Интересное сегодня
Как справиться с тревогой перед работой: причины, симптомы и...
Почему работа вызывает тревогу? Чувство лёгкого волнения перед рабочим днём — это нормально. Но если...
Гендерные различия в связи между детскими травмами и ранним ...
Влияние детских травм на развитие псориаза Псориаз — это хроническое аутоиммунное заболевание кожи, ...
Генетика против воспитания: новые мифы психологии
Генетика против воспитания Недавние исследования ставят под сомнение многие общепринятые убеждения в...
Факторы распространения дезинформации в социальных сетях
Если у вас есть аккаунт в социальной сети, вероятно, вы хотя бы раз делились контентом с вашей сетью...
Как эмоциональное благополучие отличается у нейротипичных и ...
Эмоциональное благополучие у нейротипичных и нейродивергентных людей Многие нейродивергентные люди и...
Реальная оценка эффективности программы телемедицины для сим...
Введение Терапия смешанного ухода (Therapy with Blended Care, BCT), которая дополняет живые видео-се...
Кожно-гальваническая реакция (КГР) предлагает новый способ измерения эмоциональных состояний, обходя ограничения распознавания лиц. В эксперименте добровольцы смотрели видео, вызывающие страх, юмор и семейные узы, während их кожные электрические свойства записывались.
Исследователи из Токийского столичного университета использовали измерения КГР для различения эмоций. Добровольцы смотрели видео, вызывающие страх, семейные узы и юмор, während их КГР записывалась. Анализ показал, что трассы могут использоваться для предсказания эмоций.
Уникальные паттерны эмоций
Анализ выявил уникальные паттерны в скорости и длительности изменений проводимости, связанные с различными эмоциями. Например, страх длился дольше всего, что может быть связано с эволюционными преимуществами.
Статистический анализ
Статистический анализ показал, что различные числа, извлеченные из динамики трассы, могут использоваться для дискриминации эмоционального состояния человека.
Будущее эмоционально-осведомленных технологий
Комбинирование таких сигналов с другими методами может позволить создать эмоционально-осведомленные технологии, улучшая понимание и реакцию устройств на человеческие чувства.
Хотя метод еще не может идеально различать эмоции, данные могут использоваться для статистически значимых предсказаний, например, испытывает ли человек страх или тепло семейных уз. В сочетании с другими сигналами, это приближает нас к устройствам, которые знают, как мы себя чувствуем, и могут лучше понимать человеческие эмоции.