or an interval scale.
- an ability score can be calculated as an affine combination of data about a user’s job solution, in numerical equivalent, and data about a user's recognized emotions:
- R is the main indicator of a job's decision data
- S is data about recognized emotions and a weighting factor is a real number between 0 and 1.
- Weighting factor a can be set in any suitable way and in some embodiments can be set based on relative importance data associated with the data on the recognized emotions S. As described above, a high data rate may indicate the relative importance of this data that the user may have. Accordingly, the weighting factor a can be set (or can be set on a basis) at a level that determines the relative importance of the data.
- Each ability can be expressed as a numerical value, for example, from 0 to 100 points or as a percentage.
- the implementation of scoring can take into account the total number of points obtained during the solution of the task, and time, similar to other standard scales of intelligence, such as tests of Wechsler or Raven.
- Step 105 formulate recommendations to the user for decision-making on the basis of at least one ability determined in the previous step.
- this step after determining the user's abilities, he is presented with information about his abilities. For example, the system may provide the user with his score for each ability for one or more attempts at completing quests.
- a system of determining a user's ability may, based on certain values of abilities, recommend one or more vacancies and / or classes of vacancies that may be of interest to the user, and provide him with any suitable information for this. For example, a user may be offered one or
- SUBSTITUTE SHEET (RULE 26) several additional tasks if he has an ability score value above a certain threshold for that ability.
- the user can be provided with information regarding what value and which abilities of users for work are compared with the abilities of other users who have applied for a vacancy. Additionally or, alternatively, they can provide the user with points according to the abilities of other users (in an impersonal form) whose grades were determined for each assignment. In some embodiments, if the ability determination system has the user's permission to publish information about it, this data can be displayed to other users in a different form. For example, it may be a position on a graph of the results of a given user, relative to the spread and / or distribution of the results of other users, without being limited to.
- the claimed technical solution can be implemented as a method, device or system using standard software and / or engineering methods for developing software, firmware, equipment, or any combination of them to control a computer to implement the disclosed invention.
- processing may refer to operations and / or processes of a computer, computing platform, computer system or other electronic device that manipulate and / or convert data presented as physical (for example, electronic) values in computer registers and / or memory devices into other data similarly represented as physical quantities within the registers and / or storage devices of a computer or other storage medium that can store instructions for performing methods and operations and / or the processes mentioned above.
- processing may refer to operations and / or processes of a computer, computing platform, computer system or other electronic device that manipulate and / or convert data presented as physical (for example, electronic) values in computer registers and / or memory devices into other data similarly represented as physical quantities within the registers and / or storage devices of a computer or other storage medium that can store instructions for performing methods and operations and / or the processes mentioned above.
- Example 01 When students and recent graduates with little work experience, as well as people changing a profession, are invited to work, information about their past work experience, resumes and recommendations may not be sufficient for a preliminary assessment of the relevant skills required in a new position. Additionally, when using subcontracted work (on a contractual and / or voluntary basis) (for example, using information and communication technologies such as: crowdsourcing and / or crowdworking and / or other), without limitation, information about and / or in reviews and employee recommendations may not be enough.
- SUBSTITUTE SHEET (RULE 26) A candidate cannot fake a result, including by asking another player to play in his stead.
- the company pre-qualifies candidates according to their abilities and prioritizes for interviewing the candidates with the highest rating.
- Example 02 When recruitment managers receive more vacancy responses than they are able to effectively process, they have to reduce the average amount of work time spent on resume analysis and / or use automatic resume analysis tools for semantic proximity to the job description. These and other methods of automated analysis of resume, as well as profiles and activity of candidates in social networks, help to reduce the analysis time, but reduce the quality of the search.
- the summary reflects very limited information about the candidate, it can be optimized by candidates for such analytical systems, which can create an advantage for less suitable candidates. Not all candidates are able to correctly compose a resume and use techniques of their optimization.
- both the summary and information about candidates in social networks are edited by the candidates themselves, in order to create the desired image, which does not necessarily coincide with the real one.
- a hiring manager For example, letting a hiring manager, a recruiting manager for a large company, or an agency acting on their behalf place thousands of job descriptions on their own or external sites. Candidates respond to them even if they do not necessarily meet the requirements of a vacancy. As a result, the recruiting manager inefficiently spends time screening more than 80% of inappropriate resumes. At the same time, under the conditions of time limitation, on average it can take less than 10 seconds to evaluate one resume. At the same time, subject to the limitations of the above-described resume, a more suitable candidate may be inadvertently discarded, and a less suitable candidate may receive more close attention.
- SUBSTITUTE SHEET (RULE 26)
- Candidates who have expressed a desire to work in the company are sent an individual URL-link or activation code to a mobile game that automatically predicts how much the candidate meets the requirements of the vacancy and the profile of the ideal candidate, determining his abilities.
- the game is designed so that the candidate is not obvious how the measurement of his skills and abilities takes place and he cannot falsify the result, including by asking another player to play instead.
- the company pre-qualifies candidates according to their abilities, and information about vacancies that they are most suitable for is revealed to them.
- the company may not publish vacancies in the public domain in order to completely eliminate the responses of unsuitable candidates, to do it partially, or to consider first of all candidates who have passed the preliminary qualification.
- the manager receives additional information about the assessment of personal qualities, interests, aptitudes, talents and abilities of the candidate. In turn, this contributes to a better selection of candidates, and after hiring them - more
- SUBSTITUTE SHEET (RULE 26) employee satisfaction with their work, which is consistent with their abilities and preferences, improve performance, reduce staff outflow.
- Example 03 When evaluating personal compatibility and forming teams, people have to rely on their ability to make judgments about other people. At the same time, these judgments can be distorted by biased opinion, which is acquired consciously or subconsciously on the basis of past life experience and imposed stereotypes. Just as not everyone has passed for this special training to make such judgments qualified.
- the interaction of these people during a direct conversation face to face with each other gives a lot of useful information.
- microreactions and microexpressions that occur on a subconscious level are manifested in eye movements, eyelids, mouth corners, sweating, gestures, without being limited to.
- These subconscious and / or uncontrollable reactions can be short-term and also disguised as consciously displayed in order to create the desired impression.
- emotional reactions can be traced, for example, by changing the tone and loudness of the voice, the frequency of speech, swallowing, discoloration of the face, swelling or manifestation of veins, without being limited to.
- SUBSTITUTE SHEET via video communication via a mobile device or computer having a video camera.
- all participants are sent a URL link or activation code that triggers a video communication session.
- Each interviewee can agree or refuse to recognize and record his emotions during this session and video. If at least one of the participants agrees, this data is recorded during this video call session, in accordance with the obtained permissions.
- a training session a game session (including a board game or a business game), for example, with the participation of several people in the same room or remotely, video registration is performed (using at least one external or built-in camera) reactions of at least one participant and recognition of his emotions and reactions to other participants, their actions and the situation at the meeting, training, the situation in the game, not limited to. Additionally, biometric, kinetic, and environmental parameters can be recorded.
- At least the video communications / video organizer receives additional information: the above-mentioned reactions of at least one interlocutor to another, to the words spoken by him, intonation in voice, as well as the above emotions during their own utterances and otherwise during video conferencing.
- the video link organizer receives information about at least one interlocutor: about his level of stress, personal affection, manipulations (flattery, lies, psychological pressure and others), the degree of confidence in himself and in what was said, without being limited to, and conscious and subconscious reaction of a single interlocutor to another interlocutor (and / or a group of interlocutors, if the communication was conducted among several participants), including the discrepancy between what was said and perceived by this interlocutor by others (text), heard from others (speech) and seen in others (visual reactions of other interlocutors).
- text what was said and perceived by this interlocutor by others
- speech heard from others
- Example 04 When increased accuracy is required for determining personality parameters and the qualification of user actions, especially in a situation of increased risk of incorrect decision-making (for example, high cost of error), there is a requirement for increased accuracy of analysis.
- a candidate is considered for a vacancy: a financially responsible person, a cashier, an auditor, a financial director, and / or requires that he be given access to specially protected information or critical processes without being limited to. It is required to carry out a more thorough check of the candidate, employee, contractor and others for compliance with the increased requirements.
- An example of such requirements may be honesty in disclosing information, lack of propensity to fraud, the desire to comply with the rules and obligations, resistance to manipulation and threats, self-control in unusual situations and so on, without being limited.
- SUBSTITUTE SHEET (RULE 26)
- at least the study organizer receives information about at least one test user: his level of stress, personal affection, manipulations (flattery, lies, psychological pressure and others), the degree of confidence in himself and in what was said, not limited to, and if the study included interaction with other people, about the conscious and subconscious reaction of a single interlocutor to another interlocutor (and / or a group of interlocutors, if the communication was conducted among several participants), including, considering what was said and perceived by the interlocutor, the discrepancies between what was said by others (text), heard from others (speech) and seen in others (visual reactions of other interlocutors), Additionally, depending on the purpose of the analysis, it can be predicted to what extent the subject exhibits: honesty in disclosing information, lack of propensity to fraud, the desire to comply with the rules and obligations, resistance to manipulation and threats, self-control in non-standard situations, etc., without being limited.
- This information about the subject in the form of a single study, several studies or continuous research for a specified time allows the personnel manager, the hiring manager and / or the agent acting on their behalf to make more informed decisions, taking into account the additional information received.
- Example 05 With automated user authorization, there may be doubts whether that user is the one who performed the authorization and whether he or she carried out actions in the system after authorization. Types of use may be different and are not limited to the example described below.
- the recruitment manager sent a URL-link or activation code to the candidate in order to be tested in the application, on the web site, or in the program on the computer.
- testing is performed, for example, remotely, not under the supervision of a trustee or the selection manager himself, who can verify compliance with the rules, there are doubts whether the candidate could transfer his credentials or otherwise transfer control to another user who will be tested for him
- the hiring manager, the hiring manager, or the agent acting on their behalf may ask the user to reauthorize in his presence.
- the user who performed the actions in the system and his interlocutor are one and the same person. Since, during the user's actions in the system, such authorization was carried out once, several times, or continuously, he can receive a corresponding guarantee that it was this user who exercised them at these moments, and did not transfer control to another person. As a result, losses from such forgery are reduced.
- Example 06 When it is necessary to track progress in improving the skills or abilities of users, including over long and / or relatively short periods of time, existing testing methods may be less effective. For example, if a test subject was able to calculate or guess what the test measures and how this measurement is performed, after passing the task, this may give him an advantage when re-passing the task. This knowledge can be used to change the strategy and / or tactics of passing the task in order to obtain a higher result. Another example: the subject, through frequent repetitions, trained himself to effectively solve a task of a certain type, however, after a long period of time, solving the same task showed a different result.
- the head of the training and development of company employees receives information about the real effectiveness of the training programs. Unlike the ability of an employee to correctly answer questions based on the results of training, it is estimated whether the practices acquired in training have taken root, whether they have been forgotten and / or ignored, or entered into active
- SUBSTITUTE SHEET (RULE 26) practice of application. Additionally, this manager has a tool for comparing individual learning outcomes between different participants, both averaged and for individual parameters, as well as the possibility of studying trends both in one subject and in various combinations of groups of choice. The latter may influence the decision on the formation of teams for the effective passage of joint training (both full-time and remote).
- One of the variants of realization of the present invention is possible to conduct individual and / or group training directly in the application in which testing is carried out (including while carrying out it at the same time), or otherwise, combining with testing, for example, by means of a mobile application, without being limited.
- Example 07 Determining the right career path based on your skills can be a daunting task for job seekers, and existing job search resources are often not individually adapted for a particular person.
- a person’s career path may be distorted by external circumstances, the popularized popularity of certain professions in the media, recommendations and opinions of relatives and friends, and not be determined by his own deep understanding of individual development needs, abilities and preferences.
- the situation is complicated by rapid changes in many industries, the emergence of new professions that did not exist before, and changes in the qualification requirements for current professions.
- the number of job changes during life is growing. The need to maintain a professional level leads to the need for continuous learning.
- the challenge is how to segment customers down to segments, consisting of one customer, and make the most personalized offers of products and services. Including how to provide the user with relevant recommendations on career development, choice of training programs, other products and services, taking into account personality characteristics, assessments of personal qualities, interests, inclinations, talents or abilities of the user.
- SUBSTITUTE SHEET (RULE 26)
- a schoolchild or student has not yet decided on preferences in his future profession, or an employee with work experience, but who has already realized himself in his specialty, and is now thinking about changing careers, wants to find a new vocation, an area where his own abilities and interests expressed most clearly, which will effectively realize their own potential.
- the application opens personal offers to respond to the most appropriate vacancy profile.
- Information on vacancies can be as known from other sources, and is available only to a limited circle of people who have previously passed qualification testing.
- a person can make a more informed decision about the next career step, the required additional training, the preferred products and services. For example, a person may receive preferences when considering his candidacy by companies, educational institutions, or receive an individual special offer for products or services, if according to the results of testing it was revealed that he is their preferred candidate or client.
- Example 08 In the absence of detailed data on personal characteristics and individual abilities of existing and potential clients, educational organizations, banks, insurance companies and other organizations are forced to focus on the average users. Thus, customers who are potentially more profitable for the company, for example, generate more income or less losses (in the case of payments), can receive offers of products and services on the same commercial terms as less profitable customers.
- the insurance company manager thinks of how to learn to identify clients at increased risk in order to reduce the number of unprofitable customers? How in a highly competitive market to attract low rates to good customers who avoid insurance claims, and / or to put barrage rates for riskier and / or other means to adjust tariffs and / or other conditions for the provision of products and services by optimizing the risk / return ratio? How can you learn more about the personal characteristics of the client and assess the probability of unprofitability of the insurance contract, if there is no previous history about the client?
- SUBSTITUTE SHEET (RULE 26) more about their customers and can make a more informed decision about their degree of risk.
- an analysis of the results is issued immediately, which speeds up the decision-making process. For example, the client is informed of the personally approved loan amount / cost of insurance (or the approved discount).
- the bank / insurance company obtains additional information, for example, on diligence and / or propensity to fraud and / or the risk level of the borrower / policyholder, not limited to, which can complement the existing scoring models.
- the bank / insurance company is able to set a larger individual loan threshold with a lower risk / lower the loan / insurance rate in order to attract more profitable customers and / or put barriers for less profitable and / or otherwise adjust tariffs and / or other conditions.
- providing products and services optimizing the risk / return ratio So, it is potentially more to earn on reliable customers (and / or other categories of customers) and / or incur less losses and / or lower income on less profitable customers (and / or other categories of customers) and / or to avoid losses from fraudulent actions (including potential), to maintain the loyalty of existing customers with special offers, and / or otherwise increase income and / or profit, optimizing the balance of risk and profitability, without being limited.
- testing can help identify customers for whom price is less or more important than quality parameters and service levels, as well as identify potential cross-sales opportunities for related products and services, which can provide additional income / reduce losses.
- Example 09 An e-store owner thinks about how to improve the recommendation system so that the customer immediately receives interesting offers in the search. How to find out about the client what type of advertising works better for him? Does he perceive text and digital information more likely, or prefer images or perceive by ear? Which arguments have a greater effect: rational or emotional? What makes a customer doubt and prevent a spontaneous purchase? The quality of the recommender system directly affects the online store revenue.
