This study examined that how precisely MFCC, LPC, energy, and pitch related parameters of the speech data, which have been used mainly for voice recognition system could predict the vocal emotion categories as well as dimensions of vocal emotion. 110 college students participated in this experiment. For more realistic emotional response, we used well defined emotion-inducing stimuli. This study analyzed the relationship between the parameters of MFCC, LPC, energy, and pitch of the speech data and four emotional dimensions (valence, arousal, intensity, and potency). Because dimensional approach is more useful for realistic emotion classification. It results in the best vocal cue parameters for predicting each of dimensions by stepwise multiple regression analysis. Emotion categorizing accuracy analyzed by LDA is 62.7%, and four dimension regression models are statistically significant, p<.001. Consequently, this result showed the possibility that the parameters could also be applied to spontaneous vocal emotion recognition.
The text such as stories, blogs, chat, message and reviews have the overall emotional flow. It can be classified to the text having similar emotional flow if we compare the similarity between texts, and it can be used such as recommendations and opinion collection. In this paper, we extract emotion terms from the text sequentially and analysis emotion terms in the pleasantness-unpleasantness and activation dimension in order to identify the emotional flow of the text. To analyze the 'dominant emotion' which is the overall emotional flow in the text, we add the time dimension as sequential flow of the text, and analyze the emotional flow in three dimensional space: pleasantness-unpleasantness, activation and time. Also, we suggested that a classification method to compute similarity of the emotional flow in the text using the Euclidean distance in three dimensional space. With the proposed method, we analyze the dominant emotion in korean modern short stories and classify them to similar dominant emotion.
Recently, a big text data has been produced by users, an opinion mining to analyze information and opinion about users is becoming a hot issue. Of the opinion mining, especially a sentiment analysis is a study for analysing emotions such as a positive, negative, happiness, sadness, and so on analysing personal opinions or emotions for commercial products, social issues and opinions of politician. To analyze the sentiment analysis, previous studies used a mapping method setting up a distribution of emotions using two dimensions composed of a valence and arousal. But previous studies set up a distribution of emotions arbitrarily. In order to solve the problem, we composed a distribution of 12 emotions through carrying out a survey using Korean emotion words list. Also, certain emotional states on two dimension overlapping multiple emotions, we proposed a selection method with Roulette wheel method using a selection probability. The proposed method shows to classify a text into emotion extracting emotion terms from a text.
Previous emotion studies revealed the two core affective dimensions of valence and arousal using affect-eliciting stimuli, such as pictures, music, and videos. Autonomous sensory meridian response (ASMR), a type of stimuli that has emerged recently, produces a sense of psychological stability and calmness. We explored whether ASMR could be represented on the core affect dimensions. In this study, we used three affective types ASMR (negative, neutral, and positive) as stimuli. Auditory ASMR videos were used in Study 1, while auditory and audiovisual ASMR videos were used in Study 2. Participants were asked to rate how they felt about the ten adjectives using five-point Likert scales. Multidimensional scaling (MDS) and classification analyses were performed. The results of the MDS showed that distinctions between auditory and audiovisual ASMR videos were represented well in the valence dimension. Additionally, the results of the classification showed that affective conditions within and across individuals for within- and cross-modalities. Thus, we confirmed that the affective representations for individuals could be predicted and that the affective representations were consistent between individuals. These results suggest that ASMR videos, including other affect-eliciting videos, were also located in the core affect dimension space, supporting the core affect theory (Russell, 1980).
This study examined the affective representation and response consistency among individuals using affective videos, a naturalistic stimulus inducing emotional experiences most similar to those in daily life. In this study, multidimensional scaling was conducted to investigate whether the various affective representations induced through video stimuli are located in the core affect dimensions. A cross-participant classification analysis was also performed to verify whether the video stimuli are well classified. Additionally, the newly developed intersubject correlation analysis was conducted to assess the consistency of affective representations across participant responses. Multidimensional scaling revealed that the video stimuli are represented well in the valence dimension, partially supporting Russell (1980)'s core affect theory. The classification results showed that affective conditions were successfully classified across participant responses. Moreover, the intersubject correlation analysis showed that the consistency of affective representations to video stimuli differed with respect to the condition. This study suggests that the affective representations and consistency of individual responses to affective videos varied across different affective conditions.
