आपका सेंटिमेंट मॉडल शिकायत और विदाई में फ़र्क नहीं कर सकता

दो मैसेज आपके सपोर्�्ट क्यू में आते हैं।

“यह तीसरी बार है जब आपके ऐप ने मेरा काम खो दिया है। इसे ठीक करो।”

“मुझे नहीं पता कि मैं यह सही कर रहा हूँ और मुझे डर है कि मैंने कुछ तोड़ दिया है।”

इन्हें किसी भी सेंटिमेंट मॉडल में डालिए। दोनों का एक ही परिणाम आएगा: नेगेटिव, हाई अराउज़ल। गुस्से जैसा। परेशान।

तो आप दोनों के साथ एक जैसा व्यवहार करते हैं — और आपने अभी एक गलती कर दी, क्योंकि इन दोनों लोगों को उल्टी चीज़ें चाहिए।

पहला व्यक्ति गुस्से में है, और गुस्से में लोग जुड़े हुए होते हैं। उन्हें लगता है कि वे कुछ ठीक करवा सकते हैं, और वे तब तक दबाव बनाए रखेंगे जब तक उन्हें कोई हल न मिल जाए। उन्हें गर्मजोशी भरी माफ़ी और जाँच करने का वादा भेजिए, और आप उन्हें और भी ज़्यादा भड़का देंगे।

दूसरा व्यक्ति डरा हुआ है। उन्हें नहीं लगता कि वे कुछ ठीक कर सकते हैं। वे एक बुरे जवाब से टैब बंद करके कभी न लौटने से दूर हैं — चुपचाप, बिना कभी बताए कि क्यों। उन्हें एक टिकट नंबर और पाँच दिन का सुधार समयसीमा भेजिए, और आप उन्हें खो देंगे।

एक शिकायत है। दूसरा विदाई है। और इमोशन-एआई टूलबॉक्स में लगभग कोई चीज़ नहीं बता सकती कि कौन सा कौन है।

हमने कुछ समय यह पता लगाने में बिताया कि ऐसा क्यों है। जवाब हमारी उम्मीद से कहीं ज़्यादा दिलचस्प निकला, और इसका अंत एक न्यूरल नेटवर्क से होता है जिसे एक अरब ट्वीट्स पर ट्रेन किया गया है, और वह 1985 के एक मनोविज्ञान पेपर से सहमत होता है जिसे उसने कभी पढ़ा ही नहीं।

ग़ायब आयाम

बात यह है कि गुस्से और डर के बारे में: सामान्य तरीके से मापे जाने पर ये लगभग एक जैसे होते हैं।

दोनों बुरे लगते हैं। दोनों अत्यधिक सक्रिय हैं — आपकी हृदयगति किसी भी तरह बढ़ जाती है। वे दो गुण, “यह कितना अच्छा लगता है” और “आप कितने उत्तेजित हैं”, वे दो आयाम हैं जिन पर लगभग हर इमोशन मॉडल बना है। इन्हें आमतौर पर वैलेंस और अराउज़ल कहा जाता है।

गुस्सा और डर उस स्पेस में एक-दूसरे के ऊपर बैठते हैं। उन दो संख्याओं से बना कोई भी मॉडल उन्हें अलग नहीं कर सकता, चाहे वह कितना भी जटिल क्यों न हो, क्योंकि जानकारी मौजूद ही नहीं है।

जो चीज़ उन्हें असल में अलग करती है वह एक तीसरी चीज़ है: क्या आपको लगता है कि आप इसके बारे में कुछ कर सकते हैं?

गुस्सा तब आता है जब कुछ ग़लत है और आप कार्रवाई कर सकते हैं। डर तब आता है जब कुछ ग़लत है और आप नहीं कर सकते। नियंत्रण की वह भावना — मनोवैज्ञानिक इसे कोपिंग पोटेंशियल या पोटेंसी कहते हैं — यही पूरा फ़र्क है। यही वह चीज़ है जो बताती है कि कोई लड़ेगा या भागेगा, बढ़ाएगा या ग़ायब हो जाएगा।

यह कोई किनारे की राय नहीं है। चार स्वतंत्र शोध कार्यक्रमों ने इसे अलग-अलग दो दशकों में पाया, और उनमें से एक (Lerner & Keltner, 2001) ने इसे कारणात्मक रूप से प्रदर्शित किया: गुस्से में लोग आशावादी, जोखिम-सहनशील निर्णय लेते हैं जबकि डरे हुए लोग निराशावादी, जोखिम-विरोधी निर्णय लेते हैं — और यह प्रभाव नियंत्रण और निश्चितता के माध्यम से चलता है, न कि इसके माध्यम से कि वे कितना बुरा महसूस करते हैं।

उनका सबसे चौंकाने वाला निष्कर्ष ध्यान देने योग्य है। गुस्से में लोगों के निर्णय खुश लोगों के निर्णयों जैसे दिखते हैं। डरे हुए लोगों की तरह नहीं। गुस्से और ख़ुशी की वैलेंस विपरीत है, और इससे कोई फ़र्क नहीं पड़ता, क्योंकि वैलेंस वह चीज़ नहीं है जो काम कर रही है।

तो फिर यह अक्ष टूल्स में क्यों नहीं दिखता?

