誘発感情反応の研究

毎年、何百万人もの人々がメンタルヘルスの影響を受けています。 米国では成人の約 5 人に 1 人が、毎年少なくとも 1 回は精神疾患のエピソードを経験しています。 約 1,600 万人が、1 年に少なくとも 1 回は大うつ病エピソードを経験しています。 研究者は、ミレニアル世代の年齢層が、他のどの世代よりも不安、うつ病、および自殺念慮を発症するリスクが最も高いことを特定しました。 これらの状態は、競争の激化、コミュニケーションの減少、現実世界への愛着の減少、仕事のプレッシャーなど、多くの理由によって引き起こされます.

メンタルヘルスに関連する問題のレベルが高まっていることを考えると、感情とそれに伴う健康への影響を理解することを余儀なくされています。 感情検出の一般的な方法は、顔の表情を検出することですが、リアルタイムの感情を検出するには、文献によると生物物理学的信号が最適なツールです。 また、EMO-001の製品形態の今後の可能性を考えると、生体信号による感情検知が正しいアプローチであることが証明されました。 この研究の目的は、フォト プレチスモグラフィ (PPG)、電気皮膚反応 (GSR)、および心電図 (ECG) を使用して、製品 EMO-001 デバイスをサポートする生体信号に基づいて、誘発された感情を分類することです。 生体信号から感情を識別し、分類アルゴリズムを開発することで、製品が人の感情状態をリアルタイムで識別し、最終的に感情状態を追跡して、人の感情的な幸福を高めることができる活動を提案するのに役立ちます。

楽しみ、悲しい、嫌悪、怖い、驚き、スリルの6大感情が生体信号を収集すると考えられた。 ニュートラル状態の生体信号も取得して、感情の変化に伴う生体信号の変化を識別するためのベースラインを作成しました。

被験者のジェンダーバランスを見つけるために、男性と女性の同様の比率が考慮されました。 この製品の対象となるミレニアル世代のグループでは、18 歳から 33 歳までの学士号以上の資格を持つ人々と、雇用されている人々を考慮しています。 ビデオコンテンツはこれらの言語のみであったため、英語とヒンディー語を理解できる人を対象と見なしました。

感情を引き出すさまざまな方法を探る中で、この試験では視聴覚的方法が検討されました。これは、さまざまな以前の文献や実際のシナリオで説明されている最も効果的な方法であるためです。 オープン プラットフォームからの 1,000 以上のビデオ クリップが表示され、5 つの異なる感情について分析されました。 そのうちの 100 個のビデオ (感情ごとに 20 個) クリップが 3 つのレベル チェックによって精査され、選択されたビデオ クリップは、各ビデオからどのような正確な感情が引き出されたかを把握するために、内部ブラインド チェックによっても検証されました。 これらの識別されたクリップから、異なるクリップのセットが用意されました。 ビデオクリップは怒りを引き出す効果が低いことがわかりました。したがって、相互作用法が使用されました。

得られた生体信号が高品質であることを確認するために行われるデータ取得センサーとアセンブリの内部検証。 生体信号を収集するために、被験者は適切な位置に座るように求められ、センサーが体の特定の場所に配置されました。

被験者が参加の準備ができたら、最初に 30 秒間、ニュートラルな写真 (例: 自然の場所) は、彼/彼女の感情を中和することが示されました。 その後、いずれかの感情から始めて、データ バンクから特定の感情のランダムに選択された 3 つのビデオが表示され、それぞれに前のビデオの効果を中和するためのニュートラル クリッピングが続きました。 ビデオと並行して、生体信号データがセンサーから収集されました。 各ビデオの後、被験者は自分の感情を評価するためにフィードバック フォームに記入するように求められました。 5つの異なる感情の信号収集とその間のニュートラルを終えた後、被験者とのやり取りが開始され、被験者は一般的な背景について尋ねられ、怒りの感情を引き出すのに役立ついくつかの敏感なトピックにゆっくりと変わりました.

この試験では、完全に非侵襲的な介入が行われ、参加者はビデオを見るために 2 時間座る必要がありました。 収集されたデータはさらに分析され、感情分類アルゴリズムの開発に使用されます。