Computação afetiva, também conhecida como AC ou IA emoção, é uma área de estudo dentro da computação cognitiva e inteligência artificial que se preocupa com a coleta de dados de rostos, vozes e linguagem corporal para medir a emoção humana. Um importante objetivo empresarial da CA é construir interfaces homem-computador que possam detectar e responder adequadamente ao estado de espírito de um usuário final.
>br>Computação eficaz tem o potencial de humanizar as interacções digitais e oferecer benefícios numa gama quase ilimitada de aplicações. Por exemplo, em uma situação de e-learning, um programa AC poderia detectar quando um estudante está frustrado e oferecer explicações expandidas ou informações adicionais. Na telemedicina, a programação de CA pode ajudar os médicos a compreender rapidamente o humor de um paciente remoto ou a procurar sinais de depressão. Outras aplicações de negócios atualmente sendo exploradas incluem gerenciamento de relacionamento com o cliente (CRM), gerenciamento de recursos humanos (HRM), marketing e entretenimento.
>br>Um dispositivo de computação com programação de IA emocional reúne dicas sobre o estado emocional de um usuário a partir de uma variedade de fontes, incluindo expressões faciais, tensão muscular, postura, gestos de mão e ombro, padrões de fala, freqüência cardíaca, dilatação da pupila e temperatura corporal. A tecnologia que suporta a medição e análise das emoções inclui sensores, câmeras, grandes dados, motores analíticos de aprendizagem profunda. A partir desta escrita, APIs RESTful estão disponíveis para medir as emoções humanas de empresas como Affectiva, Humanyze, CrowdEmotion e Emotient. As APIs IBM Watson incluem Tone Analyzer e Emotion Analysis.
O termo computação afetiva é geralmente creditado a Rosalind Picard, uma cientista da computação no MIT e fundadora da Affectiva. Em psicologia, a palavra afetiva é usada para descrever o tom emocional de um paciente.
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