The discrete state theory on emotion postulated that there existed discrete emotions, such as happiness, anger, fear, disgust, and so forth. Many investigators who emphasized discreteness of emotions have suggested that discrete emotions entailed their specific activities in the autonomic nervous system. The purposes of this study were to develop a model of emotion-specific physiological response patterns. The study postulated six emotions (i.e., happiness, sadness, anger, disgust, fear, and surprise) as the basic discrete emotions. Thirty eight college students participated in the present study. Twelve slides (2 for each emotion category) were presented to the subjects in random order. During resting period of 30 s prior to the presentation of each slide, four presentation of each slide, four physiological measures (EEG, ECG, EDA, and respiration) were recorded to establish a baseline. The same physiological measures were recorded while each slide was being presented for 60 s (producing an emotional sate). Then, the subjects were asked to rate the degree of emotion induced by the slide on semantic differential scales. This procedure was repeated for every slide. Based upon the results, a model of emotion-specific physiological response patterns was developed: four emotion (fear, disgust, sadness, and anger) were classified according to the characteristics of EEG and autonomic responses. However, emotions of happiness and surprise were not distinguished by any combination of the physiological measures employed in this study, suggesting another appropriate measure should be adopted for differentiation.
Despite the proliferation of studies on emotion, little attention has been paid to the effects of discrete emotion on political participation. Using a representative survey conducted on a sample of South Korean citizens in the aftermath of the Sewol ferry accident, the current survey explored how anger and sadness, as well as the ways people express those emotions, influence the orientation of their response in social environments and, ultimately, their voting intention. The results partially supported the discrete effects of sadness and anger in eliciting reactions of approach or avoidance. Anger was found to provoke an approach action tendency in independent voters and supporters of the opposition, while also eliciting an avoidance action tendency with a varying effect size across all three groups of respondents. Sadness also prompted an approach action tendency in independents and supporters of the incumbent party, while it manifested a negative association with the avoidance action tendency in supporters of the opponent party. An interpretation of the findings and proposed directions for future research are presented.
본 연구는 동기 활성화의 개인 성향이 마약 이용을 예측하는 변인으로 작용하는지와 개별 감성과 상호작용하여 마약퇴치 광고의 반응에 영향을 미치는지 조사하였다. 동기 활성화는 식량과 같이 생존에 필요한 요소들을 성취하기 위한 동기(접근 동기), 혹은 천적과 같이 위협적인 요소들을 회피하려는 동기(회피 동기)가 발현되는 정도를 의미한다. 개별 감성은 기쁨, 슬픔, 공포를 유도하는 광고 방식의 차이를 의미한다. 실험을 자가 보고와 생리적 반응을 이용하여 진행하였으며, 총 80명이 참여하였다. 연구 결과, 접근 동기의 활성화는 마약 이용을 예측하고, 방어 동기의 활성화는 예측하지 않는 것으로 나타났다. 마약퇴치 광고의 시청에서 접근 동기의 활성화는 자가 보고 반응에서는 차이를 나타내지 않았지만 생리적 반응에서 차이를 발현시켰고, 방어 동기의 활성화 성향은 자가 보고, 생리적 반응 전부에서 차별적 반응을 구현하는 것으로 나타났다. 전체적으로 접근 동기의 활성화가 높은 개인들을 마약퇴치 광고의 표적으로 삼을 수 있으며 이를 위해서는 긍정적 감성을 유도하는 방식이 중요하다는 단서를 제공하고 있다.
The International Affective Picture System (IAPS) developed by Lang and colleagues[1] is a world-widely adopted tool in studices relating a variety of physiological indices to subjective emotions induced by the presentation of standardized pictures of which subjective ratings are well established in the three dimensions of pleasure, arousal and dominance. In the present stuey we investigated whether distinctive EEG characteristics for six discrete emotions can be discernible using 12 IAPS pictures that scored highest subjective ratings for one of the 6 categorical emotions, i. e., happiness, sadness, fear, anger, disgust, and surprise (Two slides for each emotion). These pictures as visual stimuli were randomly given to 38 right-handed college students (20-26 years old) with 30 sec of exposure time and 30sec of inter-stimulus interval for each picture while EEG signals were recorded from F3, F4, O1, and O2 referenced to linked ears. The FFT technoque were used to analyze the acquired EEG data. There were significant differences in RP value changes of EEG bands, most prominent in theta, between positive positive and negative emotions, and partial also among negative emotions. This result is in agreement with previous studies[2, 3]. However, it requires further studied to decided whether IAPS could be a useful tool for catigorical approaches to emotion in addition to its traditional uwe, namely dimensional to emotion.
Despite the increasing use of digital media and their powerful impact on risk management during recent outbreaks of emerging infectious diseases, the question of how digital media exposure influences preventive behaviors has not been fully explained. Using the appraisal tendency framework and protection motivation theory as theoretical frameworks, we theorized the affective and cognitive mechanisms under which the differential roles of three negative emotions (fear, anger, worry) on two cognitive appraisals (perceived threat and perceived efficacy) were examined. Based on data collected from a survey of 1,500 South Koreans during the COVID-19 pandemic, we found that while worry and anger increased perceived efficacy, fear reduced perceived efficacy. The results also showed that although exposure to COVID-19 information via digital formats increased preventive behavioral intention in general, digital media use for COVID-19 information had a negative influence on preventive behavioral intention through the sequential mediation of fear and perceived efficacy.
This paper proposes an effective method for classifying emotions of the music from its acoustical signals. Two feature sets, timbre and tempo, are directly extracted from the modified discrete cosine transform coefficients (MDCT), which are the output of partial MP3 (MPEG 1 Layer 3) decoder. Our tempo feature extraction method is based on the long-term modulation spectrum analysis. In order to effectively combine these two feature sets with different time resolution in an integrated system, a classifier with two layers based on AdaBoost algorithm is used. In the first layer the MDCT-driven timbre features are employed. By adding the MDCT-driven tempo feature in the second layer, the classification precision is improved dramatically.
