Запись в журнал Поведение Информационные технологии, A.F.M. Назмул Хак Нахин и его коллеги описывают, как их исследование впервые объединило два устоявшихся способа определения эмоций пользователя: динамику нажатия клавиш и анализ текстовых шаблонов.
Чтобы предоставить данные для исследования, добровольцев попросили записывать свое эмоциональное состояние после набора отрывков фиксированного текста, а также через регулярные промежутки времени во время их регулярного («свободного текста») использования компьютера; это предоставило исследователям данные об атрибутах нажатия клавиш, связанных с семью эмоциональными состояниями (радость, страх, гнев, печаль, отвращение, стыд и вина). Чтобы помочь им проанализировать образцы текстов, исследователи использовали стандартную базу данных слов и предложений, связанных с одними и теми же семью эмоциональными состояниями.Проведя множество тестов, исследователи обнаружили, что их новые «комбинированные» результаты лучше, чем их отдельные результаты; Более того, «комбинированный» подход повысил эффективность пяти из семи категорий эмоций.
Радость (87%) и гнев (81%) имели самые высокие показатели точности.Это исследование является важным вкладом в «аффективные вычисления», растущую область, посвященную «обнаружению эмоций пользователя в определенный момент». Как отмечают авторы, несмотря на все достижения в области вычислительной мощности, производительности и размера в последние годы, многое еще можно сделать с точки зрения их взаимодействия с конечными пользователями. «Эмоционально осознающие системы могут быть на шаг впереди в этом отношении», — пишут они.
«Компьютерные системы, которые могут обнаруживать эмоции пользователя, могут намного лучше существующих систем в играх, онлайн-обучении, обработке текста, обработке видео и изображений, аутентификации пользователей и во многих других областях, где эмоциональное состояние пользователя имеет решающее значение».Хотя еще предстоит проделать большую работу, это исследование является важным шагом в создании «эмоционально интеллектуальных» систем, которые распознают эмоциональные состояния пользователей, чтобы адаптировать их музыку, графику, контент или подход к познанию реальности.