# Beden hareketleri ve ses tonundan üretken yapay zekâ ile duygu tanıma: kipliğe özgü başarım ve olumluluk yanlılığı - URL: https://alisanburak.com/wcp-2026-posterler/so043 - Language: tr - 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 Türkçe Özet > Gelişmiş üretken yapay zekâ modelleri ses tonunda insan düzeyine yaklaşırken beden hareketlerinde insanların gerisinde kalmakta ve insanlarda görülmeyen bir ol… Bu sayfa, 26. Dünya Psikiyatri Kongresi'nde sunulan çalışmanın yapay zekâ desteğiyle hazırlanmış Türkçe özetidir. Çalışmanın sahibi sunan yazarlardır; atıf için orijinal kaynağa başvurun. SO043 Kısa Sözlü Poster SunumuDijital Psikiyatri ve Yapay ZekâÖn kayıtlı deneysel karşılaştırma çalışması # 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 Sunan: David Piterman Ülke: Israel Oturum: 2660 - PARALLEL SHORT ORAL POSTER SESSIONS: DIGITAL & AI PSYCHIATRY - Part I Tarih: 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. [Orijinal postere git](https://cslide.ctimeetingtech.com/wcp26/attendee/eposter/file/1353) Bu çalışmaya nasıl atıf yapılır? 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 Yazar adları ve başlık biçimi kongre sisteminden otomatik oluşturulmuştur; kullanmadan önce orijinal posterle karşılaştırın. ## Aynı konudan - [Siber tanıkların davranışını belirleyen etkenler](https://alisanburak.com/wcp-2026-posterler/ev0041) - [Z kuşağında sosyal medyanın "lunapark etkisi"nin modellenmesi: örtük değişken yaklaşımı](https://alisanburak.com/wcp-2026-posterler/ev0046) - [DEHB'de dijital girişimler: etkililik ve çok modlu tedavi yaklaşımlarına entegrasyon](https://alisanburak.com/wcp-2026-posterler/ev0072) - [Algoritmaların inşa ettiği beyinler: dijital çağda DEHB, patolojiyi mi tanılıyoruz yoksa yeni bir normali mi patolojikleştiriyoruz?](https://alisanburak.com/wcp-2026-posterler/ev0077) - [Genç erişkin bir örneklemde nomofobi ile yaygın anksiyete bozukluğu arasındaki ilişki](https://alisanburak.com/wcp-2026-posterler/ev0111) [Tüm WCP 2026 özetleri](https://alisanburak.com/wcp-2026-posterler) --- Kaynak / Source: https://alisanburak.com/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