대한전자공학회 2004년도 ICEIC The International Conference on Electronics Informations and Communications
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pp.92-96
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2004
The researches of the emotions are currently great interest in speech processing as well as in human-machine interaction domain. In the recent years, more and more of researches relating to emotion synthesis or emotion recognition are developed for the different purposes. Each approach uses its methods and its various parameters measured on the speech signal. In this paper, we proposed using a short-time parameter: MFCC coefficients (MelFrequency Cepstrum Coefficients) and a simple but efficient classifying method: Vector Quantification (VQ) for speaker-dependent emotion recognition. Many other features: energy, pitch, zero crossing, phonetic rate, LPC... and their derivatives are also tested and combined with MFCC coefficients in order to find the best combination. The other models: GMM and HMM (Discrete and Continuous Hidden Markov Model) are studied as well in the hope that the usage of continuous distribution and the temporal behaviour of this set of features will improve the quality of emotion recognition. The maximum accuracy recognizing five different emotions exceeds $88\%$ by using only MFCC coefficients with VQ model. This is a simple but efficient approach, the result is even much better than those obtained with the same database in human evaluation by listening and judging without returning permission nor comparison between sentences [8]; And this result is positively comparable with the other approaches.
Purpose: Anger has become one of the dominantly experienced emotions in recent years, particularly under the COVID-19 pandemic. Considering the critical role that anger plays in consumers' lives, the present research examines how feeling angry about money influences consumers' spending and money distribution decisions. Research design and methodology. Three experiments were conducted using different emotion induction methods (i.e., dictator game, autobiographical recall, and scenario). Results. Feeling angry about money decreased pro-social spending (i.e., less money distribution to the others), but it did not affect virtuous or utilitarian spending for the self-unlike past finding on negative feelings that increased utilitarian spending. Furthermore, whereas anger-tainted money decreased pro-social spending of that money, guilt-tainted money increased pro-social spending. However, the effects of guilt versus anger were not completely symmetrical. The antagonistic effect of anger was diffusive across spending on distant and close others, whereas the pro-social effect of guilt was limited to distant others. Conclusions: These findings help policy makers and financial institutions forecast how money will be distributed or circulated when it is likely to be dampened by anger under the pandemic. They also highlight the importance of examining the effects of discrete emotions (e.g., anger vs. guilt) beyond valence.
본 논문에서는 얼굴영상을 이용하여 한국인과 일본인의 감정인식에 대하여 연구하였다. 얼굴의 감정인식을 위하여 심리학자인 Ekman과 Friesen의 연구에 의해 문화에 영향을 받지 않고 공통으로 인식하는 6개의 기본 감정인 기쁨, 슬픔, 화남, 놀람, 공포, 혐오를 바탕으로 실험하였다. 감정인식에서 입력영상은 이산 웨이블렛을 기반으로 한 다해상도 분석기법을 사용하여 데이터 수를 압축한 후, 각각의 영상에서 주성분분석기법 및 선형판별분석기법에 의해 얼굴의 감정특징을 추출하였다. 실험결과 한국인과 일본인 모두 "기쁨", "슬픔", "화남" 감정은 비교적 인식률이 높은 반면에 "놀람", "공포", "혐오" 감정은 인식률이 저조하게 나타냈다. 특히, 일본인의 경우 "혐오" 감정이 가장 저조한 결과를 나타냈으며, 전반적으로 한국인에 비해 일본인의 감정인식결과가 낮은 것으로 나타났다.
본 연구 1에서는 한국어 감정표현단어의 목록을 제작하고, 연구 2에서는 제작된 감정표현단어가 어떤 범주의 감정에 속하는지를 조사하였다. 연구 1의 한국어 감정표현단어 목록 제작을 위하여 연세대학교에서 제작한 '현대 한국어의 어휘빈도' 자료집으로부터 감정단어들을 추출하는 작업을 여러 단계에 걸쳐 시행하였다. 일상생활에서 빈도 높게 사용하는 감정표현단어를 선정하기 위하여 국문학 전공자와 감정연구자 12명이 참가하였으며, 총 504개의 감정표현단어들로 구성된 목록을 완성하였다. 연구 2에서는 80명의 대학생을 대상으로 각 단어가 '기쁨', '공포', '분노' 등 10개 범주(중성포함)의 감정 중 어느 감정과 관련 있는지 복수 선택하도록 하여 각 단어에 대한 감정 범주를 조사하였다. 단어들의 감정 범주 분석 결과, 504개 단어 중 426개 단어는 한 범주의 감정을 의미하였는데, '슬픔'을 나타내는 단어가 가장 많았으며, 다음으로 '분노', '기쁨' 순으로 나타났다. 다음 72개 단어는 두 감정 범주를 나타내었는데, '분노'와 '혐오', '슬픔'과 '공포' 그리고 '기쁨'과 '흥미'로 묶이는 단어가 많았다. 세 감정 범주를 보인 6개의 단어는 '놀람', '흥미', '기쁨'의 조합이 가장 높은 빈도로 나타났다. 본 연구는 일상생활에서 실제로 사용하는 감정표현단어 목록을 제작하고, 이에 기반을 두어 각 단어와 관련된 감정 범주를 복수의 감정 범주를 포함하여 규명하였다는데 의의가 있다. 본 연구에서 개발된 감정표현단어들과 각 단어에 대한 감정 범주 정보는 심리학 분야뿐만 아니라 이후 HCI 분야에서 언어적 내용에 기반을 둔 감정인식 연구에 활용될 수 있을 것으로 기대한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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