b. Kompleksitas Emosi Manusia
Emosi manusia sering kali bersifat kompleks dan campuran (misalnya, rasa senang yang bercampur dengan rasa bersalah). Sistem berbasis teknologi sering kali kesulitan untuk menangkap atau menginterpretasikan nuansa ini secara akurat.
c. Overgeneralization dalam Algoritma
Sistem yang mengandalkan data emosional sering kali terlalu menggeneralisasi, mengelompokkan emosi yang berbeda ke dalam kategori yang sama. Ini dapat menyebabkan kesalahan dalam respons atau personalisasi yang tidak relevan.
d. Ketergantungan pada Teknologi Sensorial
Implementasi sistem berbasis emosi sering membutuhkan perangkat keras seperti kamera, mikrofon, atau wearable device untuk membaca ekspresi wajah, intonasi suara, atau detak jantung. Namun, teknologi ini rentan terhadap gangguan lingkungan seperti pencahayaan buruk atau kebisingan.
e. Bias dalam Data Pelatihan
Dataset yang digunakan untuk melatih sistem sering kali memiliki bias, baik dalam representasi gender, ras, atau kelompok tertentu. Hal ini dapat menyebabkan hasil yang tidak akurat atau diskriminatif dalam interpretasi emosi.
f. Resistensi Pengguna terhadap Teknologi Emosi
Tidak semua pengguna merasa nyaman dengan teknologi yang mencoba mengenali atau merespons emosi mereka. Hal ini dapat memunculkan resistensi atau rasa tidak percaya terhadap sistem.
g. Pengelolaan Data Emosional yang Sensitif