According to the core affect theory, affect consists of two independent dimensions of valence and arousal. Previous studies have found that various types of stimuli, such as pictures, videos, and music, are mapped onto the core affect space. However, the research on affect using gustatory stimuli has not been explored sufficiently. This study investigated whether the affects elicited by tastes could be mapped onto the core affect space. Stimuli were selected based on two factors (taste types and intensity). Participants were presented with each stimulus, evaluated the tastes, and rated their affective responses on taste and emotion scales. The data were analyzed using repeated-measures ANOVAs and multivariate analyses (multidimensional scaling and classification). The results of univariate analyses indicated that participants felt positive for sweet stimuli but negative for bitter and salty. Furthermore, participants reported high arousal with high intensity. Multidimensional scaling revealed that taste stimuli are also represented on the core affect dimensions. Specifically, it was confirmed that in the first dimension, sweetness was represented as a positive affect, while bitter and salty tastes were represented as a negative affect. In the second dimension, bitterness was represented as low arousal and sourness as high arousal. Classification analyses confirmed that the taste was identified consistently based on the affective responses within and across participants. This study showed that the taste stimuli in daily life are also located on core affect dimensions of valence and arousal.
This study examined affective representation by analyzing physiological responses measured using wearable devices and affective ratings in response to emotional videos. To achieve this aim, a published dataset was reanalyzed using multidimensional scaling to demonstrate affective representation in two dimensions. Cross-participant classification was also conducted to identify the consistency of emotional responses across participants. The accuracy and misclassification in each emotional condition were described by exploring the confusion matrix derived from the classification analysis. Multidimensional scaling revealed that the represented objects, namely, emotional videos, were positioned along the rated valence and arousal vectors, supporting the core affect theory (Russell, 1980). Vector fittings of physiological responses also showed the associations between heart rate acceleration and low arousal, increased heart rate variability and negative and high arousal, and increased electrodermal activity and negative and low arousal. Using the data of behavioral and physiological responses across participants, the classification results revealed that emotional videos were more accurately classified than the chance level of classification. The confusion matrix showed that awe, enthusiasm, and liking, which were categorized as positive, low arousal emotions in this study, were less accurately classified than the other emotions and were misclassified for each other. Through multivariate analyses, this study confirms the core affect theory using physiological responses measured through wearable devices and affective ratings in response to emotional videos.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2005.11b
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pp.547-549
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2005
본 논문에서는 Roget 범주 시스템과 Plutchik의 기본정서 구조를 서로 비교하였다. 이를 위해서 우선, 8가지 기본정서(Joy, Acceptance, fear, Surprise, Sadness, Disgust, Anger Anticipation) 각각을 Roget 범주에 대응시켰다. 대응한 Roget 범주 간의 참조정보 거리를 토대로 두 구조의 유사성을 가늠하였다. 실험결과, 기본정서에 대응하는 Roget 범주 거리 편차가 일정한 양상을 보이지 않았다(네 개의 정서차원 중에서 두 차원이 Roget 범주구조와 호응함). 본 논문의 실험 결과를 이용하연 Roget 범주와 기본정서 분류를 상호 보완할 수 있을 것이다. 나아가 개연규칙과 Plot Unit에서 사건과 상태의 선호도를 세분화 하는데 이용하고자 한다.
Since the problems of the aged became a social issue recently, this study recognized elder abuse as a serious phenomenon among the problems of the aged in a dimension of against humanity and intended to conduct research by classifying elder abuse into certain types. This study used the literature research method and executed theoretical research on the basis of the types of elder abuse defined by the Ministry of Health and Welfare. Physical abuse, emotional abuse, sexual abuse, economic abuse, neglect, self-neglect, abandonment were addressed as the types of elder abuse. Consequently, this study classified elder abuse as seven types which had close relationships with each other and formed the academic bassis for preparing effective prevention and coping method of elder abuse.
The purpose of this study is to clarify the constructs of emotion suppression and help understanding on the multidimensional nature of emotion suppression by classifying constructs for suppression according to the KMW model. Also, this study examined the gender differences of emotion suppression. For this purpose, 657 adult male and female subjects were evaluated for attitude toward emotions, and difficulty in emotional regulation, as well as depression, state anger and daily stress scale. As a result of the exploratory factor analysis on the scales related to the emotion suppression factors, the emotion suppression factors corresponding to each stage of the KMW model were found to be 'distraction against emotional information, 'difficulty in understanding and interpretation of emotions', 'emotion control beliefs', 'vulnerability on emotional expression beliefs'. Next, the study participants were classified by performing a cluster analysis based on each emotion suppression factor. As a result, four clusters were extracted and named 'emotional control belief cluster', 'emotional expression cluster', 'emotional attention failure cluster', and 'general emotional suppression cluster'. As a result of examining the average difference of male depression, depression, state anger, and daily stress for each group, significant differences were found in all dependent variables. As a result of examining whether there is a difference in the frequency of emotional suppression clusters according to gender, the frequency of emotional suppression clusters was high in men, and the ratio of emotional expression clusters was high in women. Finally, it was analyzed whether there was a gender difference in the effect of the emotional suppression cluster on psychosocial adaptation, and the implications were discussed based on the results of this study.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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