अक्ष क्यों ग़ायब हो गया

ज़्यादातर इमोशन टूलिंग कुछ ही सैद्धांतिक मॉडलों से जुड़ी है। दो सबसे प्रभावशाली हैं Plutchik का व्हील ऑफ़ इमोशन्स (1980) और, उसके ऊपर बना, Cambria का ऑवरग्लास ऑफ़ इमोशन्स (2012), जो SenticNet के पीछे का मॉडल है।

Plutchik का पहिया एक ख़ूबसूरत वस्तु है। यह रंग के पहिये की तरह बना है, और इसमें रंग के पहिये का केंद्रीय विचार भी है: भावनाएँ विपरीत जोड़ियों में आती हैं। ख़ुशी उदासी की विपरीत है। भरोसा घृणा की विपरीत है। और गुस्सा डर की विपरीत है।

आखिरी वाली समस्या है, और इसे एक बार देखने के बाद आप इसे अनदेखा नहीं कर सकते।

अगर गुस्सा और डर एक अक्ष के दो विपरीत छोर हैं, तो वे एक-दूसरे को रद्द कर देते हैं। एक इंसान जितना सबसे तीव्र क्रोध महसूस कर सकता है, उसे उतनी ही तीव्र भय के साथ मिलाइए, और मॉडल से पूछिए कि आपको क्या मिलता है:

(rage + terror) / 2  ==  neutrality

शांति। दो सबसे हिंसक नकारात्मक अवस्थाओं को मिलाइए जो एक मनुष्य अनुभव कर सकता है, और मॉडल रिपोर्ट करता है कि आप कुछ भी महसूस नहीं कर रहे।

यह कार्यान्वयन में कोई बग नहीं है। यह ज्यामिति का सीधा परिणाम है — और इसका मतलब है कि मॉडल ने उसी मात्रा को फेंक दिया जिसकी हमें ज़रूरत थी। गुस्से और डर को विपरीत बनाकर, यह गारंटी देता है कि वे कभी अलग नहीं किए जा सकते।

पहिया यह आधा जानता है, वैसे। ऑवरग्लास में सेंटिमेंट स्कोर करने का एक फ़ॉर्मूला है, और उस फ़ॉर्मूले में गुस्सा–डर अक्ष को एक निरपेक्ष मान में लपेटा जाता है: दोनों छोर अप्रिय माने जाते हैं। जो सच है! गुस्सा और डर दोनों अप्रिय हैं। लेकिन यह चुपचाप उस ज्यामिति का खंडन करता है जिसने उन्हें विपरीत ध्रुवों पर रखा था। मॉडल का अपना अंकगणित अपने ही आरेख से असहमत है।

सबूत वास्तव में क्या कहता है

इस बिंदु पर हमने कोड लिखना बंद किया और साहित्य पढ़ने गए, और वह कुछ आरामदायक दिन नहीं थे।

Plutchik की विपरीत-जोड़ियों की संरचना का परीक्षण किया गया है। 2009 में, Smith & Schneider ने इसे दो हज़ार से अधिक सांख्यिकीय परीक्षणों के माध्यम से चलाया और निष्कर्ष निकाला कि इमोशन-व्हील सिद्धांत को “कोई अनुभवजन्य समर्थन प्राप्त नहीं होता।” विपरीत जोड़ियाँ एक सुरुचिपूर्ण रूपक हैं जो रंग सिद्धांत से उधार लिया गया है। वे लोगों के बारे में कोई खोज नहीं हैं।

इस बीच जो चीज़ें दोहराई जाती हैं — Russell का वैलेंस–अराउज़ल सर्कमप्लेक्स, और नियंत्रण आयाम जो गुस्से को डर से अलग करता है — वही चीज़ें हैं जो शायद ही कभी काम करने वाले सॉफ़्टवेयर में पहुँचती हैं।