- SUBSTITUTE SHEET (RULE 26) The problem arises of improving the recommendatory system of an e-store in such a way as to recognize as quickly as possible the needs and interests of the client and display only the offers of interest in the search. Since advertising and recommendations are perceived by users differently, you need to know about the buyer what type of advertising affects him / her better in a short or detailed text form, table, image or video. To determine what influences the spontaneity of its purchase, which causes the buyer to doubt and impede making a spontaneous purchase, which arguments have a greater impact: rational or emotional.
- the e-shop suggests the client to follow a personalized URL link and get tested (for example, in the form of a game).
- the game in turn, besides the client’s entertainment, and / or an application for testing in a different way, determine one or several desired characteristics of his psychological profile.
- the game and / or testing is designed in such a way that it’s not obvious to the customer how his skills and abilities are measured, and the customer cannot falsify the result, including by asking another person to play and / or get tested instead.
- the identified client personality parameters add additional input parameters to the recommender system algorithm that were missing previously.
- the e-shop now knows even more about its customers and can offer more products and services that interest them.
- the owner of an electronic store can make more sales, due to the greater number of spontaneous purchases made and reduction of the time to purchase. Additionally, it can increase customer loyalty to the service, as they avoid unnecessary searching and find with less effort what they need. Additional information about customer preferences can help the owner to expand the range of products at the expense of those about which he might not know that they will be able to interest customers and / or will be able to attract additional traffic to the electronic store.
- the number of customers may increase and / or the sales indicator per customer and / or the turnover of goods may increase. In some cases, it can help reduce costs and provide customers with additional benefits due to lower prices for all or certain categories of goods and services, and in the case of inelastic demand, or when focusing on the premium segment, even
- SUBSTITUTE SHEET (RULE 26) decide on price increases.
- the obtained additional information about customers can be useful for making decisions about adjusting the marketing positioning of the company's brand and / or electronic store and / or individual products and / or categories.
- Example 10 Customer and / or operator and / or other bidder in real time (Real Time Bidding, RTB) and / or another platform and / or technology of online advertising and / or interactive physical advertising (including through visual and audio panels and systems), without being limited, thinks how to increase the effectiveness of ad impressions and / or advertising costs and / or increase revenues and / or profits from advertising sales? How to increase the number of ad views and / or reactions to advertising (including clicks on online advertising on websites and / or videos and / or applications, and / or physical and / or virtual (including embedded) purchases of products and services) without being limited to.?
- RTB Real Time Bidding
- Motivating the client for example, in exchange for bonuses and / or other means) electronic and / or physical store and / or operator and / or other participant of the platform and / or technology of online advertising and / or interactive physical advertising, not limited to, offers the client go to the personal URL link and get tested (for example, in the form of a game).
- the game in turn, besides the client’s entertainment, and / or an application for testing in a different way, determine one or several desired characteristics of his psychological profile.
- the game and / or testing is designed in such a way that it’s not obvious to the customer how his skills and abilities are measured, and the customer cannot falsify the result, including by asking another person to play and / or get tested instead.
- the identified client's personal parameters add additional input parameters to the algorithm of the interactive advertising system that were missing previously.
- the advertising platform now knows even more about people looking through advertisements, and can offer more interesting advertisements for goods and / or services (including varying the mode and / or frequency of provision, geological location and / or content of advertisements without being limited).
- such additional information including information about personal characteristics and / or inclinations and / or preferences and / or emotional state of the consumer of products and / or services, not
- SUBSTITUTE SHEET (RULE 26) limiting) along with a known geo-position of a person can help him make a spontaneous and / or thoughtful purchase, including along the way and / or with a deviation towards the place of provision and / or consumption of products and services, without being limited.
- the consumer of advertising receives less than not meeting his interests and / or preferred method and / or place and / or frequency of receiving advertising, without being limited to; and / or the customer and / or operator of the platform and / or technology of online advertising and / or interactive physical advertising increased the effectiveness of advertising and / or advertising costs and / or received increased revenues and / or profits from the sale of advertising without being limited.
- the number of views of advertisements and / or reactions to advertisements described above increases, without being limited to.
- Example 11 The owner of an electronic platform for learning and / or training skills and / or other platforms for individual and / or collective learning (including with a teacher and / or without), without being limited to, asks: how to make learning more interactive and adaptive? How, when interacting with students, it is best to take into account and / or influence its degree and / or the ability to assimilate one or another material in one form or another (text and / or audio and / or video and / or interactive with a robotic teacher, and / or a person, including a teacher, mentor, mentor, other participants in the learning process, including students and fellow practitioners)?
- testing can be carried out both in an external application, and using the built-in functionality of the platform (including the learning management system (LMS) and / or chatboto and / or messengers and / or video chats, and / or other forms of communication and / or interaction, and / or training) is not limited.
- LMS learning management system
- chatboto and / or messengers and / or video chats, and / or other forms of communication and / or interaction, and / or training
- the identified personal parameters of students, teachers and other participants of the platform mentioned above add additional input parameters to the algorithm of the training and / or adaptive and / or interactive platform that were not previously available.
- the platform and / or its participants now know even more about their users and / or about each other, which allows them to provide recommendations and / or increase the effectiveness of their interaction, including in the framework of training, without being limited to.
- an electronic platform for training and / or training skills and / or other platforms for individual and / or collective training could provide additional interactivity and adaptability of the learning process, which directly and / or indirectly affected the degree and / or the speed and / or long-term assimilation of the material and / or to increase loyalty to certain training products and services.
- it has allowed to improve the coincidence of the teaching style with the preferences of students, fellow practitioners regarding the teaching style, which increases the efficiency of perception, learning without limitation, and / or allowed us to provide feedback and / or recommendations to the above participants, for example, to improve their performance and other recommendations, not limited to.
- this made it possible to form groups with similar psycho-physiological and cognitive features, which contributes to an increase in the efficiency of training, perception of information, and also general satisfaction of the participants in the process.
- Example 12 Creator and / or operator and / or customer of the human-machine interface (Man Machine Interface, MMI) in the form of physical interaction (android
- SUBSTITUTE SHEET (RULE 26) and / or a robot and / or payment terminal and / or others, not limited to) and / or virtual (chatbot and / or virtual personal assistant (including audio and others), and / or others, not limited to) thinks: how else more to personify human-machine interaction? How to create with the interlocutor a perception of whether the machine has empathy and / or its virtual counterpart and / or the feeling that the machine recognizes a person’s emotions and / or his personality characteristics and / or his personal qualities and / or interests and / or his inclinations and / or talents and / or his abilities and / or other, not limited to?
- a person who has expressed the desire to interact with the machine is sent an individual URL link or activation code to at least one mobile game (including in the interface of virtual and / or augmented reality, without being limited to) and / or other tasks, which automatically evaluate one or several parameters: personality characteristics, personal qualities, interests, aptitudes, talents or abilities of a given user.
- testing can be carried out both in an external application and using the functionality built into the platform (including through the human-machine interface itself and / or chatbot and / or instant messengers and / or video chat and / or other means of communication and / or interaction) contact (pressing buttons and / or on the screen and / or movement of the manipulator and / or using measurements of biological and kinetic parameters using wearable devices and / or other things without being limited) and / or in a contactless way (for example, nodding m head and / or other gestures and / or eye movement and / or control of voice and / or others, not limited to) and / or other manner not limited to, mono- and / or repeatedly and / or continuously.
- the functionality built into the platform including through the human-machine interface itself and / or chatbot and / or instant messengers and / or video chat and / or other means of communication and / or interaction
- contact pressing buttons and / or on the screen and / or movement of the manipulator and / or
- the machine gives the impression of having empathy and / or a virtual counterpart, and / or the feeling that the machine recognizes a person’s emotions and / or his personality characteristics and / or his personal qualities.
- SUBSTITUTE SHEET (RULE 26) and / or interests and / or his inclinations and / or talents and / or his abilities and / or other, not limited to.
Landscapes
- Health & Medical Sciences (AREA)
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
- Business, Economics & Management (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- Human Resources & Organizations (AREA)
- General Health & Medical Sciences (AREA)
- Medical Informatics (AREA)
- Public Health (AREA)
- Psychiatry (AREA)
- Biomedical Technology (AREA)
- Pathology (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Biophysics (AREA)
- Heart & Thoracic Surgery (AREA)
- Molecular Biology (AREA)
- Surgery (AREA)
- Animal Behavior & Ethology (AREA)
- Veterinary Medicine (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Child & Adolescent Psychology (AREA)
- Hospice & Palliative Care (AREA)
- Psychology (AREA)
- Social Psychology (AREA)
- Oral & Maxillofacial Surgery (AREA)
- Developmental Disabilities (AREA)
- Strategic Management (AREA)
- Entrepreneurship & Innovation (AREA)
- Economics (AREA)
- Human Computer Interaction (AREA)
- Multimedia (AREA)
- Educational Technology (AREA)
- Educational Administration (AREA)
- Tourism & Hospitality (AREA)
- Operations Research (AREA)
- General Business, Economics & Management (AREA)
- Quality & Reliability (AREA)
- Marketing (AREA)
- Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
- Computer Security & Cryptography (AREA)
Abstract
Данное техническое решение в общем относится к способам и системам вычислительной техники, в частности, к компьютерным автоматизированным способам и системам, помогающим пользователям и компаниям принимать решения на основе компьютеризированной оценки способностей пользователя. Способ подготовки рекомендаций для принятия решений на основе компьютеризированной оценки личности и способностей пользователей, в котором предоставляют пользователю доступ к по меньшей мере одному компьютеризированному заданию для его решения; осуществляют распознавание эмоций пользователя в реальном времени во время решения по меньшей мере одного задания посредством по меньшей мере одной видеокамеры; получают данные о решении пользователем по меньшей мере одного задания; определяют по меньшей мере одну способность пользователя на основании данных, полученных после решения по меньшей мере одного задания и распознанных эмоций пользователя; формируют рекомендации пользователю для принятия решений на основании определенной на предыдущем шаге по меньшей мере одной способности. Технический результат - повышение полноты, точности и скорости оценки способностей пользователя.
Description
СПОСОБ ПОДГОТОВКИ РЕКОМЕНДАЦИЙ ДЛЯ ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ НА ОСНОВЕ КОМПЬЮТЕРИЗИРОВАННОЙ ОЦЕНКИ СПОСОБНОСТЕЙ
ПОЛЬЗОВАТЕЛЕЙ
ОБЛАСТЬ ТЕХНИКИ
Данное техническое решение в общем относится к способам и системам вычислительной техники, в частности, к компьютерным автоматизированным способам и системам, помогающим пользователям и компаниям принимать решения на основе компьютеризированной оценки персональных качеств, интересов, склонностей, талантов и способностей пользователей, их взаимных отношений, с применением искусственного интеллекта и распознавания эмоций.
УРОВЕНЬ ТЕХНИКИ
В настоящее время подбор подходящих кандидатов на должность может быть сложной задачей для компаний. Как правило, компании полагаются на посредников (внешних и внутренних рекрутеров) и проводимые ими предварительный отбор и интервью для определения формального соответствия требованиям вакансии и корпоративной культуре компании. Однако, процесс поиска новых сотрудников может быть трудоемким, дорогостоящим, в некоторых случаях, малоэффективным, включать в рассмотрение не весь необходимый перечень кандидатов, особенно если претендентов очень много, а также приносить прямые и косвенные убытки от найма и/или преждевременного увольнения неподходящего кандидата. При найме может возникать искажение информации о требованиях к кандидату при ее фиксировании: нанимающий менеджер, рекрутер и соискатель могут интерпретировать то же самое описание требований к вакансиям по своему. Дополнительно, при личной беседе, человек воспринимает значительно больше информации (вербальной и невербальной), чем в заочной форме, а при традиционном подходе письменные требования и резюме являются основой предварительного отбора. Таким образом, отсев кандидатов на предварительной стадии сопряжен с ошибками. В том числе ошибки могут возникать по причине намеренного искажения некоторыми кандидатами своего резюме с целью наибольшего соответствия требованиям вакансии, для повышения шансов получить приглашение на интервью. Отправка кандидатами резюме на вакансии,
1
ЗАМЕНЯЮЩИЙ ЛИСТ (ПРАВИЛО 26)
требованиям которых они не соответствуют, создает дополнительную нагрузку на рекрутеров. Переизбыток резюме на вакансии приводит к поверхностному анализу, и/или использованию автоматизированных средств ранжирования резюме по семантической близости к описанию вакансии, что снижает качество отбора, предваряющего интервью. В то же время интервью сопряжено с ошибками по причине подсознательной предвзятости интервьюера, возникающей на основе прошлого личного жизненного опыта. Таким образом, могут быть отобраны кандидаты, которые имеют меньше личностных несовпадений с интервьюерами, и не обязательно те, которые обеспечили бы наивысший измеримый результат на пользу компании. Рекрутеры и нанимающие менеджеры должны обладать достаточным навыком проведения качественного глубокого интервью и объективного анализа кандидата на должность, при его отсутствии или недостатке вероятность ошибок повышается. Например, отсутствие навыка распознавания микровыражений лица не позволяет выявить когда кандидат скрывает истинное положение дел и выдает желаемое за действительное.
Аналогично, в отношениях между людьми в общем, а также между коллегами и в рамках парадигмы "начальник-подчиненный", отсутствие данного навыка снижает способность эффективно формировать совместимые команды и предоставлять рекомендации по межличностным отношениям.
С другой стороны, определение подходящего карьерного пути на основании своих навыков может быть сложной задачей для ищущих работу лиц, а существующие ресурсы поиска работы не адаптированы индивидуально для конкретного человека. Представление человека о карьерном пути может быть искажено воздействием внешних обстоятельств, раскрученной популярности тех или иных профессий в СМИ, рекомендаций и мнений родных и знакомых, а не определяться собственным глубоким пониманием индивидуальных потребностей развития, способностей и предпочтений.
Ситуация осложнена быстрыми изменениями во многих отраслях, появлением новых профессий, которых не существовало ранее, и изменениями требований к квалификации по существующим профессиям. Потребность в поддержании профессионального уровня приводит к необходимости непрерывного обучения. Существенно возросло предложение образовательных услуг (в том числе за счет предложения дистанционного "онлайн" обучения), в связи с чем трудно сориентироваться, что из них подойдет конкретному индивиду в данный момент времени. Также сложно оценить, что даст наиболее эффективный результат с
2
ЗАМЕНЯЮЩИЙ ЛИСТ (ПРАВИЛО 26)
точки зрения карьеры и самореализации, с учетом персональных целей, способностей и предпочтений.
В отсутствие детальных данных о личностных особенностях и индивидуальных способностях действующих и потенциальных клиентов работодатели, учебные организации, банки, страховые компании и прочие организации вынуждены ориентироваться на усредненные показатели пользователей. Наличие такой детальной информации позволило бы более тонко сегментировать клиентов и делать максимально персонализированные предложения продуктов и услуг.
