유발된 정서적 반응 연구

매년 수백만 명의 사람들이 정신 건강 상태의 영향을 받습니다. 미국 성인 5명 중 1명은 매년 최소 한 번 이상의 정신 질환을 경험합니다. 약 1,600만 명의 사람들이 1년에 적어도 한 번 이상의 주요 우울 삽화를 겪습니다. 연구자들은 밀레니얼 세대가 다른 어떤 세대보다 불안, 우울증, 자살 생각이 발생할 위험이 가장 높다는 것을 확인했습니다. 이러한 조건은 경쟁 심화, 의사 소통 감소, 실제 애착 감소, 작업 압력 등과 같은 여러 가지 이유로 인해 발생합니다.

정신 건강과 관련된 문제의 증가 수준을 고려하여 감정 및 관련 건강 영향에 대한 이해에 대해 생각해야 합니다. 인기 있는 감정 감지 방법은 얼굴 표정을 감지하는 것이지만 실시간 감정을 감지하려면 문헌에 따르면 생물물리학적 신호가 가장 좋은 도구입니다. 또한 EMO-001의 향후 제품 형태의 가능성을 고려하여 생체 신호를 통한 감정 감지가 올바른 접근 방식임을 입증했습니다. 이 연구의 목적은 PPG(photo plethysmography), GSR(Galvanic Skin Response) 및 ECG(Electrocardiogram)를 사용하여 EMO-001 장치 제품을 지원하는 생체 신호를 기반으로 유발된 감정을 분류하는 것입니다. 생체 신호로부터 감정을 식별하고 분류 알고리즘을 개발하여 제품이 사람의 감정 상태를 실시간으로 파악하고 궁극적으로 감정 상태를 추적하고 사람의 감정 건강을 고양시킬 수 있는 활동을 제안하는 데 도움이 됩니다.

생체 신호를 수집하기 위해 주요 6가지 감정인 즐거움, 슬픔, 혐오, 무서움, 놀람, 스릴을 고려했습니다. 감정 변화에 따른 생체 신호의 변화를 식별하기 위한 기준선을 만들기 위해 중립 상태에 대한 생체 신호도 캡처했습니다.

대상자의 성비 균형을 찾기 위해 남녀의 비슷한 비율을 고려하였다. 이 상품은 밀레니얼 세대를 대상으로 18세에서 33세 사이의 최소 학사 학위 자격을 가진 사람과 취업한 사람을 고려합니다. 비디오 콘텐츠는 이러한 언어로만 제공되므로 영어와 힌디어를 이해하는 사람을 대상으로 간주했습니다.

다양한 감정 유발 방법을 탐색하면서 본 실험에서는 시청각 방법이 여러 선행 문헌과 실제 시나리오를 통해 설명된 가장 효과적인 방법이기 때문에 고려되었습니다. 오픈 플랫폼의 1,000개 이상의 비디오 클립을 보고 다섯 가지 감정으로 분석했습니다. 총 100편(감정당 20편)의 영상을 3단계로 검증하였으며, 선정된 영상은 각각의 영상에서 정확히 어떤 감정이 도출되었는지를 파악하기 위해 내부 블라인드 체크도 실시하였습니다. 이렇게 식별된 클립에서 다른 클립 세트가 준비되었습니다. 우리는 비디오 클립이 분노를 불러일으키는 데 덜 효과적이라는 것을 확인할 수 있었습니다. 따라서 상호 작용 방법이 사용되었습니다.

획득한 생체 신호의 품질을 보장하기 위해 수행된 데이터 캡처 센서 및 어셈블리의 내부 검증. 생체 신호 수집을 위해 피실험자들은 올바른 자세로 앉게 되었고 센서는 신체의 특정 위치에 배치되었습니다.

피험자가 참여할 준비가 되었을 때 처음에는 30초 동안 중립적인 사진(예: 자연 사이트)는 자신의 감정을 중화시키는 것으로 나타났습니다. 그런 다음 임의의 감정으로 시작한 후 데이터 뱅크에서 특정 감정에 대한 무작위로 선택된 3개의 비디오가 표시되었으며 각각 이전 비디오의 효과를 중화하기 위해 중립적인 클리핑이 이어졌습니다. 비디오와 병행하여 센서에서 생체 신호 데이터를 수집했습니다. 각 비디오가 끝난 후 피험자는 자신의 감정을 평가하기 위해 피드백 양식을 작성하도록 요청 받았습니다. 다섯 가지 감정과 그 사이의 중립적 신호 수집을 마친 후 피험자와의 상호 작용이 시작되어 피험자가 일반적인 배경에 대해 질문하고 천천히 분노 감정을 유발하는 데 도움이 되는 민감한 주제로 전환했습니다.

시험은 참가자가 비디오를 보기 위해 2시간 동안 앉아 있어야 하는 완전히 비침습적인 개입이었습니다. 수집된 데이터는 감정 분류 알고리즘 개발을 위해 분석 및 활용될 예정이다.