यहाँ एक दूसरे-स्तर की समस्या है, और यह वही है जिसने हमें वास्तव में परेशान किया। इनमें से हर एक मॉडल उपयोगी है। वे जीवंत हैं, वे सिखाए जा सकते हैं, वे एक स्लाइड पर फ़िट हो जाते हैं। तो वे दोहराए जाते हैं — और एक बार जब कोई मॉडल पर्याप्त दोहराया जा चुका होता है, तो यह जाँचना कि वह कहाँ से आया है, लगन की बजाय पंडिताई लगने लगता है। इस तरह एक रूपक चुपचाप एक नींव बन जाता है।

इसे उस चीज़ पर बनाना जो टिकती है

तो हमने emotion-algebra बनाया, और ग़ायब अक्ष को इसके केंद्र में रखा।

मूल में पाँच संख्याएँ हैं: यह कितना अच्छा लगता है, यह कितना बुरा लगता है (हाँ, अलग-अलग — हम इस पर वापस आएँगे), आप कितना नियंत्रण में महसूस करते हैं, आप कितने सक्रिय हैं, और यह सब कितना अप्रत्याशित है। ये Fontaine और सहकर्मियों (2007) से आते हैं, जिन्होंने इन्हें एक आकर्षक आरेख के बजाय संस्कृतियों में 144 मापित विशेषताओं से प्राप्त किया।

अब मिश्रण उचित व्यवहार करता है:

from emotion_algebra import prototype, dominant

dominant(prototype("anger").blend(prototype("fear"), 0.5))
# 'distress'

“शांति” नहीं। संकट — गहरा अप्रिय, अत्यधिक सक्रिय, जिसमें नियंत्रण की भावना रद्द हो गई है। जो बिल्कुल वैसा ही है जैसा क्रोध और भय के मिश्रण को महसूस होना चाहिए।

और सपोर्ट क्यू काम करता है:

from emotion_algebra import affect_from_texts

angry, afraid = affect_from_texts([
    "This is the third time your app has lost my work. Fix it.",
    "I don't know if I'm doing this right and I'm scared I've broken something.",
])

angry.valence,  angry.potency    # -0.43, +0.16   -> 'disgust'
afraid.valence, afraid.potency   # -0.47, -0.43   -> 'apprehension'

उन संख्याओं को देखिए। वैलेंस लगभग समान है — दोनों मैसेज लगभग बराबर अप्रिय हैं, यही कारण है कि एक पारंपरिक सेंटिमेंट मॉडल एक ही चीज़ देखता है। पोटेंसी विपरीत है। एक व्यक्ति कार्रवाई करने में सक्षम महसूस करता है; दूसरा नहीं।

वह है आपकी शिकायत, और वह है आपकी विदाई।

वह परीक्षण जो इसे ख़त्म कर सकता था

यहाँ वह चीज़ है जिसने हमें चिंतित किया। ऊपर की सब कुछ मनोविज्ञान साहित्य पर टिकी है, और वह साहित्य लगभग पूरी तरह से प्रश्नावलियों पर बना है — लोग 1 से 9 के पैमाने पर शब्दों को रेट करते हैं। प्रश्नावलियों में एक अप्रिय गुण होता है: वे चुपचाप किसी सिद्धांत को एनकोड कर सकती हैं, उसका परीक्षण करने के बजाय। अगर हर कोई जो इमोशन प्रश्नावली लिखता है, उसे वही पाठ्यपुस्तक पढ़ाई गई है, तो प्रश्नावलियाँ पाठ्यपुस्तक से सहमत होंगी, और सभी को बहुत मान्य महसूस होगा।

हम एक ऐसे गवाह चाहते थे जिसका कोई सैद्धांतिक प्रशिक्षण न हो।

DeepMoji एक न्यूरल नेटवर्क है जिसे 1.2 बिलियन ट्वीट्स पर ट्रेन किया गया था ताकि यह अनुमान लगा सके कि एक मैसेज किस इमोजी के साथ समाप्त हुआ। यह वास्तव में बस इतना ही करता है। इसने कभी Plutchik के बारे में नहीं सुना, न एप्रेज़ल थ्योरी के बारे में, न कोपिंग पोटेंशियल के बारे में। इसकी भावना के बारे में कोई राय नहीं है — इसके पास बस एक बेहद अच्छी तरह से सूचित समझ है कि लोग भावनाएँ महसूस करते हुए वास्तव में कैसे लिखते हैं।

तो हमने इससे केवल एक सवाल पूछा जो मायने रखता था:

क्या तुम गुस्से को डर से अलग बता सकते हो? और अगर हाँ — तो तुम इसके लिए क्या उपयोग कर रहे हो?