В известном уровне техники существуют системы автоматического управления человеческими ресурсами, позволяющие в определенной степени решать перечисленные выше проблемы, однако, точность таких рекомендательных систем может быть повышена за счет учета большего спектра анализируемых параметров. Например, известен патент US6275812B1 "Интеллектуальная система динамического управления ресурсами", патентообладатель: Lucent Technologies Inc, дата публикации: 14.10.2008. Система устанавливает строго контролируемый подход к распределению членов установленной и полностью каталогизированной группы людей для одинаково хорошо каталогизированных проектов. Предполагается, что подробные навыки каждого члена группы должны быть полностью и единообразно оценены по шаблонам навыков. Каждый проект в равной степени определяется с точки зрения подробных требований к проекту по кадрам, как это отражено в соответствующем шаблоне проекта. Система сопоставляет шаблоны навыков с шаблонами проектов.
Явным недостатком данного технического решения является то, что не учитываются дополнительные способности и таковые, явно не распознанные системой, которые вообще полностью игнорируются. Очевидно, что потенциально очень ценные способности пользователя, которые нелегко подчиняются строгой категоризации, также игнорируются. В результате предварительные жесткие условия по способностям человека и требуемым в проекте приводит к очень жесткой и узкоспециализированной оценке кандидатов в результате чего теряется полнота и/или точность.
СУЩНОСТЬ ИЗОБРЕТЕНИЯ
з
ЗАМЕНЯЮЩИЙ ЛИСТ (ПРАВИЛО 26)
Данное техническое решение направлено на устранение недостатков, свойственных решениям, известным из уровня техники, а также традиционных методов найма.
Технической задачей или другими словами проблемой, решаемой в данном техническом решении, является определение способностей человека на основании признаков, которые явно его идентифицируют.
Техническим результатом, достигаемым при решении вышеуказанной технической задачи, является повышение полноты, точности и скорости оценки способностей пользователя.
Данный технический результат достигается благодаря реализации способа подготовки рекомендаций для принятия решений на основе компьютеризированной оценки способностей пользователей, в котором предоставляют пользователю доступ к по меньшей мере одному компьютеризированному заданию для его решения; осуществляют распознавание эмоций пользователя в реальном времени во время решения по меньшей мере одного задания посредством по меньшей мере одной видеокамеры; получают данные о решении пользователем по меньшей мере одного задания; определяют по меньшей мере одну способность пользователя на основании данных, полученных после решения по меньшей мере одного задания и распознанных эмоций пользователя; формируют рекомендации пользователю для принятия решений на основании определенной на предыдущем шаге по меньшей мере одной способности.
В некоторых вариантах осуществления компьютеризированным заданием является вычислительная задача и/или видеоинтервью, и/или игра.
В некоторых вариантах осуществления при предоставлении пользователю доступа к по меньшей мере одному компьютеризированному заданию для его решения, осуществляют биометрическую аутентификацию.
В некоторых вариантах осуществления при распознавании эмоций пользователя дополнительно осуществляют идентификацию пользователя.
В некоторых вариантах осуществления при распознавании эмоций пользователя используются сенсорные датчики носимых устройств.
В некоторых вариантах осуществления при распознавании эмоций и психофизиологического состояния пользователя применяются технические средства и методы окулографии.
В некоторых вариантах осуществления проводят распознавание эмоций пользователя на основании его речи, учитывая ее скорость и/или тональность.
4
ЗАМЕНЯЮЩИЙ ЛИСТ (ПРАВИЛО 26)
В некоторых вариантах осуществления при распознавании эмоций пользователя используют сверточную нейронную сеть и/или рекуррентную нейронную сеть.
В некоторых вариантах осуществления данными о решении задания пользователем являются параметры действий пользователя, зафиксированные во время решения пользователем задания.
В некоторых вариантах осуществления определяют показатель способности пользователя, предварительно поставив весовые коэффициенты данным о решении задания пользователем, зафиксированным действиям пользователя и/или распознанным эмоциям.
В некоторых вариантах осуществления рекомендацией для пользователя является вакансия и / или набор вакансий, которые могут представлять интерес для пользователя. КРАТКОЕ ОПИСАНИЕ ЧЕРТЕЖЕЙ
Признаки и преимущества настоящего технического решения станут очевидными из приведенного ниже подробного описания и прилагаемых чертежей, на которых:
На Фиг. 1 - показана блок-схема примера реализации способа и схемы подготовки рекомендаций для принятия решений на основе компьютеризированной оценки способностей пользователей на основании распознавания эмоций пользователя;
На Фиг. 2 - показана иллюстрация задачи Balloon Analogue Risk. На каждой попытке задачи пользователю показан виртуальный воздушный шар. Пользователь может нажать на одну из кнопок: накачать [воздушный шар] или вывести деньги. В случае (A-D) пользователь получает виртуальное денежное вознаграждение. В любой момент пользователь может забрать деньги и сохранить накопленный доход (Е). Существует ненулевая вероятность взрыва воздушного шара при любом нажатии пользователем кнопки "накачать". Если воздушный шар взорвется, то участник не заработает денег в этой попытке (F);
На Фиг. 3 - показан пример распознаваемых эмоций пользователей с их отличительными признаками;
5
ЗАМЕНЯЮЩИЙ ЛИСТ (ПРАВИЛО 26)
На Фиг. 4 показан концептуальная архитектура системы подготовки рекомендаций для принятия решений на основе компьютеризированной оценки способностей пользователей;
На Фиг. 5 показано распознавание эмоций пользователя посредством видеокамеры, находящейся в устройстве, на котором осуществляется выполнение пользователем задания;
На Фиг. 6 показан вариант реализации, когда вместо компьютеризированного задания для пользователя используют, например карточную игру покер, результаты которого и последовательность принимаемых решений игроков могут быть проанализированы видеоаналитикой с учетом принципов нейропсихологии;
На Фиг. 7 показано распознавание эмоций пользователя на основании сенсорных датчиков носимых устройств;
На Фиг. 8 показан пример данных пользователя, на основании которых на устройстве обработки данных определяются способности пользователя.
ПОДРОБНОЕ ОПИСАНИЕ ИЗОБРЕТЕНИЯ
Ниже будут описаны понятия и определения, необходимые для подробного раскрытия осуществляемого технического решения.
В данном техническом решении аналогично способностям могут использоваться личные характеристики, склонности, таланты, предпочтения пользователя.
Реализованные в данном техническом решении способы и системы позволяют выявить соответствие кандидатов, которые являются соискателями на должность, требованиям к данной должности на основе оценки результатов поведения кандидатов, полученных из одной или нескольких задач (или тестов), составленных на основе принципов нейробиологии и психологии, как показано в источнике информации [3], в том числе с учетом эмоциональных признаков данного человека. Поведенческий результат кандидатов можно сравнить с моделью сотрудника, которая представляет собой характерный вариант сотрудника для конкретной позиции в отдельно взятой компании, с учетом известной результативности и/или личных качеств сотрудников данной компании, или характерной в общем для рынка и/или индустрии. Очевидно, что понятие характерного кандидата на позицию включает некоторую погрешность, которая допустима в некоторых вариантах реализации. Множество задач, основанных на б
ЗАМЕНЯЮЩИЙ ЛИСТ (ПРАВИЛО 26)
принципах различных нейронаук, могут быть представлены в виде графических игр, реализованных в мобильном приложении или программном обеспечении компьютера, или в интерфейсе виртуальной и/или дополненной реальности, которые предназначены для тестирования и измерения широкого спектра эмоциональных и когнитивных признаков человека, играющего в данные игры. Дополнительно, может анализироваться эмоциональная реакция кандидата на выполнение задания или собеседника в процессе игры и/или интервью, с помощью приложения или устройств, анализирующих выражения лица, движение глаз, направление взгляда, движение тела, и/или биометрические параметры. Использование основанных на нейронауках заданий, эмоциональных признаков пользователя и анализ результатов этих заданий и/или интервью позволяет компаниям оптимизировать процесс найма и отбора кандидатов, снижая влияние человеческого фактора представителя нанимающей стороны и недостатков предварительного отбора по ограниченной информации в резюме и/или социального профиля кандидата. Помимо того, что данная информация является полезным инструментом для рекрутинга для компаний, описанные здесь системы и способы могут помочь людям в формировании команд, анализе межличностных отношений, формировании рекомендаций по совместимости людей, а также в планировании карьеры и идентификации своих талантов. Используя тесты, которые измеряют широкий спектр эмоциональных и когнитивных признаков, реализованные системы и способы могут определить сильные и слабые стороны испытуемого и применить эту информацию для рекомендаций по развитию своих навыков, навыков межличностных отношений, а также по выбору наиболее предпочтительных профессий, и компаний с подходящей корпоративной культурой. Дополнительно, описанные здесь системы и способы могут помочь компаниям более точно сегментировать клиентов и, например, определять насколько потенциальный клиент соответствует целевому сегменту. За счет выявления дополнительного спектра особенностей личности, компании и индивидуальные предприниматели могут расширить свои модели принятия решения, по которым они ранжируют клиентов и принимают решения, в том числе, в части стоимости продуктов и услуг, не ограничиваясь. Например, выявленная у потенциальных или имеющихся клиентов склонность к избежанию рисков, ответственность, честность, исполнительность и прочие индивидуальные характеристики могут помочь выявить более благонадежных клиентов, которые принесут больший доход, или принесут меньше убытков, не ограничиваясь. Также, рекомендательные системы, например,
7
ЗАМЕНЯЮЩИЙ ЛИСТ (ПРАВИЛО 26)
электронных магазинов и прочих систем компаний и индивидуальных предпринимателей, предоставляющих продукты и услуги, могут быть уточнены за счет дополнительных выявленных индивидуальных особенностей личности, описанных выше. Это может способствовать более точному прогнозированию интересов покупателя, пониманию что лучше может повлиять на взвешенное или спонтанное принятие решения о покупке, какую, в какой форме, сколько раз и когда данному клиенту эффективно показывать таргетированную рекламу, не ограничиваясь.
Согласно варианту реализации способа рекомендаций для принятия решений на основе компьютеризированной оценки личности и способностей пользователей, показанного на Фиг.1 , осуществляют следующие шаги.
Шаг 101 : предоставляют пользователю 401 доступ к по меньшей мере одному компьютеризированному заданию для его решения на устройстве 402, как показано на Фиг. 4;
В некоторых вариантах реализации данного изобретения компьютеризированным заданием является вычислительная задача или компьютерная игра, в том числе в интерфейсе виртуальной и/или дополненной реальности, не ограничиваясь. В других вариантах реализации заданием является видеоинтервью, причем дополнительно используется приложение, анализирующее видео, и/или аудио, и/или распознающее речь, и/или кинетические, и/или биометрические параметры пользователя, которое осуществляет оценку совместимости людей, реакцию на параметры товаров и услуг, а также анализ эмоций, уровень стресса, несовпадения подсознательных реакций и создаваемого образа.
Видеоинтервью могут осуществлять в формате "человек-человек" или "человек- робот". В других вариантах осуществления в рамках видеоинтервью пользователю 401 на графическом интерфейсе устройства 402 появляются вопросы, ответы пользователя на которые записываются.
В данном техническом решении пользователем 401 может быть студент или аспирант, планирующий свою карьеру и учебу (в том числе, в смысле непрерывного образования и повышения квалификации, самостоятельно и посредством учебных программ и заведений). В других вариантах реализации пользователем 401 является лицо, осуществляющее поиск работы. Пользователь 401 может решить задачи или пройти компьютерные игры, к которым предоставлен доступ, или пройти видеоинтервью, после чего система может создать профиль пользователя,
8
ЗАМЕНЯЮЩИЙ ЛИСТ (ПРАВИЛО 26)
основываясь на определенных его способностях и/или введенной им информации о себе. В других вариантах, это может быть покупатель товаров и услуг, или люди, на основе индивидуальных или усредненных характеристик которых делаются выводы рекомендательными системами.
Пользователь 401 создает логин и пароль, заполняет информацию о себе, после чего осуществляет аутентификацию и приступает к решению задачи, получая таким образом доступ к выполнению задания. В других вариантах реализации пользователь 401 получает URL-ссылку на Интернет-ресурс, в котором расположены компьютеризированные задания для решения. Дополнительно аутентификация может осуществляться посредством использования биометрической аутентификации, например, посредством аутентификации по отпечатку пальца, по радужной оболочке глаза, по геометрии лица, термограмме лица, сетчатке глаза, голосу и/или прочим биометрическим параметрам, не ограничиваясь, как показано на Фиг. 5. Затем пользователь 401 может решить компьютеризированные задачи системы, используя, например, носимое или стационарное вычислительное устройство 402, например персональный компьютер, ноутбук, мобильное, носимое устройство или планшет. В некоторых вариантах реализации затем рекомендуют пользователю 401 различные роды занятий, профессии, отрасли промышленности на основании определенных или введенных им навыков и признаков пользователя 401. В качестве примеров отраслей могут быть рекомендованы консалтинг, образование, здравоохранение, маркетинг, розничная торговля, развлечения, потребительские товары, предпринимательство, технологии, хедж-фонды, управление инвестициями, инвестиционно-банковская деятельность, частный капитал, разработка продуктов, управление продуктами и т.д. Специалисту в данной области знаний очевидно, что данные отрасли не являются ограничивающими.
В некоторых вариантах реализации данного технического решения, как показано на Фиг. 6, вместо компьютеризированного задания для пользователя используют, например карточную игру покер, или стратегическую игру, результаты которой и последовательность принимаемых решений игроков могут быть проанализированы видеоаналитикой с учетом принципов нейропсихологии.
В соответствии с различными вариантами осуществления изобретения для обеспечения доступа пользователей к учетной записи для решения заданий могут использоваться несколько факторов аутентификации, например двухфакторная аутентификация. Например, помимо предоставления логина и пароля для доступа
9
ЗАМЕНЯЮЩИЙ ЛИСТ (ПРАВИЛО 26)
к учетной записи пользователю 401 также может быть предложено отправить подтверждение (например, содержащее проверочный код) со второго устройства, например мобильного телефона пользователя, для получения доступа. На сервере системы может быть предоставлен доступ к учетной записи только после проверки информации, относящейся ко второму фактору, включая, но не ограничиваясь, имя пользователя, пароль и номер мобильного телефона пользователя. В других вариантах реализации в качестве еще одного фактора аутентификации могут использовать еще один биометрический идентификатор. Чтобы кто-то мог получить несанкционированный доступ к учетной записи, этому человеку необходимо узнать не только логин и пароль пользователя, но и номер мобильного телефона пользователя, что по понятным причинам усложнит злоумышленнику доступ к системе. У злоумышленника должна быть возможность отправить / получить CMC с телефона жертвы.
