# Beden hareketleri ve ses tonundan üretken yapay zekâ ile duygu tanıma: kipliğe özgü başarım ve olumluluk yanlılığı - URL: https://alisanburak.com/en/wcp-2026-posterler/so043 - Language: en - Last updated: not specified - Page title: Beden hareketleri ve ses tonundan üretken yapay zekâ ile duygu tanıma: kipliğe özgü başarım ve olumluluk yanlılığı | WCP 2026 Summary > Gelişmiş üretken yapay zekâ modelleri ses tonunda insan düzeyine yaklaşırken beden hareketlerinde insanların gerisinde kalmakta ve insanlarda görülmeyen bir ol… The translation of this page is being prepared; the Turkish original is shown for now. [Read the original](https://alisanburak.com/wcp-2026-posterler/so043) This page is an AI-assisted Turkish summary of the study presented at the 26th World Congress of Psychiatry. The study belongs to the presenting authors; please refer to the original source when citing it. SO043 Brief Oral Poster PresentationDigital Psychiatry and Artificial IntelligencePreregistered experimental comparative study # Beden hareketleri ve ses tonundan üretken yapay zekâ ile duygu tanıma: kipliğe özgü başarım ve olumluluk yanlılığı GENERATIVE AI EMOTION RECOGNITION FROM BODILY GESTURES AND VOCAL TONE REVEALS MODALITY-SPECIFIC PERFORMANCE AND POSITIVITY BIAS Presenter: David Piterman Country: Israel Session: 2660 - PARALLEL SHORT ORAL POSTER SESSIONS: DIGITAL & AI PSYCHIATRY - Part I Date: Thu, 24.09.2026 Gelişmiş üretken yapay zekâ modelleri ses tonunda insan düzeyine yaklaşırken beden hareketlerinde insanların gerisinde kalmakta ve insanlarda görülmeyen bir olumluluk yanlılığı sergilemektedir. Çalışmanın amacı, ruh sağlığı değerlendirmesi ve desteği için giderek daha çok gündeme gelen çok kipli üretken yapay zekânın (generative artificial intelligence, GenAI) sözel olmayan duygu ipuçlarını insanlarla karşılaştırılabilir doğrulukta tanıyıp tanımadığını ve başarımın olumlu ile olumsuz duygular arasında farklılaşıp farklılaşmadığını sınamaktır. Ön kayıtlı (preregistered) desende üç Gemini modeli (Flash 2, Pro 2 Experimental ve Pro 1.5), doğrulanmış EU-Emotion Stimulus Set ve EU-Emotion Voice Database kaynaklı 36 dinamik beden hareketi klibi ile 42 ses kaydı üzerinde, yüz ve sözcükler çıkarılmış olarak, sıfır atışlı (zero-shot) ve durumsuz koşullarda altı seçenekli zorunlu seçim görevini uyaran başına 20 bağımsız denemeyle tamamlamış; doğruluk, yayımlanmış insan ölçütleriyle (beden hareketleri için N=1.231, ses ifadeleri için N=427 katılımcı) iki oran z testi ve Kruskal-Wallis testleriyle karşılaştırılmıştır. Beden hareketlerinde insan doğruluğu %77,1 iken modellerin tümü bunun altında kalmıştır: Gemini Pro 2 (Experimental) %71,4, Gemini Flash 2 %64,7, Gemini Pro 1.5 %60,1. Ses tonunda insan doğruluğu %45,2 olup Gemini Pro 2 %47,1 ve Gemini Flash 2 %45,4 ile insan düzeyindedir, Gemini Pro 1.5 ise %35,7 ile geride kalmıştır. Olumluluk yanlılığı açısından insanlarda beden hareketlerinde olumlu ve olumsuz ifadeler arasında fark yoktur (%76 ile %77), oysa üç modelin tamamında olumlu ifadeler daha iyi tanınmıştır (Pro 2 %85 ile %59; Flash 2 %80 ile %51; Pro 1.5 %64 ile %53). Ses tonunda insanlarda yine fark görülmezken (%45 ile %46) gelişmiş modellerde aynı yanlılık sürmüştür (Flash 2 %57 ile %43; Pro 2 %53 ile %44); Gemini Pro 1.5 ses kipliğinde anlamlı olumluluk yanlılığı göstermemiştir (%36 ile %38). Olumsuz duygularda yoğunlaşmış yanlış sınıflama örüntüleri, incinme duygusunun tanınamaması ve sıkıntı ile ilişkili ifadelerin karıştırılması biçiminde belirginleşmiştir. Sonuç olarak GenAI sözel olmayan duygu tanıma yetisi göstermekle birlikte insanlardan farklı bir sosyal bilişsel profile sahiptir; olumsuz duygu ipuçlarına azalmış duyarlılık, sıkıntının saptanması gereken klinik kullanımlar için risk oluşturmakta ve çok kipli yapay zekânın değerlendirme, izlem veya terapötik uygulamalara katılmasından önce titiz doğrulama gerektiğini göstermektedir. [View the original poster](https://cslide.ctimeetingtech.com/wcp26/attendee/eposter/file/1353) How to cite this study APA 7: Piterman, D., et al. (2026, September 24). Generative ai emotion recognition from bodily gestures and vocal tone reveals modality-specific performance and positivity bias [Poster presentation]. 26th WPA World Congress of Psychiatry (WCP 2026), Stockholm, Sweden. https://cslide.ctimeetingtech.com/wcp26/attendee/eposter/file/1353 Vancouver: Piterman D, et al. Generative ai emotion recognition from bodily gestures and vocal tone reveals modality-specific performance and positivity bias [poster]. 26th WPA World Congress of Psychiatry (WCP 2026); 2026 Sep 23-26; Stockholm, Sweden. Available from: https://cslide.ctimeetingtech.com/wcp26/attendee/eposter/file/1353 Author names and title formatting were generated automatically from the congress system; please check them against the original poster before use. ## On the same topic - [Siber tanıkların davranışını belirleyen etkenler](https://alisanburak.com/en/wcp-2026-posterler/ev0041) - [Z kuşağında sosyal medyanın "lunapark etkisi"nin modellenmesi: örtük değişken yaklaşımı](https://alisanburak.com/en/wcp-2026-posterler/ev0046) - [DEHB'de dijital girişimler: etkililik ve çok modlu tedavi yaklaşımlarına entegrasyon](https://alisanburak.com/en/wcp-2026-posterler/ev0072) - [Algoritmaların inşa ettiği beyinler: dijital çağda DEHB, patolojiyi mi tanılıyoruz yoksa yeni bir normali mi patolojikleştiriyoruz?](https://alisanburak.com/en/wcp-2026-posterler/ev0077) - [Genç erişkin bir örneklemde nomofobi ile yaygın anksiyete bozukluğu arasındaki ilişki](https://alisanburak.com/en/wcp-2026-posterler/ev0111) [All WCP 2026 summaries](https://alisanburak.com/en/wcp-2026-posterler) --- Kaynak / Source: https://alisanburak.com/en/wcp-2026-posterler/so043 İletişim / Contact: Bağdat Caddesi, Veli Güneysu Apt. No:453 K:4 D:9, Suadiye / Kadıköy, İstanbul · +90 532 642 95 25 · info@alisanburak.com · https://alisanburak.com/bagdat-caddesi-psikoterapi-iletisim