यह कर सकता है। वास्तविक इंसानों द्वारा लेबल किए गए वास्तविक इंसानी कमेंट्स दिए जाने पर, यह गुस्से को डर से संयोग से कहीं बेहतर अलग करता है। (लेबल को फेरबदल करने पर यह क्षमता पूरी तरह से ग़ायब हो जाती है, इसलिए यह हमारी विधि का कोई आर्टिफैक्ट नहीं है।)

फिर हमने देखा कि कैसे। हमने वह दिशा ली जिसका उपयोग DeepMoji दोनों को अलग करने के लिए करता है, और मापा कि यह हमारे पाँच अक्षों में से प्रत्येक के साथ कितनी मेल खाती है।

यह पोटेंसी से मेल खाती है — किसी भी अन्य चीज़ से तीन गुना अधिक मज़बूती से। वैलेंस नहीं। अराउज़ल नहीं।

एक मॉडल जो एक अरब ट्वीट्स पर ट्रेन किया गया है, जिसे कभी नहीं बताया गया कि गुस्से में नियंत्रण की भावना शामिल है और डर में उसकी अनुपस्थिति, ठीक उसी अंतर तक पहुँचता है जब आप इसे चुनने पर मजबूर करते हैं। इसने अपने आप अक्ष को ढूँढ लिया।

यह सबसे ठोस चीज़ है जो हमारे पास है, और हम स्पष्ट रहना चाहते हैं कि यह दूसरी तरफ भी जा सकता था। अगर DeepMoji ने गुस्से और डर को वैलेंस का उपयोग करके अलग किया होता, या उन्हें बिल्कुल अलग नहीं किया होता, तो हमारा तीसरा अक्ष मनोविज्ञान साहित्य का एक आर्टिफैक्ट होता और हमें यह कहना पड़ता।

कड़वा-मीठा, और अन्य चीज़ें जो एक एकल संख्या नहीं संभाल सकती

एक और परिणाम, क्योंकि यह अच्छा है।

हम “यह कितना अच्छा लगता है” और “यह कितना बुरा लगता है” को दो अलग-अलग संख्याओं के रूप में रखते हैं, न कि एक स्कोर के रूप में जो नकारात्मक से सकारात्मक तक चलता है। यह एक तकनीकी बात लगती है। ऐसा नहीं है।

लोग वास्तव में एक ही समय में अच्छा और बुरा महसूस करते हैं। सबसे प्रसिद्ध अध्ययन में ग्रेजुएशन का दिन है: छात्र एक साथ वास्तविक ख़ुशी और वास्तविक उदासी एक साथ रिपोर्ट करते हैं, न कि दोनों का एक गुनगुना औसत। एक एकल वैलेंस स्कोर गणितीय रूप से उसे दर्शाने में असमर्थ है। उसे “हल्का खुश” रिपोर्ट करना होगा, जो वह नहीं है जो वहाँ कोई महसूस कर रहा है।

दो चैनल इसे संभाल सकते हैं। जिसका मतलब है कि मॉडल अनिच्छुक जीत, प्रिय विदाई, उस ग्राहक को दर्शा सकता है जो राहत महसूस कर रहा है और फिर भी गुस्से में है। वे दिलचस्प भावनाएँ हैं, और वे वही हैं जिन्हें एक एकल संख्या चपटा कर देती है।

दूसरी तरफ के लिए भावनाएँ

अब तक सब कुछ एक इंसान को पढ़ने के बारे में है। वही मशीनरी उल्टी चलती है, किसी चरित्र को अपना भावनात्मक जीवन देने के लिए।

यहाँ, एक भावना एक विस्थापन है — आपको वहाँ से धकेल दिया गया जहाँ आप सामान्यतः रहते हैं, और समय के साथ आप वापस बहते हैं। जहाँ आप वापस बहते हैं वह शून्य नहीं है। “कोई भावना नहीं” जैसी कोई चीज़ नहीं है; आराम में भी आप कहीं हैं, और वह कहीं हल्का सुखद, शांत, और हल्का नियंत्रण में है। (यह हल्का सकारात्मक झुकाव ही कारण है कि आराम में एक प्राणी जाकर कुछ खोजता है बजाय निष्क्रिय बैठे रहने के। यह एक वास्तविक, मापा गया प्रभाव है।)

तो एक गार्ड जिसने अभी-अभी कुछ भयावह देखा है, वह जब टाइमर समाप्त होता है तो तटस्थ पर वापस नहीं जाता। वह इसके माध्यम से नीचे आता है:

terror → fear → apprehension → pensiveness → acceptance

डर, फिर चिंता, फिर एक तरह की शांत उदासी, और अंततः वह ठीक है। हमने उस क्रम को स्क्रिप्ट नहीं किया; यह ज्यामिति से निकलता है।

