L'intersezione tra il computing affettivo e la tecnologia

L'informatica affettiva riguarda il Riconoscimento delle emozioni e dei sentimenti umani. Si colloca all'incrocio di vari campi come la psicologia, l'informatica e la sociologia. Nonostante la sua importanza, ci sono poche ricerche su come l'Apprendimento Automatico (ML) e la realtà mista (XR) lavorano insieme. Questa panoramica mette in evidenza cosa sia l'informatica affettiva, spiegando le sue idee e metodi principali, e identifica le sue applicazioni. L'obiettivo è dare spunti sulla sua importanza per i ricercatori e i professionisti futuri.

#Cos'è l'Informatica Affettiva?

L'informatica affettiva si concentra sulla comprensione e la risposta alle emozioni umane. Il termine è stato introdotto nel 1997, sottolineando la necessità che i computer comprendano gli stati d'animo umani e rispondano di conseguenza. Nella vita quotidiana, è utile per la tecnologia rilevare come si sente la gente e reagire in modo sensibile. Le emozioni ci aiutano ad adattarci all'ambiente, a plasmare le nostre relazioni e a guidare le nostre azioni.

Ogni emozione comprende diverse parti, incluso come la pensiamo, come ci sentiamo fisicamente, le nostre intenzioni, i nostri sentimenti e come agiamo. La "Regolazione delle emozioni" si riferisce a come gestiamo queste emozioni, che è fondamentale per la salute mentale. È stato sviluppato un quadro per aiutare a identificare emozioni come felicità, rabbia, paura e tristezza, insieme a un sentimento positivo o negativo.

Quando le persone faticano a gestire le proprie emozioni, può portare a quella che viene chiamata disregolazione emotiva. Questa sfida evidenzia l'importanza di comprendere le strategie di gestione emotiva. L'informatica affettiva può migliorare notevolmente come analizziamo le emozioni condivise sui social media, permettendo lo sviluppo di sistemi AI più centrati sull'uomo.

#Tipi di Emozioni

Gli psicologi hanno sviluppato due modelli principali per aiutarci a comprendere le emozioni: il modello delle emozioni discrete e il modello delle emozioni dimensionali. La ricerca sul riconoscimento delle emozioni si concentra su tre aree principali: riconoscimento visivo, audio e fisiologico.

I sistemi di realtà virtuale (VR) hanno dimostrato di suscitare risposte emotive, che possono portare a cambiamenti psicologici positivi. Il modo in cui gli esseri umani esprimono emozioni è principalmente attraverso le espressioni facciali, la voce e le parole. Con l'aumento dei social media, raccogliere dati emotivi è diventato più facile, spingendo i ricercatori a studiare sia le emozioni esplicite che quelle sottili condivise dalle persone.

#Stato Attuale dell'Informatica Affettiva

Nel mondo dell'interazione uomo-computer (HCI), capire le emozioni umane è cruciale. Anche se molte tecnologie attuali faticano a riconoscere le emozioni con precisione, i progressi nell'HCI dipendono dalla capacità delle macchine di interpretare i sentimenti. La maggior parte delle recensioni esistenti su questo argomento non affrontano le tecniche più recenti e le loro implicazioni per il riconoscimento emotivo.

Questa panoramica mira a colmare questa lacuna, offrendo spunti sull'informatica emotiva attraverso vari metodi di ricerca e risultati. I contributi principali includono:

1. Una valutazione di come il ML classifica il trattamento delle emozioni.
2. Una classificazione degli attuali strumenti di calcolo emotivo.
3. Un approccio tassonomico utilizzando macchine di realtà mista.
4. Un inventario dei dataset utilizzati nell'informatica emotiva.
5. Una discussione sui vantaggi e limiti di questi metodi.
6. Un'identificazione dei problemi di ricerca aperti nel settore.

#La Struttura di Questa Panoramica

Questa panoramica è organizzata in diverse sezioni. Inizia con l'ambito di questa ricerca, discutendo la letteratura sull'informatica affettiva, ML e realtà mista dal 2014 al 2021. Le sezioni successive coprono sondaggi esistenti, un'analisi delle tecniche importanti, dataset, sfide e possibili direzioni future di ricerca. Infine, una conclusione riassume tutto.

#Ambito della Panoramica

Il focus principale qui è su come l'informatica affettiva sia correlata a ML e realtà mista. Nessuno studio precedente ha esaminato entrambi i settori insieme. Questa panoramica si basa su letteratura rilevante pubblicata tra il 2014 e il 2021, concentrandosi su modelli che aiutano nell'identificazione e classificazione delle emozioni.