В качестве компьютеризированной задачи для пользователя могут использоваться задания, подобранные с учетом применения различных нейронаук или когнитивной психологии, которые позволяют определить четкую корреляцию между результатом выполненной задачи и способностями пользователя. Примером таких задач могут быть известные из уровня техники [6] вычислительные задачи Analogical Reasoning, Balloon Analogue Risk Task, Choice Task, Dictator Task, Digit Span, EEfRT, Facial Affect Task, Finger Tapping, Future Discounting, Flanker Task, Go/No-Go, Mind in the Eyes, N-Back, Pattern Recognition, Reward Learning Task, Tower of London, Trust Task и другие. Каждая вычислительная задача или несколько в совокупности могут измерять признаки пользователя, которые отражают его способности. Например, задача Balloon Analogue Risk позволяет оценить склонность пользователя к риску (Фиг. 2), а задача Flanker Task позволяет оценить склонность к уклонению от ответов, которые неуместны в данном контексте для пользователя.
Вся информация о пользователе, выявленные в дальнейшем способности пользователя, а также подготовленные для него автоматизированные рекомендации могут храниться на компьютерном носителе 405 информации. Компьютерные носители информации включают в себя, но не в ограничительном смысле, ОЗУ, ПЗУ, электрически программируемое ПЗУ (EPROM), электрически стираемое программируемое ПЗУ (EEPROM), флэш-память или память другой твердотельной технологии, ПЗУ на компакт-диске (CD-ROM), универсальный цифровой диск (DVD) или другое оптическое запоминающее устройство, магнитные ю
ЗАМЕНЯЮЩИЙ ЛИСТ (ПРАВИЛО 26)
кассеты, магнитную ленту, магнитный диск или другие магнитные устройства хранения данных, облачное хранилище данных, либо любой другой носитель, который можно использовать для хранения нужной информации и к которому пользователь может осуществить доступ.
Шаг 102: осуществляют распознавание эмоций пользователя в реальном времени во время решения по меньшей мере одного задания посредством по меньшей мере одной видеокамеры;
В других вариантах реализации для осуществления распознавания эмоций пользователя дополнительно используют сенсорные датчики носимых устройств, как показано на Фиг. 7. Например, во время злости или тревоги пользователя, повышается его пульс, что фиксируется сенсорным датчиком носимого устройства и таким образом влияет на определение способностей данного пользователя.
Во время решения пользователем задания, к которому был разрешен доступ, в реальном времени осуществляется распознавание лица пользователя посредством использования видеокамеры 406 и появляющихся на нем эмоций пользователя (как показано на Фиг. 5).
Варианты осуществления, которые описаны здесь, позволяют обнаруживать и распознавать изображения лиц с широкими вариациями в их положении перед видеокамерой 406, освещении, степени старения пользователя, его расе и т.д. В данном техническом решении могут использоваться известные из уровня техники традиционные способы распознавания лиц, представленные в работе [4]. Современные способы распознавания лиц предоставляют решения в режиме реального времени, которые обеспечивают высокие скорости распознавания, в том числе посредством анализа ЗО-модели лица. В некоторых вариантах реализации могут использоваться заранее подготовленные наборы данных для автоматического распознавания эмоций искусственной нейронной сетью, такие как расширенный набор данных Cohn-Kanade (СК +), база данных выражений лиц MMI и набор данных лиц Торонто (TFD), не ограничиваясь. Для определения эмоций пользователя на лице может использоваться способ Экмана и Фризена [5], который позволяет кодировать лицевые движения (FACS), где анатомические движения на лице описываются набором единиц действия (action units), которые имеют некоторую связанную мышечную основу. Отслеживая движения лица и измеряя количество движений на лице, используемый способ классифицирует различные выражения лица и эмоции. В одной из реализаций способа при распознавании эмоций формируется статическая ЗО-модель лица и/или анализируется ЗР-модель
11
ЗАМЕНЯЮЩИЙ ЛИСТ (ПРАВИЛО 26)
лица в динамике. В первом кадре полученной последовательности изображений из видеокамеры выбираются ориентирные черты лица, такие например как углы глаз и углы рта. Затем осуществляется анализ изменения выбранных ориентирных черт лица и на основании данных изменений осуществляется классификация и запись эмоций, которые примерно показаны на Фиг. 3.
В данном техническом решении могут использовать сверточные нейронные сети (CNN) для распознавания выражений лица и эмоций пользователя. На входе искусственной нейронной сети получают набор выражений лица человека из видеокамеры 406 или носителя 405 информации системы 403, после чего используют сверточную нейронную сеть для распознавания выражения лица или эмоции пользователя, т.е. классифицируют полученные выражения лица на оснований обученной нейронной сети. Выявленные эмоции, могут быть следующими: гнев, счастье, страх, печаль, радость, отвращение, удивление и нейтральность, другие и их комбинации (Фиг. 3). В некоторых вариантах осуществления используют сверточную нейронную сеть (CNN) совместно с рекуррентной нейронной сетью (RNN).
В некоторых вариантах реализации изобретения могут использоваться другие методы, используемые для классификации эмоций: байесовские сети, многослойные нейронные сети, скрытые Марковские модели, деревья решений, SVM, kNN и т. д.
Также дополнительно в данном изобретении могут осуществлять распознавание эмоций на основании речи пользователя, учитывая ее скорость, тональность и т.д. Например, если речь пользователя ускоряется, значит он начинает испытывать тревогу. Разные люди в спокойном состоянии говорят с разной скоростью. В том числе в некоторых языках речь более размеренная, а в других рубленная и быстрая.
Мобильный телефон 402, планшет или компьютер, на котором пользователь осуществляет выполнение компьютеризированного задания, может также включать в себя одну или несколько встроенных или внешних видеокамер 406, причем одна или несколько из которых могут быть расположены на той же стороне, что и экран. В альтернативном варианте осуществления видеокамера может быть расположена на другой стороне от экрана или размещена во вне.
Непосредственно решение заданий осуществляется посредством графического пользовательского интерфейса, который может содержать дисплей и/или разъем для внешнего дисплея или проектора данных, а также клавиатуру или другие
12
ЗАМЕНЯЮЩИЙ ЛИСТ (ПРАВИЛО 26)
применимые средства управления (например, сенсорный экран или микрофон для голосового управления или отдельные клавиши/кнопки/регуляторы/переключатели), выполненный с возможностью для обеспечения пользователя устройства визуализацией данных и средствами управления устройством. Кроме того, устройство 402 пользователя может содержать приемопередатчик, включающий, например, радиомаяк, включающий в себя беспроводной приемопередатчик, такой как WLAN или приемопередатчик GSM/UMTS/LTE, для общей связи с другими устройствами и/или сетевой инфраструктурой и/или другими средствами беспроводной или проводной передачи данных, такими как один или несколько проводных интерфейсов (например, HDMI или USB (универсальная последовательная шина)) для связи с другими устройствами, такими как терминальные устройства, периферийные устройства, такие как внешние датчики или сетевая инфраструктура. Специалисту в данной области очевидно, что устройство может содержать множество дополнительных функциональных и/или структурных элементов для обеспечения пользователю решения заданий, причем данное подробное раскрытие не должно истолковываться как ограничение присутствия дополнительных элементов любым способом.
В других вариантах осуществления решение заданий осуществляется посредством использования голосового помощника, например, такого как Alexa, Cortana, Siri.
Дополнительно в некоторых вариантах реализации осуществляют распознавание и идентификацию личности человека посредством видеокамеры 406, например, на основании ранее полученной фотографии или набора фотографий пользователя.
Шаг 103: получают данные о решении пользователем по меньшей мере одного задания;
Данными о решении пользователем задания являются результаты 801 пройденной компьютерной игры, решенной вычислительной задачи или пройденного видеоинтервью, в зависимости от вида задания, как показано на Фиг. 8. Также данные могут в себя включать параметры 802 действий пользователя, зафиксированные во время решения пользователем задания. Такими параметрами могут являться координаты места нажатия на экран одним или несколькими пальцами, сила нажатия, частота нажатий, места кликов курсором компьютерной мыши, стилусом и/или его аналогами, действия пользователя на клавиатуре. В
13
ЗАМЕНЯЮЩИЙ ЛИСТ (ПРАВИЛО 26)
отличие от видеоигр, мерой успеха в познавательной игре, целью которой является определение способностей пользователя, является не только, сколько уровней было пройдено пользователем, а например интенсивность, с которой пользователь осуществляет прохождение. Например, в качестве данных о решении задания может быть время, в течение которого пользователь не осуществляет никаких действий, что говорит о его мыслительной деятельности над задачей и соответственно можно сделать некоторый вывод о его способностях. Дополнительно посредством видеокамеры 406 может определяться направление и скорость 803 перемещения взгляда пользователя: статично и в динамике. В случае использования мобильных и/или носимых устройств, может регистрироваться изменение положения устройства в пространстве посредством встроенного гироскопа, а также иные кинетические и биометрические параметры 804, которые данные устройства регистрируют.
В некоторых вариантах реализации, например, могут быть собраны данные, связанные с пользователем, такие как физиологические данные, полученные путем определения состояния пользователя посредством мониторинга частоты сердечных сокращений, или температура тела, или давление, или потоотделение. В других вариантах могут быть собраны данные, относящиеся к устройству, на котором пользователь решает задачи, такие как информация о статусе устройства и/или информация о содержимом памяти при согласии пользователя. Также могут быть собраны данные 806 об окружающей среде, такие как информация о температуре или атмосферном давлении из внешних датчиков. Различные типы исходных данных могут также использоваться в той же процедуре определения способностей пользователя.
Вышеперечисленные данные поступают на устройство 404 обработки данных системы 403 из устройства 402 пользователя, на котором осуществляется выполнение задания и других внешних датчиков, как показано на Фиг. 8.
Шаг 104: определяют по меньшей мере одну способность пользователя на основании данных, полученных после решения по меньшей мере одного задания и распознанных эмоций пользователя;
На основании данных, полученных после решения по меньшей мере одного задания и распознанных эмоций пользователя, осуществляется прогнозирование характеристик личности, оценка персональных качеств, интересов, склонностей, талантов или способностей пользователя.
14
ЗАМЕНЯЮЩИЙ ЛИСТ (ПРАВИЛО 26)
Все указанные выше данные, включая, но не ограничиваясь данными о взаимодействии пользователя с тестами, задачами, данные об эмоциях, микромимике, выражении лица в ходе выполнения задания, используются в качестве входящих параметров для алгоритмов, основанных на методах машинного обучения. Данные алгоритмы могут включать как методы обучения с учителем (включая, но не ограничиваясь, регрессионным анализом, дискриминантным анализом, обобщенными линейными моделями, решающими деревьями, методом опорных векторов, нейронными сетями) так и методы обучения без учителя (включая, но не ограничиваясь кластерным анализом, методом главных компонент, самоорганизующимися картами). Итогом действия алгоритма является классификация пользователей на предмет соответствия требованиям, необходимым для замещения той или иной вакансии, а также определение уровня когнитивных способностей и эмоционального интеллекта пользователя.
Дополнительно может осуществляться прогноз соответствия пользователя корпоративной культуре компании, вероятность достижения пользователем требуемых результатов на соответствующей должности в компании, склонность к фроду и прочее, не ограничиваясь, а также склонности к определенным профессиям, большей эффективности в том или ином виде деятельности.
Каждому заданию заранее ставится в соответствие набор способностей, которые коррелируют с данным типом задания. Дополнительно осуществляют поиск соответствия между метриками, полученными во время выполнения пользователем задания (время решения, время обдумывания, скорость движения и т.п.), а также набором эмоций пользователя и способностями.
Некоторые способности могут в простейшем виде определяться следующим образом: шах*- f ^current)
где Ncurrent - количество баллов, полученных при прохождении задания, Nmax - максимальное количество баллов, которые могут быть получены за прохождение задания (с учетом количества попыток), / tcurTent функция, зависящая от общего времени прохождения задания, - константа масштабирования для каждого типа задания.
В некоторых вариантах осуществления определяют показатель способности пользователя, предварительно поставив весовые коэффициенты данным о решении задания пользователем и распознанным эмоциям. Только
15
ЗАМЕНЯЮЩИЙ ЛИСТ (ПРАВИЛО 26)
предварительно данные о решении задания преобразуют в числовое значение и распознанные эмоции аналогично, например в порядковую, либо интервальную шкалу.
Например, показатель способности может быть рассчитан как аффинная комбинация данных о решении задания пользователем, в числовом эквиваленте, и данных о распознанных эмоциях пользователя:
Pi = Rxa + 5х(1 - а),
где R является основным показателем данных о решении задания, S - это данные о распознанных эмоциях и весовой коэффициент представляет собой действительное число между 0 и 1. Весовой коэффициент а может быть установлен любым подходящим способом и в некоторых вариантах осуществления может быть установлен на основе относительной важности данных, связанных с данными о распознанных эмоциях S. Как описано выше, высокий коэффициент данных может указывать на относительную важность этих данных, которые может иметь пользователь. Соответственно, весовой коэффициент а может быть установлен (или может быть установлен на основе) на уровне, определяющем относительную важность данных.
Каждая способность может выражаться численным значением, например от 0 до 100 очков или в процентах. В разных вариантах осуществления подсчета очков может учитываться общее количество баллов, полученных при решении задания, и времени, аналогично другим стандартным шкалам интеллекта, таким как тесты Векслера или Равена.
Шаг 105: формируют рекомендации пользователю для принятия решений на основании определенной на предыдущем шаге по меньшей мере одной способности.
На данном шаге после определения способностей пользователя ему предоставляют информацию о его способностях. Например, система может предоставить пользователю его балл по каждой способности за одну или несколько попыток прохождения заданий.
В качестве еще одного примера система определения способностей пользователя может рекомендовать на основе определенных значений способностей одну или несколько вакансий и / или классов вакансий, которые могут представлять интерес для пользователя, и предоставлять ему любую подходящую информацию для этого. Например, пользователю могут предложить одно или
16
ЗАМЕНЯЮЩИЙ ЛИСТ (ПРАВИЛО 26)
несколько дополнительных заданий, если у него значение показателя способности выше определенного порога для данной способности.
Пользователю могут предоставить информацию касаемо того, какое значение и какие способности пользователей для работы сравниваются со способностями других пользователей, подавших заявку на вакансию. Дополнительно или, альтернативно, могут предоставить пользователю баллы по способностям других пользователей (в обезличенной форме), чьи оценки были определены для каждого задания. В некоторых вариантах реализации, если система определения способностей имеет разрешение пользователя на публикацию о нем информации, эти данные могут быть показаны другим пользователям в различном виде. Например, это может быть положение на графике результатов данного пользователя, относительно разброса и/или распределения результатов других пользователей, не ограничиваясь.
Кроме того, заявленное техническое решение может быть реализовано как способ, устройство или система с использованием стандартных программных и/или инженерных методов для разработки программного обеспечения, прошивки, оборудования или любой их комбинации для управления компьютером для реализации раскрытого изобретения.