और दो गार्ड इसलिए भिन्न हो सकते हैं क्योंकि वे अलग-अलग ठहराव स्थानों की ओर बढ़ते हैं। एक को नियंत्रण की थोड़ी कम आधार रेखा और बुरी ख़बरों को दोगुनी मुश्किल से लेने की आदत दीजिए, और वह पहचानने योग्य चिंतित हो जाता है — अधिक चौंकता है, धीमे उबरता है, अधिक देर तक उदास रहता है। वह एक चरित्र है, और यह चार संख्याएँ हैं न कि एक व्यवहार ट्री।

फिर उपयोगी भाग: वह करता क्या है? वह भी, नियंत्रण अक्ष से आता है। गुस्से में गार्ड आप पर हमला करता है। डरा हुआ गार्ड भागता है। “नकारात्मक भावना” उन में से चुन नहीं सकती, और वह कभी चुन नहीं सकी।

वह भाग जहाँ हम आपको बताते हैं कि इसमें क्या ग़लत है

लाइब्रेरी का हर मॉडल एक ग्रेड और एक उद्धरण रखता है — ESTABLISHED (दोहराया गया, अंतर-सांस्कृतिक, मेटा-विश्लेषणात्मक) से लेकर METAPHOR (एक सुंदर आरेख जो परीक्षण में टिक नहीं पाया) तक।

Plutchik का पहिया उसमें है, जिसे METAPHOR ग्रेड दिया गया है, और यह अब भी ठीक वैसे ही काम करता है जैसे Plutchik ने निर्दिष्ट किया था — -anger अब भी आपको fear देता है, क्योंकि उसके मॉडल के अनुसार यही सही है। उसका अंकगणित ईमानदारी से लागू किया गया है, और उसका मॉडल लोगों के बारे में सही नहीं है। दोनों बातें सच हैं, और हम आपको दोनों बताना पसंद करेंगे बजाय एक चुनने के।

हम अपनी कमियों के बारे में भी उतने ही स्पष्ट हैं:

टेक्स्ट से अराउज़ल पढ़ना अनसुलझा है। हम वैलेंस प्राप्त कर सकते हैं, हम पोटेंसी प्राप्त कर सकते हैं — हम विश्वसनीय रूप से नहीं बता सकते कि कोई अपने शब्दों से कितना उत्तेजित है। हमारी सबसे अच्छी संख्या ख़राब है। हम इसे ख़राब लेबल करके भेजते हैं बजाय चुपचाप उम्मीद करने के कि आप जाँच नहीं करेंगे।

हमारी अपनी एक खोज अस्थायी है। “नियंत्रण की भावना” जो गुस्से का कारण बनती है और “नियंत्रण की भावना” जो लोग गुस्से में रिपोर्ट करते हैं, वे एक ही चीज़ नहीं निकलती हैं — आप गुस्से के बीच में सिद्धांत की भविष्यवाणी से कम नियंत्रण में महसूस करते हैं। अपना आपा खोना, आखिरकार, नियंत्रण खोना है। हमें लगता है कि यह महत्वपूर्ण है। हम यह भी लगता है कि इसके लिए हमारा सबूत पतला है, और हमने इसे तदनुसार चिह्नित किया है।

हमने परेशानी क्यों उठाई

एक इमोशन लाइब्रेरी जो चुपचाप ऐसी बातें कहती है जिनका सबूत खंडन करता है, वह बेकार से भी बदतर है। वह आत्मविश्वास से बेकार है — और उसके ऊपर बनी हर चीज़ उस गलती को विरासत में पाती है, चुपचाप, हमेशा के लिए।

हम कुछ ऐसा भेजना पसंद करेंगे जो आपको बताए कि उसके अपने हर हिस्से पर कितना भरोसा करना है।

pip install emotion-algebra

दस्तावेज़ीकरण में पाँच मिनट का क्विकस्टार्ट है, एक एजेंट को भावनात्मक जीवन देने का गाइड है, और हर उद्धरण के साथ पूर्ण साक्ष्य तालिका है। अगर आपको लगता है कि हमारा कोई ग्रेड ग़लत है, तो स्रोत ठीक वहाँ है बहस करने के लिए — और हम वास्तव में इसके बारे में सुनना चाहेंगे।

इस बीच: आपके सपोर्ट क्यू में कहीं, कोई चुपचाप एक विदाई लिख रहा है। यह जानना अच्छा होगा कि वह कौन है।