#Ricerca Precedente nell'Informatica Affettiva

Negli studi passati, sono stati esplorati problemi come il riconoscimento delle emozioni e i metodi di classificazione. Tuttavia, molti non hanno esaminato gli approcci combinati di ML e realtà mista, portando a una comprensione frammentata del campo. Questa panoramica mira a trattare sistematicamente questi problemi.

#Modelli di Emozione

Capire cosa siano le emozioni è essenziale per lo sviluppo di standard di calcolo emotivo. Le emozioni sono state categorizzate per la prima volta dagli psicologi negli anni '70, ma non esiste ancora un modello universalmente accettato. I modelli comuni utilizzati nell'informatica affettiva includono emozioni continue e multidimensionali.

#Flusso di Lavoro del Riconoscimento Emotivo

Questa sezione discute come vari metodi vengano implementati nell'informatica affettiva, incluso il lavoro fatto con ML, deep learning e realtà virtuale. Il ML implica fasi come la preparazione dei dati grezzi, la creazione di estrattori di caratteristiche e l'uso di classificatori. Queste tecniche hanno reso l'analisi delle emozioni attraverso testo, audio e immagini sempre più efficace.

#Riconoscimento Emotivo Basato sul Testo

Il riconoscimento emotivo basato sul testo si basa su metodi statistici o basati sulla conoscenza. La sfida è rilevare emozioni sottili dai contenuti generati dagli utenti, specialmente sui social media. I recenti progressi nei modelli di deep learning hanno migliorato la capacità di classificare efficacemente le emozioni nei dati testuali.

#Riconoscimento Emotivo Audio

Il riconoscimento emotivo audio implica l'analisi del linguaggio parlato per rilevare sentimenti. Vari metodi di ML e deep learning sono stati sviluppati per comprendere meglio le emozioni nel parlato. Diversi classificatori sono usati in questi sistemi per prevedere il tono emotivo dietro le parole pronunciate.

#Riconoscimento Emotivo Visivo

Il riconoscimento visivo si concentra sul rilevamento delle emozioni attraverso le espressioni facciali in immagini o video. Questa sezione riassume diverse tecniche utilizzate nel riconoscimento delle emozioni facciali, evidenziando i vari approcci nel campo.

#Realtà Virtuale e Rilevamento delle Emozioni

La realtà virtuale viene utilizzata sempre di più per il riconoscimento emotivo. Questa parte esamina come la VR possa evocare diverse risposte emotive e il potenziale di vari formati di media VR per influenzare le emozioni.

#Banche Dati di Ricerca

L'informatica affettiva si basa su diverse banche dati per la raccolta dei dati. Ci sono tre tipi principali: banche dati testuali, audio e visive. Le caratteristiche di queste banche dati influiscono significativamente sui modelli e sugli approcci utilizzati nel riconoscimento delle emozioni.

#Banche Dati Testuali

Diversi database forniscono dati testuali, incluse le recensioni delle piattaforme online. Queste risorse aiutano a classificare i sentimenti emotivi basati sui contenuti generati dagli utenti.

#Banche Dati Audio

Le banche dati audio consistono di campioni di parlato, che possono essere spontanei o scritti. Queste registrazioni vengono utilizzate per addestrare modelli che riconoscono le emozioni dal linguaggio parlato.

#Banche Dati Visive

Le banche dati visive raccolgono immagini e video che mostrano diverse espressioni facciali. Servono come benchmark per lo sviluppo e il test delle tecnologie di riconoscimento emotivo.

#Sfide e Direzioni Future

Anche se sono stati fatti progressi nell'informatica affettiva, ci sono ancora sfide da affrontare. Rimangono domande su come riconoscere accuratamente stati emotivi complessi e creare sistemi di etichettatura coerenti per le emozioni. C'è bisogno di dataset più grandi e diversificati per addestrare modelli e raffinire le tecniche per il rilevamento delle emozioni.

#Problemi di Ricerca Aperta

Alcuni dei problemi notevoli nel campo includono:

1. Riconoscere accuratamente stati emotivi complessi.
2. Sviluppare dataset etichettati più grandi e diversificati.
3. Creare uno schema di etichettatura standard per le emozioni.
4. Migliorare l'interpretabilità dei modelli di apprendimento automatico.
5. Sviluppare sistemi di riconoscimento emotivo personalizzati.

Affrontare queste sfide aiuterà a far progredire il campo dell'informatica affettiva, rendendo più efficace il riconoscimento e la comprensione delle emozioni.

#Conclusione

L'informatica affettiva rappresenta un'area promettente di ricerca che si concentra sul riconoscimento e la risposta alle emozioni umane. Esaminando varie tecniche, banche dati e problemi di ricerca aperti, questa panoramica fornisce spunti sullo stato attuale e le direzioni future di questo campo entusiasmante. Con i continui progressi nell'apprendimento automatico e nella realtà mista, il potenziale per una tecnologia più precisa ed empatica è significativo.