Некоторые части настоящего изобретения представлены в терминах алгоритмов и других представлений операций с битами данных или двоичными цифровыми сигналами в компьютерной памяти. Следует принимать во внимание, что определения или выводы, упомянутые в данном описании, могут быть реализованы с использованием методов искусственного интеллекта. Более конкретно, термины «обработка», «вычисление», «определение», «установление», «анализ», «идентификация», «проверка» или т.п. могут относиться к операциям и/или процессам компьютера, вычислительной платформы, компьютерной системы или другому электронному устройству, которые манипулируют и/или преобразуют данные, представленные в виде физических (например, электронных) величин в регистрах и/или запоминающих устройствах компьютера, в другие данные, аналогично представляемые в виде физических величин в пределах регистров и/или запоминающих устройств компьютера или другого носителя информации, который может хранить инструкции для выполнения способов, операций и/или процессов, упомянутых выше. ПРИМЕРЫ РЕАЛИЗАЦИИ
17
ЗАМЕНЯЮЩИЙ ЛИСТ (ПРАВИЛО 26)
Ниже на основании приведенных примеров применения и реализации данного технического решения специалисту в данной области техники очевидно, что решение обладает промышленной применимостью.
Пример 01 : Когда на работу приглашаются студенты и недавние выпускники с малым опытом работы, а также люди меняющие профессию, информации об их прошлом опыте работы, резюме и рекомендаций может быть недостаточно для предварительной оценки профильных способностей, необходимых на новой позиции. Дополнительно, когда при использовании субподрядной работы (на контрактной основе и/или на добровольных началах) (например, с применением инфокоммуникационных технологий таких как: краудсорсинг и/или краудворкинг и/или прочие), не ограничиваясь, информации об и/или в отзывах и рекомендациях о работниках может быть недостаточно.
Например, из 20,000 человек в офисах продаж компании, которых нанимают в год, 13,000 (65%) уходят в течение короткого промежутка времени. Компания тратит на их подбор и обучение большие деньги (ориентировочно 250 долларов на каждого), а отток в 10 раз превышает показатель оттока сотрудников из обычных офисов (центрального аппарата). Более того, из них 3,250 сотрудников в год (25% из 13,000) вообще приглашают по ошибке, в результате чего сотрудники увольняются. Только лишь на подборе и обучении этих 3,250 сотрудников компания теряет 812,500 долларов в год. Если потери от всех ушедших посчитать, добавить неэффективность продаж и снижение лояльности клиентов от плохого обслуживания, то сумма в разы увеличивается.
Возникает задача отличать профильных кандидатов, предрасположенных к той или иной профессии, и потенциально более результативных из них от остальных с использованием мобильного игрового приложения и выявления способностей пользователей и/или посредством интерфейса виртуальной и/или дополненной реальности, не ограничиваясь. При этом, требуется снизить ошибки в определении вероятности наличия или отсутствия перечисленных выше качеств, и повысить устойчивость к подделке результата тестирования.
Перед тем как новый кандидат на позицию менеджера продаж допущен на интервью, он получает код активации или индивидуальную URL-ссылку на описываемое техническое решение, которое и определяет его способности и автоматически прогнозирует насколько он перспективен в роли продавца (в данной компании и/или в профессии в целом). При этом игра устроена так, что кандидату не очевидно каким образом происходит измерение его навыков и способностей,
18
ЗАМЕНЯЮЩИЙ ЛИСТ (ПРАВИЛО 26)
кандидат не может подделать результат, в том числе, попросив другого игрока сыграть вместо него.
В итоге, компания предварительно квалифицирует кандидатов по способностям и приоритезирует для прохождения интервью кандидатов с наибольшим рейтингом.
В результате более качественного отбора кандидатов, исключающих попадание в профессию тех, которым эта работа не свойственна, отток сотрудников снижается до среднего по рынку, потери на ошибочный найм уменьшаются. Повышение качества отбора по прогнозу результативности кандидатов приводит к росту лояльности клиентов и удельного объема продаж.
Пример 02: Когда менеджеры по подбору персонала получают больше откликов на вакансии, чем они способны эффективно обработать, им приходится снижать среднее количество рабочего времени, уделяемого анализу резюме и/или использовать автоматические средства анализа резюме на семантическую близость к описанию вакансии. Эти и прочие методы автоматизированного анализа резюме, а также профилей и активности кандидатов в социальных сетях, помогают сократить время анализа, но снижают качество поиска. Помимо того, что резюме отражает сильно ограниченную информацию о кандидате, оно может быть оптимизировано кандидатами под такие аналитические системы, что может создать преимущество для менее подходящих кандидатов. Не все кандидаты умеют правильно составить резюме и использовать техники их оптимизации. Дополнительно, и резюме, и информация о кандидатах в социальных сетях редактируются самими кандидатами, с целью создания желаемого образа, не обязательно совпадающим с реальным.
Допустим, нанимающий менеджер, руководитель по подбору персонала крупной компании, или агентство, действующее от их имени, размещает тысячи описаний вакансий на собственных или внешних сайтах. Кандидаты откликаются на них даже, если не обязательно соответствуют требованиям вакансии. В результате, менеджер, осуществляющий подбор, неэффективно тратит время на отсеивание более 80% неподходящих резюме. При этом, в условиях ограничения времени, в среднем на оценку одного резюме может уходить менее 10 секунд. При этом в условиях ограничений описанных выше резюме более подходящего кандидата может быть непреднамеренно отброшено, а менее подходящего - удостоиться более пристального внимания.
19
ЗАМЕНЯЮЩИЙ ЛИСТ (ПРАВИЛО 26)
Возникает задача эффективного отсеивания кандидатов на основании информации, которую они не редактируют, содержащую реальную информацию о них, а не желаемый образ действительности. Необходимо сделать так, чтобы на вакансии могли откликаться только те, кто соответствует квалификационным требованиям, кто по своим склонностям, характеру и складу ума наиболее подходит под требования вакансии. При этом, предварительное, квалифицирующее тестирование на соответствие этим требованиям должно проходить автоматически, без непосредственного участия представителей компании для того, чтобы можно было масштабировать охват поиска кандидатов. Необходимо, чтобы осуществлялся надежный контроль аутентификации пользователя, чтобы результаты тестирования нельзя было подделать, передав решение заданий другому человеку.
Кандидатам, изъявившим желание работать в компании, присылается индивидуальная URL-ссылка или код активации на мобильную игру, которая автоматически прогнозирует насколько кандидат соответствует требованиям вакансии и профилю идеального кандидата, определяя его способности. При этом игра устроена так, что кандидату не очевидно каким образом происходит измерение его навыков и способностей и он не может подделать результат, в том числе, попросив другого игрока сыграть вместо него.
В итоге, компания предварительно квалифицирует кандидатов по способностям, и им открывается информация о вакансиях, которым они наибольшим образом подходят. Как вариант, компания может не публиковать вакансии в открытом доступе, чтобы полностью исключить отклики неподходящих кандидатов, делать это частично, или рассматривать в первую очередь кандидатов, прошедших предварительную квалификанию.
Как результат, более 80% неподходящих резюме автоматически отсортированы, что сократило загрузку менеджера, осуществляющему отбор, без существенных потерь в качестве анализа. Процесс возможно неограниченно масштабировать, поскольку на такую предварительную сортировку не расходуются человеческие ресурсы компании.
При этом, помимо резюме и информации о кандидате на основе социальных сетей, которые традиционно применяются для анализа кандидатов, менеджер получает дополнительную информацию об оценке персональных качеств, интересов, склонностей, талантов и способностей кандидата. В свою очередь, это способствует более качественному отбору кандидатов, а после их найма - большей
20
ЗАМЕНЯЮЩИЙ ЛИСТ (ПРАВИЛО 26)
удовлетворенности сотрудников своей работой, которая соответствует их способностям и предпочтениям, повышению результативности, сокращению оттока персонала.
Пример 03: При оценке личной совместимости и формировании команд людям приходится ориентироваться на свои умения выносить суждения о других людях. При этом данные суждения могут быть искажены предвзятым мнением, которое приобретено сознательно или подсознательно на основе прошлого жизненного опыта и навязанных стереотипов. Так же как не каждый прошел для этого специальную подготовку, чтобы выносить подобные суждения квалифицированно.
Допустим, менеджер по персоналу, нанимающий менеджер, или, например, покупатель продукта или услуги, которого убеждает продавец, или просто человек, который хочет глубже понять отношение с другим человеком, участвуют в интервью, деловой встрече или иной беседе. Взаимодействие этих людей во время непосредственного разговора лицом к лицу друг с другом дает множество полезной информации. В частности, микрореакции и микровыражения, которые возникают на подсознательном уровне проявляются в движениях глаз, век, уголков рта, потении, жестах, не ограничиваясь. Эти подсознательные и/или неконтролируемые реакции могут быть краткосрочными и также маскироваться сознательно демонстрируемыми, чтобы создавать желаемое впечатление. Дополнительно, эмоциональные реакции можно проследить, например, по изменению тона и громкости голоса, частоте речи, сглатывании, изменению окраски лица, набухании или проявлении вен, не ограничиваясь.
Типы испытываемых собеседником эмоций, а также их несовпадение между визуально распознаваемыми подсознательными и сознательными реакциями, эмоциями в голосе, и значением сказанного, дает дополнительную информацию для принятия решения. Однако, не всякий человек имеет достаточно опыта, квалификации и умений для того, чтобы заметить, распознать и правильно классифицировать данные эмоции и их несовпадения, описанные выше.
Возникает задача эффективного распознавания и регистрации эмоции собеседника в контексте, учета несовпадений между содержанием речи, эмоций в голосе, сознательных и подсознательных эмоций демонстрируемых внешне. При этом делать это автоматически, как в присутствии человека, так и удаленно (по видеосвязи).
Людям, изъявившим желание провести интервью, рабочее совещание, или прочую беседу предлагается провести личную встречу в присутствии камеры, или
21
ЗАМЕНЯЮЩИЙ ЛИСТ (ПРАВИЛО 26)
посредством видеосвязи через мобильное устройство или компьютер, имеющих видеокамеру. В последнем случае всем участникам (двум и более), присылается URL-ссылка или код активации, которые запускают видеосеанс связи. Каждый собеседник может дать согласие или отказаться от распознавания и регистрации его эмоций во время данного сеанса и видеозаписи. Если как минимум один из участников дал согласие, осуществляется регистрация этих данных во время данного сеанса видеосвязи, в соответствии с полученными разрешениями.
В некоторых вариантах реализации, во время совещания, тренинга, сеанса игры (в том числе настольной или бизнес игры), например, с участием нескольких человек в одной комнате или удаленно, осуществляется видеорегистрация (с помощью как минимум одной внешней или встроенной камеры) действий и реакций как минимум одного участника и распознавание его эмоций и реакций на других участников, их действия и ситуацию на совещании, тренинге, ситуацию в игре, не ограничиваясь. Дополнительно могут регистрироваться биометрические, кинетические параметры и параметры окружающей среды.
Как результат, как минимум организатор видеосвязи/видеозаписи (например, HR-менеджер компании, который организовал интервью кандидата с нанимающим менеджером, потенциальным будущим руководителем) получает дополнительную информацию: перечисленные выше реакции как минимум одного собеседника на другого, на произнесенные им слова, интонации в голосе, а также перечисленные выше эмоции во время собственных высказываний и иное во время видеосвязи.
Как результат, как минимум, организатор видеосвязи получает информацию как минимум об одном собеседнике: о его уровне стресса, личной приязни, манипуляциях (лести, лжи, психологическом давлении и прочих), степени уверенности в себе и в сказанном, не ограничиваясь, а также о сознательной и подсознательной реакции отдельно взятого собеседника на другого собеседника (и/или на группу собеседников, если общение проводилось среди нескольких участников), в том числе, в отношении сказанного и воспринимаемом данным собеседником расхождения между сказанным другими (текст), услышанным от других (речь) и увиденным в других (визуальные реакции других собеседников). Таким образом, даже в отсутствие записи реакций одного собеседника, можно сделать выводы о нем по взаимной реакции других собеседников на него, его эмоции, произнесенное им и подмеченное в нем на протяжении беседы.
22
ЗАМЕНЯЮЩИЙ ЛИСТ (ПРАВИЛО 26)
В итоге полученная дополнительная информация позволяет принять более взвешенное решение о личной совместимости людей и/или формировании команд, не ограничиваясь.
Пример 04: Когда требуется повышенная точность определения параметров личности и квалификация действий пользователя, особенно в ситуации повышенного риска неправильного принятия решений (например, высокой стоимости ошибки), возникает требование к повышенной точности анализа.
Возникает задача углубленного анализа характеристик личности, более глубокой оценке персональных качеств, интересов, склонностей, талантов или способностей пользователя, с учетом расширенного набора видео и/или аудио и/или кинетической и/или биометрической информации о пользователе и/или параметров условий окружающей среды, собранной и анализируемой как в момент тестирования, так и/или на протяжении нескольких измерений с промежутками времени между ними и/или непрерывно, в качестве индивидуального исследования и/или групповых, с учетом взаимодействия с другими людьми, по которым собирается аналогичная информация и/или нет.
Допустим, кандидат рассматривается на вакансию: материально ответственного лица, кассира, аудитора, финансового директора и/или требуется предоставление ему доступа к особо охраняемой информации, или критическим процессам, не ограничиваясь. Требуется, осуществить более тщательную проверку кандидата, сотрудника, подрядчика и прочих, на соответствие повышенным требованиям. Примером таких требований может быть честность в раскрытии информации, отсутствие склонности к фроду, стремление соблюдать правила и обязательства, устойчивость к манипуляциям и угрозам, самообладание в нестандартных ситуациях и прочее, не ограничиваясь.
Людям, предоставившим разрешение, на проведение такого исследования предлагается провести его в присутствии камеры, или посредством видеосвязи через мобильное устройство или компьютер, имеющих видеокамеру. В последнем случае всем участникам (если их несколько), присылается URL-ссылка или код активации, которые запускают видеосеанс связи. Дополнительно производится считывание параметра пульса, и других биометрических и кинетических параметров, посредством носимых устройств. Осуществляется регистрация и распознавание информации об эмоциях пользователя, его реакциях в том числе физических во время предоставляемых заданий в рамках сеансов исследования.
23
ЗАМЕНЯЮЩИЙ ЛИСТ (ПРАВИЛО 26)
Как результат, как минимум, организатор исследования получает информацию как минимум об одном испытуемом пользователе: о его уровне стресса, личной приязни, манипуляциях (лести, лжи, психологическом давлении и прочих), степени уверенности в себе и в сказанном, не ограничиваясь, а также, если исследование включало взаимодействие с другими людьми, о сознательной и подсознательной реакции отдельно взятого собеседника на другого собеседника (и/или на группу собеседников, если общение проводилось среди нескольких участников), в том числе, в отношении сказанного и воспринимаемом данным собеседником расхождения между сказанным другими (текст), услышанным от других (речь) и увиденным в других (визуальные реакции других собеседников),. Дополнительно, в зависимости от целей анализа, может быть спрогнозировано в какой степени испытуемый проявляет: честность в раскрытии информации, отсутствие склонности к фроду, стремление соблюдать правила и обязательства, устойчивость к манипуляциям и угрозам, самообладание в нестандартных ситуациях и прочее, не ограничиваясь.
Данная информация об испытуемом в виде одиночного исследования, нескольких исследований или непрерывного исследования в течение заданного времени, позволяет менеджеру по персоналу, нанимающему менеджеру и/или агенту, действующему по их поручению, принять более взвешенные решения, с учетом дополнительной полученной информации.
