Интересное сегодня
Изучение роли эмоционального избегания и повторяющегося нега...
Введение Широкая распространенность тревожных расстройств и высокая степень коморбидных расстройств ...
Исследование социального прагматического коммуникативного ра...
Введение Социальное прагматическое коммуникативное расстройство (SPCD) характеризуется различными пр...
Как найти свое призвание и создать изменения
ВведениеКогда вы пытаетесь внедрить новую привычку с силой воли, и затем чувствуете себя неудачником...
Влияние функциональных компонентов естественных сцен на эпиз...
Введение В повседневных сценариях люди часто должны вспомнить объекты, присутствующие в естественных...
Исследователи разработали потенциальный диагностический инст...
Исследователи разработали потенциальный диагностический инструмент для шизофрении, изучая, как пацие...
Влияние архитектурного наследия и положительных эмоций турис...
Введение Быстрое развитие городов приводит к необратимым изменениям в архитектурном наследии. Туризм...
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.