Интересное сегодня
Прогностическая номограмма для предсказания необходимости го...
Введение Острые лекарственные отравления представляют собой одну из ведущих причин отравлений в мире...
Как COVID-19 повлиял на психическое здоровье женщин во Вьетн...
ВведениеПсихическое здоровье — это состояние благополучия, при котором человек способен справляться ...
Супервизия как импровизация: Новый подход к профессиональном...
Введение в концепцию импровизации Понятие импровизации часто ассоциируется с чем-то недостаточным и ...
Нарушение уровня глюкозы натощак у подростков с депрессией: ...
Депрессия и метаболические нарушения у подростков Большое депрессивное расстройство (БДР) представля...
Как учиться на ошибках: Практическое руководство от Эми Эдмо...
ВведениеЭми Эдмондсон, профессор Гарвардской школы бизнеса, известна своими исследованиями в области...
Романтическая химия: Как отличить влечение от доброты
Романтическая химия: Как отличить влечение от добротыРомантическая химия крайне трудно предсказуема,...
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.