Пример 05: При автоматизированной авторизации пользователей, может возникать сомнение, тот ли это пользователь осуществил авторизацию, а также он ли осуществлял действия в системе после авторизации. Типы применения могут быть различными и не ограничиваются примером описанным ниже.
Допустим, менеджер по подбору персонала направил URL-ссылку или код активации кандидату, для того, чтобы тот прошел тестирование в приложении, на веб сайте, или в программе на компьютере. При этом, если тестирование производится, например, удаленно, не под наблюдением доверенного лица или самого менеджера по подбору, который может удостоверить соблюдение правил, возникают сомнения, мог ли кандидат передать свои учетные данные или иным образом передать управление другому пользователю, который пройдет тестирование за него.
Возникает задача эффективного проведения авторизации пользователя при входе в систему, а также на протяжении сеанса работы с ней, чтобы можно было засвидетельствовать, что именно тот пользователь является автором данных
24
ЗАМЕНЯЮЩИЙ ЛИСТ (ПРАВИЛО 26)
действий (входа в систему и манипуляций с ней). При этом, преодолеть действующие ограничения систем авторизации, например, корректно отличать близнецов друг от друга и людей, в точности копирующей лицо пользователя маске, не ограничиваясь.
При авторизации пользователей в системе и на протяжении одного, нескольких манипуляций с ней, или непрерывно, регистрируются множественные личностные характеристики пользователя. Такие как распознавание черт лица и/или типов эмоциональных реакций во время заданий, и/или тембра голоса, его тона, эмоций в голосе, и/или семантики речи, не ограничиваясь. Собранный комплексный "цифро-эмоциональный отпечаток" характеризующий человека, сравнивается с таким же зарегистрированным ранее. Дополнительно, пользователя могут попросить пройти такую же комплексную авторизацию в присутствии человека, которому требуется лично удостовериться, что пользователь который выполнял действия в системе и лицо, с которым он коммуницируют - одно и то же лицо.
Так, например, перед подписанием договора о найме, или иными этапами рекрутингового процесса, менеджер по найму персонала, нанимающий менеджер, или агент действующий от их имени, может попросить пользователя повторно пройти авторизацию в его присутствии. Таким образом, он удостоверится, что пользователь, который осуществлял действия в системе и его собеседник - это одно и то же лицо. Поскольку, на протяжении действий пользователя в системе такая авторизация проводилась один, несколько раз, или непрерывно, он может получить соответствующую гарантию, что именно этот пользователь их осуществлял в эти моменты, а не передал управление иному лицу. Как результат, снижаются потери от подлога такого рода.
Пример 06: Когда требуется отслеживать прогресс в улучшении навыков или способностей пользователей, в том числе через длительные и/или относительно короткие промежутки времени, действующие методы тестирования могут оказаться менее эффективными. Например, если испытуемый после прохождения задания смог вычислить или догадаться, что измеряет тест, и каким образом осуществляется это измерение, это может дать ему преимущество при повторном прохождении задания. Эти знания могут быть использованы для изменения стратегии и/или тактики прохождения задания с целью получить более высокий результат. Другой пример: испытуемый за счет частых повторений натренировался эффективно решать задание определенного типа, однако, через длительный промежуток времени при решении того же задания показал иной результат.
25
ЗАМЕНЯЮЩИЙ ЛИСТ (ПРАВИЛО 26)
Возможны и другие примеры, связанные с неустойчивостью результата тестирования из-за влияния знаний, методики теста, зависимости результата от частоты и интенсивности повторений задания во времени и иных причин.
Возникает задача эффективного проведения тестирования устойчивого к количеству и интенсивности повторений, которое выявляет закрепленные долгосрочно (на подсознательном уровне) изменения характеристик личности, персональных качеств, интересов, склонностей, талантов или способностей пользователя, и как отличать их от краткосрочных незакрепленных изменений (осуществляемых сознательно), например, с учетом разобранных относительно недавно учебных кейсов, или прочего.
Допустим, руководителю по обучению и развитию сотрудников компании требуется оценить эффективность проводимых программ обучения. С одной стороны, с целью управления портфелем программ различных подрядчиков, отсеять неэффективные тренинги. С другой, для определения какие сотрудники показывают наибольший рост компетенций по итогам данных тренингов, например, для принятия решения об их удержании в компании и дальнейшем карьерном развитии.
Сотрудникам, изъявившим желание пройти одну или несколько программ обучения, присылается индивидуальная URL-ссылка или код активации на как минимум одну мобильную игру и/или иное задание, которые автоматически оценивают один или несколько параметров: характеристик личности, персональных качеств, интересов, склонностей, талантов или способностей данного пользователя. При этом от данного пользователя могут требовать проходить данное тестирование неоднократно, с большими и/или меньшими промежутками времени. Поскольку, в процессе игр и/или решении заданий учитываются также эмоции (сознательные и/или подсознательные реакции), полученные данные о результатах тестирования во времени, позволяют прогнозировать степень изменения характеристик личности, персональных качеств, интересов, склонностей, талантов или способностей пользователя, и насколько основательно данные изменения закреплены.
Как результат, как минимум, руководитель по обучению и развитию сотрудников компании получает информацию о реальной эффективности проводимых программ обучения. В отличие от умения сотрудника правильно ответить на вопросы по итогам обучения, оценивается прижились ли полученные на обучении практики, были ли они им забыты и/или проигнорированы, или вошли в активную
26
ЗАМЕНЯЮЩИЙ ЛИСТ (ПРАВИЛО 26)
практику применения. Дополнительно, у данного руководителя возникает инструмент сравнения индивидуальных результатов обучения между разными участниками как усредненно, так и по отдельным параметрам, а также возможность изучения тенденций как по одному испытуемому, так и в различных комбинациях групп по выбору. Последнее может повлиять на решение о формировании команд для эффективного прохождения совместного обучения (как очного, так и удаленного).
Одним из вариантов реализации данного изобретения возможно проведение индивидуального и/или группового обучения непосредственно в приложении, в котором осуществляется тестирование (в том числе, при одновременном осуществлении такового), или иным способом, комбинируя с тестированием, например, посредством мобильного приложения, не ограничиваясь.
Пример 07: Определение подходящего карьерного пути на основании своих навыков может быть сложной задачей для ищущих работу лиц, а существующие ресурсы поиска работы часто не адаптированы индивидуально для конкретного человека. Представление человека о карьерном пути может быть искажено под действием внешних обстоятельств, раскрученной популярности тех или иных профессий в СМИ, рекомендаций и мнений родных и знакомых, а не определяться собственным глубоким пониманием индивидуальных потребностей развития, способностей и предпочтений. Ситуация осложнена быстрыми изменениями во многих отраслях, появлением новых профессий, которых не существовало ранее, и изменений требований к квалификации по текущим профессиям. Количество перемен работы за время жизни растет. Необходимость поддержания профессионального уровня приводит к необходимости непрерывного обучения. Существенно возросло предложение образовательных услуг, в связи с чем трудно сориентироваться, что из них подойдет конкретному индивиду в данный момент времени с учетом персональных целей, способностей и предпочтений. Также сложно оценить какое обучение может дать наиболее эффективный результат с точки зрения карьеры и самореализации.
Возникает задача как сегментировать клиентов вплоть до сегментов, состоящий из одного клиента, и делать наиболее персонализированные предложения продуктов и услуг. В том числе, как предоставлять пользователю актуальные рекомендации по развитию карьеры, выбору программ обучения, другим продуктам и услугам, с учетом характеристик личности, оценок персональных качеств, интересов, склонностей, талантов или способностей пользователя.
27
ЗАМЕНЯЮЩИЙ ЛИСТ (ПРАВИЛО 26)
Допустим, школьник или студент еще не определился с предпочтениями в своей будущей профессии, или сотрудник с опытом работы, но который уже реализовал себя в своей специальности, и теперь задумывается о смене карьеры, хочет найти новое призвание, ту область, где собственные способности и интересы выражены наиболее ярко, что позволит эффективно реализовать собственный потенциал. При этом хочет найти такую работу, где востребована именно его индивидуальность, а не приходилось бы подстраиваться под несвойственную ему корпоративную культуру или иное шаблонное поведение.
Человек скачивает приложение, которое в форме игры определяет психологический профиль по широкому набору параметров личности. При этом игра устроена так, что навязанные стереотипы не помешают определить истинные предпочтения.
С помощью алгоритмов, описанных выше, осуществляется сопоставление личностных характеристик, оценок персональных качеств, интересов, склонностей, талантов или способностей с требованиями к профессиям в целом, а также к вакансиям конкретных компаний, с учетом корпоративной культуры последних.
Таким образом, осуществляется профориентация по конкретным вакансиям отдельных компаний, и/или по профессии в целом.
Например, выясняется, что испытуемый соответствует специальности STEM (science, technology, engineering, mathematics) на 97%, работе бухгалтером - на
40%, управлению проектами - всего на 5%.
В некоторых реализациях, в соответствии с полученными данными тестирования, в приложении открываются персональные предложения откликнуться на наиболее подходящие по профилю вакансии. Информация по вакансиям может быть как известна по другим источникам, так и доступна только ограниченному кругу лиц, которые предварительно прошли квалификационное тестирование.
Как результат, на основании результатов тестирования человек может сделать более информированное решение о следующем карьерном шаге, требуемом дополнительном обучении, предпочтительных продуктах и услугах. Например, человек может получить преференции при рассмотрении своей кандидатуры компаниями, учебными заведениями, или получить индивидуальное специальное предложение на продукты или услуги, если по результатам тестирования было выявлено, что он является их предпочтительным кандидатом или клиентом.
28
ЗАМЕНЯЮЩИЙ ЛИСТ (ПРАВИЛО 26)
Пример 08: В отсутствие детальных данных о личностных особенностях и индивидуальных способностях действующих и потенциальных клиентов учебные организации, банки, страховые компании и прочие организации вынуждены ориентироваться на усредненные показатели пользователей. Таким образом, клиенты, которые потенциально более выгодны для компании, например, приносят больше дохода или меньше убытков (в случае выплат), могут получать предложения продуктов и услуг на тех же коммерческих условиях, что и менее выгодные клиенты.
Возникает задача осуществления более точной сегментации клиентов вплоть до сегментов, состоящих из одного клиента, чтобы с учетом дополнительной информации делать наиболее персонализированные предложения продуктов и услуг.
Допустим, количество невозвратов кредитов в отдельно взятом банке остается высоким. Руководитель кредитного портфеля ищет способы сокращения количества плохих кредитов. Каким образом можно больше узнать об исполнительности по кредитам клиента, если по общедоступным или внутренним данным банка о нем недостаточно известно? Как улучшить определение индивидуального порога кредита, чтобы больше заработать на надежных платежеспособных клиентах и избежать потерь на менее надежных? Как иным способом скорректировать тарифы и/или другие условия предоставления продуктов и услуг оптимизируя соотношение риск/доходность?
Допустим также, менеджер страховой компании думает как научиться выявлять клиентов с повышенным риском, чтобы снизить количество убыточных клиентов? Как на высоко конкурентном рынке привлечь низкими ставками хороших клиентов, которые избегают страховых случаев, и/или поставить заградительные тарифы для более рискованных и/или иным способом скорректировать тарифы и/или другие условия предоставления продуктов и услуг оптимизируя соотношение риск/доходность? Как можно больше узнать о личностных характеристиках клиента и оценить вероятность убыточности договора страхования, если о клиенте нет предыдущей истории?
Клиентам, изъявившим желание получить кредит/застраховать, например, имущество банк/страховая компания рассылает индивидуальную URL-ссылку на игру, которая выявляет личностные параметры кандидата и добавляет дополнительные параметры к скоринговой модели банка/страховой компании, которые отсутствовали в ней ранее. Теперь банк/страховая компания знает еще
29
ЗАМЕНЯЮЩИЙ ЛИСТ (ПРАВИЛО 26)
больше о своих клиентах и может принять более информированное решение об их степени риска.
В некоторых реализациях, анализ результатов выдается сразу, что ускоряет процесс принятия решения. Например, клиенту сообщается персонально одобренный размер кредита/стоимость страхования (или одобренная скидка).
Как результат, как минимум банк/страховая компания получает дополнительную информацию, например, об исполнительности и/или склонности к фроду и/или степени риска заемщика/страхователя, не ограничиваясь, которые могут дополнить существующие скоринговых модели.
Таким образом, банк/страховая компания получают возможность с меньшим риском установить больший индивидуальный порог кредита/снизить ставку кредита/страхования, чтобы привлечь более выгодных клиентов и/или поставить заградительные барьеры для менее выгодных и/или иным способом скорректировать тарифы и/или другие условия предоставления продуктов и услуг оптимизируя соотношение риск/доходность. А значит, потенциально больше заработать на надежных клиентах (и/или иных категориях клиентов) и/или нести меньше потерь и/или снижения дохода на менее прибыльных клиентах (и/или иных категориях клиентов) и/или избежать потерь от мошеннических действий (в том числе потенциальных) , поддержать лояльность существующих клиентов специальными предложениями, и/или иным образом повысить доход и/или прибыль, оптимизируя баланс риска и доходности, не ограничиваясь.
В некоторых реализациях, тестирование может помочь выявить клиентов, для которых цена менее или более важна, чем параметры качества и объем обслуживания, а также выявить потенциальные возможности кросс-продаж смежных продуктов и услуг, что может позволить получить дополнительный доход/сократить потери.
Пример 09: Владелец электронного магазина задумывается как улучшить рекомендательную систему, чтобы клиент сразу получал в поиске интересующие предложения. Как узнать о клиенте какой тип рекламы срабатывает для него лучше? Воспринимает ли он скорее текстовую и цифровую информацию, или предпочитает изображения или воспринимать на слух? Какие аргументы оказывают большее действие: рациональные или эмоциональные? Что заставляет клиента сомневаться и препятствует совершить спонтанную покупку? Качество рекомендательной системы напрямую влияет на доход электронного магазина.
30
ЗАМЕНЯЮЩИЙ ЛИСТ (ПРАВИЛО 26)
Возникает задача улучшения рекомендательной системы электронного магазина таким образом, чтобы как можно быстрее распознать, потребности и интересы клиента и отображать в поиске только интересующие его предложения. Поскольку реклама и рекомендации воспринимаются пользователями по-разному, требуется узнать о покупателе какой тип рекламы влияет на него/нее лучше в краткой или подробной текстовой форме, таблице, изображении или видео. Определить что влияет на спонтанность его покупки, что заставляет покупателя сомневаться и препятствует совершить спонтанную покупку, какие аргументы оказывают большее воздействие: рациональные или эмоциональные.
Мотивируя клиента (например, в обмен на бонусы и/или иным способом) электронный магазин предлагает клиенту перейти по персональной URL-ссылке и пройти тестирование (например, в форме игры). Игра, в свою очередь, помимо развлечения клиента, и/или приложение для тестирования иным способом, определяют одну или несколько искомых характеристик его психологического профиля. При этом игра и/или тестирование устроено так, что клиенту не очевидно каким образом происходит измерение его навыков и способностей, и клиент не может подделать результат, в том числе, попросив другого человека сыграть и/или пройти тестирование вместо него.
Выявленные личностные параметры клиента добавляют дополнительные вводные параметры к алгоритму рекомендательной системы, которые отсутствовали ранее. Электронный магазин теперь знает еще больше о своих клиентах и может предложить более интересующие их товары и услуги.
Как результат, владелец электронного магазина может осуществить больше продаж, за счет большего количества совершаемых спонтанных покупок и сокращения времени до совершения покупки. Дополнительно, может повысить лояльность клиентов к сервису, так как они избегают излишнего поиска и находят с меньшими усилиями то, что им нужно. Дополнительная информация о предпочтениях клиентов может помочь владельцу расширить ассортимент товаров за счет тех, о которых он мог не знать, что они смогут заинтересовать клиентов и/или смогут привлекать дополнительный трафик к электронному магазину. В связи с чем может повыситься количество клиентов и/или увеличиться показатель продаж на клиента и/или оборачиваемость товаров. В некоторых случаях, это может помочь снизить издержки и предоставить клиентам дополнительные выгоды за счет более низких цен на все или отдельные категории товаров и услуг, а в случае неэластичности спроса, или при фокусировании на премиум сегменте, даже
31
ЗАМЕНЯЮЩИЙ ЛИСТ (ПРАВИЛО 26)
принять решение о повышении цен. Полученная дополнительная информация о клиентах может быть полезной для принятия решения о корректировке маркетингового позиционирования бренда компании и/или электронного магазина и/или отдельных товаров и/или категорий.
Пример 10: Заказчик и/или оператор и/или иной участник торгов в реальном времени (Real Time Bidding, RTB) и/или иной платформы и/или технологии онлайн- рекламы и/или интерактивной физической рекламы (в том числе посредством визуальных и аудио панелей и систем), не ограничиваясь, задумывается как повысить эффективность показов рекламы и/или расходов на рекламу и/или повысить доходы и/или прибыль от продажи рекламы? Как увеличить количество просмотров рекламных объявлений и/или реакций на рекламу (в том числе кликов по онлайн рекламе на сайтах и/или видео и/или в приложениях, и/или осуществление физических и/или виртуальных (в том числе встроенных) покупок продуктов и услуг), не ограничиваясь.?
Мотивируя клиента (например, в обмен на бонусы и/или иным способом) электронный и/или физический магазин и/или оператор и/или иной участник платформы и/или технологии онлайн-рекламы и/или интерактивной физической рекламы, не ограничиваясь, предлагает клиенту перейти по персональной URL- ссылке и пройти тестирование (например, в форме игры). Игра, в свою очередь, помимо развлечения клиента, и/или приложение для тестирования иным способом, определяют одну или несколько искомых характеристик его психологического профиля. При этом игра и/или тестирование устроено так, что клиенту не очевидно каким образом происходит измерение его навыков и способностей, и клиент не может подделать результат, в том числе, попросив другого человека сыграть и/или пройти тестирование вместо него.
Выявленные личностные параметры клиента добавляют дополнительные вводные параметры к алгоритму интерактивной системы рекламы, которые отсутствовали ранее. Рекламная платформа теперь знает еще больше о людях просматривающих рекламу, и может предложить более интересующую их рекламу товаров и/или услуг (в том числе, варьировать способ и/или частоту предоставления, геологическую локацию и/или содержание рекламы, не ограничиваясь).
В некоторых реализациях, такая дополнительная информация (включая информацию о личных характеристиках и/или склонностях и/или предпочтениях и/или эмоциональном состоянии потребителя продуктов и/или услуг, не
32
ЗАМЕНЯЮЩИЙ ЛИСТ (ПРАВИЛО 26)
ограничиваясь) наряду с известной геопозицией человека может помочь ему совершить спонтанную и/или продуманную покупку, в том числе по пути и/или с отклонением в сторону места предоставления и/или потребления продуктов и услуг, не ограничиваясь.
Как результат потребитель рекламы получает меньше не отвечающей его интересам и/или предпочтительному способу и/или месту и/или частоте получения рекламы, не ограничиваясь; и/или заказчик и/или оператор платформы и/или технологии онлайн-рекламы и/или интерактивной физической рекламы повысили эффективность показов рекламы и/или расходов на рекламу и/или получили увеличенные доходы и/или прибыль от продажи рекламы, не ограничиваясь. В некоторых реализациях, увеличивается количество просмотров рекламных объявлений и/или реакций на рекламу описанных выше, не ограничиваясь.
Пример 11 : Владелец электронной платформы обучения и/или тренировки навыков и/или других платформ индивидуального и/или коллективного обучения (в том числе с преподавателем и/или без), не ограничиваясь, задается вопросом: как сделать обучение более интерактивным и адаптивным? Как при взаимодействии с обучающимся наилучшим образом учитывать и/или влиять на его степень и/или способность усвоения того или иного материала в той или иной форме (текстовой и/или аудио и/или видео и/или интерактивной с роботизированным преподавателем, и/или человеком, в том числе преподавателем, ментором, наставником, другими участниками обучающего процесса, в том числе учениками и соучениками)? Как получить, использовать и/или передать и/или осуществлять обмен дополнительной информацией об участниках процесса обучения (в том числе посредством чатботов и/или мессенджеров и/или видеочатов и/или иных средств общения и/или взаимодействия и/или обучения) между компьютеризированными системами и/или самими участниками процесса обучения.
Студентам, преподавателям и прочим участникам платформы, указанной выше, присылается индивидуальная URL-ссылка или код активации на как минимум одну мобильную игру и/или иное задание, которые автоматически оценивают один или несколько параметров: характеристик личности, персональных качеств, интересов, склонностей, талантов или способностей данного пользователя. При этом от данного пользователя могут требовать проходить данное тестирование неоднократно, с большими и/или меньшими промежутками времени. Поскольку, в процессе игр и/или решении заданий зз
ЗАМЕНЯЮЩИЙ ЛИСТ (ПРАВИЛО 26)
учитываются также эмоции (сознательные и/или подсознательные реакции), полученные данные о результатах тестирования во времени, позволяют прогнозировать степень изменения характеристик личности, персональных качеств, интересов, склонностей, талантов или способностей пользователя, и вероятность этих изменений В некоторых реализациях тестирование может быть осуществлено как во внешнем приложении, так и с помощью встроенного в платформу функционала (в том числе в системе управления обучением (Learning Management System, LMS) и/или посредством чатботов и/или мессенджеров и/или видеочатов и/или иных средств общения и/или взаимодействия и/или обучения), не ограничиваясь.
Выявленные личностные параметры студентов, преподавателей и прочих участников платформы, указанной выше, добавляют дополнительные вводные параметры к алгоритму обучающей и/или адаптивной и/или интерактивной платформы, которые отсутствовали ранее. Платформа и/или ее участники теперь знают еще больше о своих пользователях и/или друг о друге, что позволяет предоставлять рекомендации и/или повысить эффективность их взаимодействия, в том числе в рамках обучения, не ограничиваясь.
Как результат электронная платформа обучения и/или тренировки навыков и/или других платформа индивидуального и/или коллективного обучения (в том числе с преподавателем и/или без) смогла обеспечить дополнительную интерактивность и адаптивность процесса обучения, что напрямую и/или косвенно повлияло на степень и/или скорость и/или долгосрочность усвоения материала и/или на повышение лояльности к тем или иным обучающим продуктам и услугам. В некоторых реализациях, это позволило улучшить совпадение преподавательского стиля с предпочтениями студентов, соучеников относительно стиля преподавания, что повышает эффективность восприятия, усвоения материала, не ограничиваясь, и/или позволило предоставить обратную связь и/или рекомендации перечисленным выше участникам, например, для повышения их результативности и прочих рекомендаций, не ограничиваясь. В некоторых реализациях это позволило сформировать группы со сходными психофизиологическими и когнитивными особенностями, что способствует повышению эффективности обучения, восприятия информации, а также общей удовлетворенности участников процесса.
Пример 12: Создатель и/или оператор и/или заказчик интерфейса человек- машина (Man Machine Interface, MMI) в виде физического взаимодействия (андроид
34
ЗАМЕНЯЮЩИЙ ЛИСТ (ПРАВИЛО 26)
и/или робот и/или платежный терминал и/или прочее, не ограничиваясь) и/или виртуального (чатбот и/или виртуальный личный помощник (в том числе аудио и другие), и/или прочие, не ограничиваясь) задумывается: как еще более персонифицировать взаимодействие человека с машиной? Как создать у собеседника восприятие наличия у машины эмпатии и/или или ее виртуального аналога и/или ощущение, что машина распознает эмоции человека и/или его характеристики личности и/или его персональные качества и/или интересы и/или его склонности и/или таланты и/или его способности и/или прочее, не ограничиваясь?
Человеку, изъявившему желание вступить во взаимодействие с машиной, присылается индивидуальная URL-ссылка или код активации на как минимум одну мобильную игру (в том числе в интерфейсе виртуальной и/или дополненной реальности, не ограничиваясь) и/или иное задание, которые автоматически оценивают один или несколько параметров: характеристик личности, персональных качеств, интересов, склонностей, талантов или способностей данного пользователя. В некоторых реализациях тестирование может быть осуществлено как во внешнем приложении, так и с помощью встроенного в платформу функционала (в том числе посредством самого интерфейса человек-машина и/или чатботов и/или мессенджеров и/или видеочатов и/или иных средств общения и/или взаимодействия) контактным (нажатие кнопок и/или на экран и/или движением манипулятором и/или с помощью измерений биологических и кинетических параметров посредством носимых устройств и/или прочим, не ограничиваясь) и/или бесконтактным способом (например, кивком головы и/или иными жестами и/или движением глаз и/или управлением голосом и/или прочим, не ограничиваясь) и/или прочим способом, не ограничиваясь, однократно и/или неоднократно и/или непрерывно.
Выявленные личностные параметры людей, вступающих во взаимодействие с машиной, добавляют дополнительные вводные параметры к алгоритму управления взаимодействия с человеком, которые отсутствовали ранее. Машина теперь знает еще больше о людях, которые вступают с ней во взаимодействие, что позволяет предоставлять рекомендации и/или повысить эффективность этого взаимодействия, не ограничиваясь.
Как результат, машина создает впечатление наличия эмпатии и/или виртуального ее аналога, и/или ощущение, что машина распознает эмоции человека и/или его характеристики личности и/или его персональные качества
35
ЗАМЕНЯЮЩИЙ ЛИСТ (ПРАВИЛО 26)
и/или интересы и/или его склонности и/или таланты и/или его способности и/или прочее, не ограничиваясь. В некоторых реализациях, это приводит: к снижению барьеров во взаимодействии посредством интерфейса человек-машина и/или повышению удовлетворенности человека от такого взаимодействия (например, в терминах лояльности к такому взаимодействию и/или предпочтительной продолжительности и/или эмоционального настроения и/или прочего, не ограничиваясь) и/или повышении результативности такого взаимодействия (в например, в терминах, скорости передачи смысловой информации, количества ошибок в распознавании смысла сказанного и прочего, не ограничиваясь), и прочему, не ограничиваясь.
Настоящее изобретение было показано и описано в таком виде, который считается наиболее практичным и предпочтительным вариантом осуществления. Однако очевидно, что необходимые отличия могут быть сделаны в пределах объема изобретения и что очевидные модификации будут понятны специалисту в данной области техники. Что касается вышеприведенного описания, то следует понимать, что незначительные изменения частей изобретения, включая изменения функций и способа работы, использования, считаются очевидными и для специалиста в данной области техники, и все эквивалентные отношения, которые показаны на чертежах и приведены в описании, предназначены для охвата настоящим изобретением.
Следовательно, вышеописанное считается только иллюстрирует принципы изобретения. Кроме того, поскольку для специалистов в данной области техники будут легко доступны многочисленные модификации и изменения, не желательно ограничивать изобретение точной конструкцией и эксплуатацией, показанной и описанной, и, соответственно, любые подходящие модификации и эквиваленты подпадают под объем испрашиваемой охраны изобретения.
ИСПОЛЬЗУЕМЫЕ ИСТОЧНИКИ ИНФОРМАЦИИ
Hunter, J. Е., & Schmidt, F. L. (1983). Quantifying the effects of psychological interventions on employee job performance and work-force productivity. American Psychologist, 38(4), 473-478.
Muchinsky P. M. Validation of intelligence and mechanical aptitude tests in selecting employees for manufacturing jobs //Journal of Business and Psychology. - 1993. - T. 7. - Nfi. 4. - C. 373-382.
36
ЗАМЕНЯЮЩИЙ ЛИСТ (ПРАВИЛО 26)
Finucane M. L, Gullion C. M. Developing a tool for measuring the decision-making competence of older adults //Psychology and aging. - 2010. - T. 25. - . 2. - C. 271.
Phillips P. J. et al. The FERET evaluation methodology for face-recognition algorithms //IEEE Transactions on pattern analysis and machine intelligence. - 2000. - T. 22. - N°. 10. - C. 1090-1 104.
Ekman P., Rosenberg E. L. (ed.). What the face reveals: Basic and applied studies of spontaneous expression using the Facial Action Coding System (FACS). - Oxford University Press, USA, 1997.
Crisan L. G. et al. Genetic contributions of the serotonin transporter to social learning of fear and economic decision making //Social cognitive and affective neuroscience. - 2009. - T. 4. - Ns. 4. - C. 399-408.
37
ЗАМЕНЯЮЩИЙ ЛИСТ (ПРАВИЛО 26)
Claims
1 . Способ подготовки рекомендаций для принятия решений на основе компьютеризированной оценки личности и способностей пользователей, включающий следующие шаги:
· предоставляют пользователю доступ к по меньшей мере одному компьютеризированному заданию для его решения;
• осуществляют распознавание эмоций пользователя в реальном времени во время решения по меньшей мере одного задания посредством по меньшей мере одной видеокамеры;
· получают данные о решении пользователем по меньшей мере одного задания;
• определяют по меньшей мере одну способность пользователя на основании данных, полученных после решения по меньшей мере одного задания и распознанных эмоций пользователя; · формируют рекомендации пользователю для принятия решений на основании определенной на предыдущем шаге по меньшей мере одной способности.
2. Способ по п.1 , характеризующийся тем, что компьютеризированным заданием является вычислительная задача и/или видеоинтервью, и/или игра.
3. Способ по п.1 , характеризующийся тем, что при предоставлении пользователю доступа к по меньшей мере одному компьютеризированному заданию для его решения, осуществляют биометрическую аутентификацию.
4. Способ по п.1 , характеризующийся тем, что при распознавании эмоций пользователя дополнительно осуществляют идентификацию пользователя.
5. Способ по п.1 , характеризующийся тем, что при распознавании эмоций пользователя используют сенсорные датчики носимых устройств.
6. Способ по п.1 , характеризующийся тем, что осуществляют распознавание эмоций пользователя на основании его речи, учитывая ее скорость и/или тональность.
7. Способ по п.1 , характеризующийся тем, что при распознавании эмоций пользователя используют сверточную нейронную сеть и/или рекуррентную нейронную сеть.
8. Способ по п.1 , характеризующийся тем, что данными о решении задания пользователем являются параметры действий пользователя, зафиксированные во время решения пользователем задания.
38
ЗАМЕНЯЮЩИЙ ЛИСТ (ПРАВИЛО 26)
9. Способ по п.1 , характеризующийся тем, что определяют показатель способности пользователя, предварительно поставив весовые коэффициенты данным о решении задания пользователем и распознанным эмоциям.
10. Способ по п.1, характеризующийся тем, что рекомендацией для пользователя является вакансия и / или набор вакансий, которые могут представлять интерес для пользователя.
39
ЗАМЕНЯЮЩИЙ ЛИСТ (ПРАВИЛО 26)
Priority Applications (3)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
EP17929793.2A EP3616619A4 (en) | 2017-10-27 | 2017-10-27 | PROCESS FOR PREPARING RECOMMENDATIONS FOR DECISION-MAKING BASED ON A COMPUTERIZED ASSESSMENT OF USER CAPACITIES |
CA3065905A CA3065905A1 (en) | 2017-10-27 | 2017-10-27 | Method of preparing recommendations for taking decisions on the basis of a computerized assessment of the capabilities of users |
US16/610,399 US20210279668A1 (en) | 2017-10-27 | 2017-10-27 | Method of preparing recommendations for taking decisions on the basis of a computerized assessment of the capabilities of users |
Applications Claiming Priority (2)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
RU2017137534A RU2672171C1 (ru) | 2017-10-27 | 2017-10-27 | Способ подготовки рекомендаций для принятия решений на основе компьютеризированной оценки способностей пользователей |
RU2017137534 | 2017-10-27 |
Publications (1)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
WO2019083392A1 true WO2019083392A1 (ru) | 2019-05-02 |
Family
ID=64327879
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
PCT/RU2017/000791 WO2019083392A1 (ru) | 2017-10-27 | 2017-10-27 | Способ подготовки рекомендаций для принятия решений на основе компьютеризированной оценки способностей пользователей |
Country Status (5)
Country | Link |
---|---|
US (1) | US20210279668A1 (ru) |
EP (1) | EP3616619A4 (ru) |
CA (1) | CA3065905A1 (ru) |
RU (1) | RU2672171C1 (ru) |
WO (1) | WO2019083392A1 (ru) |
Cited By (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US11741305B2 (en) | 2019-10-07 | 2023-08-29 | The Toronto-Dominion Bank | Systems and methods for automatically assessing fault in relation to motor vehicle collisions |
Families Citing this family (28)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP6993314B2 (ja) * | 2018-11-09 | 2022-01-13 | 株式会社日立製作所 | 対話システム、装置、及びプログラム |
RU2743898C1 (ru) | 2018-11-16 | 2021-03-01 | Общество С Ограниченной Ответственностью "Яндекс" | Способ выполнения задач |
RU2703969C1 (ru) * | 2018-12-13 | 2019-10-22 | Общество с Ограниченной Ответственностью "Хидбук Клауд" | Способ и система оценки качества обслуживания клиентов на основе анализа видео- и аудиопотоков с помощью инструментов машинного обучения |
US11734754B1 (en) * | 2019-01-30 | 2023-08-22 | United Services Automobile Association (Usaa) | Intelligent loan recommendation agent |
RU2744032C2 (ru) | 2019-04-15 | 2021-03-02 | Общество С Ограниченной Ответственностью "Яндекс" | Способ и система для определения результата выполнения задачи в краудсорсинговой среде |
RU2744038C2 (ru) * | 2019-05-27 | 2021-03-02 | Общество С Ограниченной Ответственностью «Яндекс» | Способ и система для определения результата для задачи, выполняемой в краудсорсинговой среде |
RU2019128272A (ru) | 2019-09-09 | 2021-03-09 | Общество С Ограниченной Ответственностью «Яндекс» | Способ и система для определения производительности пользователя в компьютерной краудсорсинговой среде |
CN112561457A (zh) * | 2019-09-26 | 2021-03-26 | 鸿富锦精密电子(天津)有限公司 | 基于人脸识别的人才招募方法、终端服务器及存储介质 |
RU2019135532A (ru) | 2019-11-05 | 2021-05-05 | Общество С Ограниченной Ответственностью «Яндекс» | Способ и система для выбора метки из множества меток для задачи в краудсорсинговой среде |
US11074476B2 (en) * | 2019-11-21 | 2021-07-27 | AstrumU, Inc. | Data ingestion platform |
RU2720400C1 (ru) * | 2019-12-30 | 2020-04-29 | Общество с ограниченной ответственностью "ЛАБОРАТОРИЯ ЭМОЦИОНАЛЬНОГО ИНТЕЛЛЕКТА" | Способ повышения эффективности человека на основе оценки и развития эмоционального интеллекта |
CN111222854B (zh) * | 2020-01-15 | 2024-04-09 | 中国平安人寿保险股份有限公司 | 基于面试机器人的面试方法、装置、设备及存储介质 |
RU2724797C1 (ru) * | 2020-01-22 | 2020-06-25 | Общество с ограниченной ответственностью "Ай Ти Ви групп" | Кассовая система и способ для идентификации блюд на подносе |
US11373145B2 (en) * | 2020-01-29 | 2022-06-28 | International Business Machines Corporation | Technology for candidate insight evaluation |
US20230081918A1 (en) * | 2020-02-14 | 2023-03-16 | Venkat Suraj Kandukuri | Systems and Methods to Produce Customer Analytics |
RU2020107002A (ru) | 2020-02-14 | 2021-08-16 | Общество С Ограниченной Ответственностью «Яндекс» | Способ и система приема метки для цифровой задачи, исполняемой в краудсорсинговой среде |
JP7521226B2 (ja) * | 2020-03-27 | 2024-07-24 | 日本電気株式会社 | 情報処理装置、情報処理方法、およびプログラム |
US10990166B1 (en) * | 2020-05-10 | 2021-04-27 | Truthify, LLC | Remote reaction capture and analysis system |
WO2022071814A1 (en) * | 2020-09-30 | 2022-04-07 | Motorola Solutions, Inc | Method and device for evaluating the expertise of participants during a group call |
US11074509B1 (en) | 2020-10-30 | 2021-07-27 | AstrumU, Inc. | Predictive learner score |
US11928607B2 (en) | 2020-10-30 | 2024-03-12 | AstrumU, Inc. | Predictive learner recommendation platform |
US11235224B1 (en) * | 2020-11-30 | 2022-02-01 | International Business Machines Corporation | Detecting and removing bias in subjective judging |
KR102367231B1 (ko) * | 2021-01-04 | 2022-02-25 | 쿠팡 주식회사 | 작업자가 작업을 수행하도록 하는 방법 및 장치 |
US20220253930A1 (en) * | 2021-02-10 | 2022-08-11 | Intuit Inc. | Credit profile generation based on behavior traits |
US20220335555A1 (en) * | 2021-04-16 | 2022-10-20 | Catenate LLC | Systems and methods for personality analysis for selection of courses, colleges, and/or careers |
US20230102506A1 (en) * | 2021-09-25 | 2023-03-30 | FiveGen, LLC | Selective Recommendation by Mapping Game Decisions and Behaviors to Predefined Attributes |
US11562329B1 (en) | 2022-03-09 | 2023-01-24 | My Job Matcher, Inc. | Apparatus and methods for screening users |
US11847172B2 (en) | 2022-04-29 | 2023-12-19 | AstrumU, Inc. | Unified graph representation of skills and acumen |
Citations (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US6275812B1 (en) | 1998-12-08 | 2001-08-14 | Lucent Technologies, Inc. | Intelligent system for dynamic resource management |
CN104644189A (zh) * | 2015-03-04 | 2015-05-27 | 刘镇江 | 一种心理活动的分析方法 |
RU168332U1 (ru) * | 2016-06-06 | 2017-01-30 | Виталий Витальевич Аверьянов | Устройство для воздействия на виртуальные объекты дополненной реальности |
CN106920074A (zh) * | 2017-03-07 | 2017-07-04 | 佛山市融信通企业咨询服务有限公司 | 一种具有心理辅助判断的远程面试方法 |
WO2017213558A2 (ru) * | 2016-06-06 | 2017-12-14 | Виталий Витальевич АВЕРЬЯНОВ | Устройство для воздействия на виртуальные объекты дополненной реальности |
Family Cites Families (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US20100010317A1 (en) * | 2008-07-09 | 2010-01-14 | De Lemos Jakob | Self-contained data collection system for emotional response testing |
US20120002848A1 (en) * | 2009-04-16 | 2012-01-05 | Hill Daniel A | Method of assessing people's self-presentation and actions to evaluate personality type, behavioral tendencies, credibility, motivations and other insights through facial muscle activity and expressions |
US8903176B2 (en) * | 2011-11-14 | 2014-12-02 | Sensory Logic, Inc. | Systems and methods using observed emotional data |
US20170213190A1 (en) * | 2014-06-23 | 2017-07-27 | Intervyo R&D Ltd. | Method and system for analysing subjects |
-
2017
- 2017-10-27 EP EP17929793.2A patent/EP3616619A4/en not_active Withdrawn
- 2017-10-27 CA CA3065905A patent/CA3065905A1/en not_active Abandoned
- 2017-10-27 RU RU2017137534A patent/RU2672171C1/ru active
- 2017-10-27 US US16/610,399 patent/US20210279668A1/en not_active Abandoned
- 2017-10-27 WO PCT/RU2017/000791 patent/WO2019083392A1/ru unknown
Patent Citations (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US6275812B1 (en) | 1998-12-08 | 2001-08-14 | Lucent Technologies, Inc. | Intelligent system for dynamic resource management |
CN104644189A (zh) * | 2015-03-04 | 2015-05-27 | 刘镇江 | 一种心理活动的分析方法 |
RU168332U1 (ru) * | 2016-06-06 | 2017-01-30 | Виталий Витальевич Аверьянов | Устройство для воздействия на виртуальные объекты дополненной реальности |
WO2017213558A2 (ru) * | 2016-06-06 | 2017-12-14 | Виталий Витальевич АВЕРЬЯНОВ | Устройство для воздействия на виртуальные объекты дополненной реальности |
CN106920074A (zh) * | 2017-03-07 | 2017-07-04 | 佛山市融信通企业咨询服务有限公司 | 一种具有心理辅助判断的远程面试方法 |
Non-Patent Citations (7)
Title |
---|
"What the face reveals: Basic and applied studies of spontaneous expression using the Facial Action Coding System (FACS", 1997, OXFORD UNIVERSITY PRESS |
CRISAN L. G. ET AL.: "Genetic contributions of the serotonin transporter to social learning of fear and economic decision making", SOCIAL COGNITIVE AND AFFECTIVE NEUROSCIENCE, vol. 4, no. 4, 2009, pages 399 - 408 |
FINUCANE M. L.GULLION C. M.: "Developing a tool for measuring the decision-making competence of older adults", PSYCHOLOGY AND AGING, vol. 25, no. 2, 2010, pages 271 |
HUNTER, J. E.SCHMIDT, F. L.: "Quantifying the effects of psychological interventions on employee job performance and work-force productivity", AMERICAN PSYCHOLOGIST, vol. 38, no. 4, 1983, pages 473 - 478 |
MUCHINSKY P. M.: "Validation of intelligence and mechanical aptitude tests in selecting employees for manufacturing jobs", JOURNAL OF BUSINESS AND PSYCHOLOGY, vol. 7, no. 4, pages 373 - 382 |
PHILLIPS P. J. ET AL.: "The FERET evaluation methodology for face-recognition algorithms", IEEE TRANSACTIONS ON PATTERN ANALYSIS AND MACHINE INTELLIGENCE, vol. 22, no. 10, 2000, pages 1090 - 1104 |
See also references of EP3616619A4 |
Cited By (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US11741305B2 (en) | 2019-10-07 | 2023-08-29 | The Toronto-Dominion Bank | Systems and methods for automatically assessing fault in relation to motor vehicle collisions |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
RU2672171C1 (ru) | 2018-11-12 |
CA3065905A1 (en) | 2019-05-02 |
EP3616619A1 (en) | 2020-03-04 |
EP3616619A4 (en) | 2020-12-16 |
US20210279668A1 (en) | 2021-09-09 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
RU2672171C1 (ru) | Способ подготовки рекомендаций для принятия решений на основе компьютеризированной оценки способностей пользователей | |
US11030554B2 (en) | Systems and methods for data-driven identification of talent | |
JP6791850B2 (ja) | 才能のデータ駆動型識別システム及び方法 | |
US20130344968A1 (en) | System and method for extracting value from game play data | |
Copeland | The importance of ethics and ethical leadership in the accounting profession | |
Whitten et al. | Factors that contribute to a sense of belonging in business students on a small 4-year public commuter campus in the Midwest | |
US20210264371A1 (en) | Systems and methods for data-driven identification of talent and pipeline matching to role | |
Cannata et al. | Toward an integrative approach to nonverbal personality detection: Connecting psychological and artificial intelligence research | |
Twyman et al. | Design principles for signal detection in modern job application systems: Identifying fabricated qualifications | |
Gethe | Extrapolation of talent acquisition in AI aided professional environment | |
Stukes | Measuring Employee Engagement and Adaptive Leadership During Higher Education’s Accountability and Performance Era | |
Fernandez et al. | Improving the equity landscape at US academic institutions: 10 strategies to lead change | |
Segers | The perceived quality of interpersonal communication and the role it plays in emotional intelligence and workplace engagement | |
Stichter | College Admissions Counselors’ Perspectives on Counselor Retention and Turnover | |
White | A Phenomenological Study of Executive Coaching for African American Leaders | |
Moss | Assessing Transformational Leadership Capability in Structured, Behavior Based Employment Interviews | |
Young | A Theoretical Framework and Practical Toolkit for Ethical Library Assessment | |
Whitney | The Relationship between Path-Goal Leadership Qualities and Entrepreneurial Success | |
England | Cultivating Employee Relationships | |
Wilson | Exploring Strategies that Mortgage Sales Leaders Use to Improve the Performance of Mortgage Sales Professionals and Reduce Turnover in Indiana | |
Kruhovyi | Customer loyalty strategy development. A case of small and medium-sized FinTech businesses on the European market | |
Travers | First-Year School Leaders’ Self-Assessment of Emotional Competence and Professional Learning | |
Grosser et al. | Energized people in prominent places: Political support networks, relational energy, and employee innovation implementation | |
Neupane | HUMAN-IN-THE-LOOP APPROACH TO INVESTIGATE ALGORITHMIC JUSTICE IN AI AND MACHINE LEARNING | |
da Silva | Retraction Notice |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
121 | Ep: the epo has been informed by wipo that ep was designated in this application |
Ref document number: 17929793 Country of ref document: EP Kind code of ref document: A1 |
|
ENP | Entry into the national phase |
Ref document number: 3065905 Country of ref document: CA |
|
ENP | Entry into the national phase |
Ref document number: 2017929793 Country of ref document: EP Effective date: 20191128 |
|
NENP | Non-entry into the national phase |
Ref country code: DE |