According to the researches of robot and software agent until now, computational emotion model is dependent on system, so it is hard task that emotion models is separated from existing systems and then recycled into new systems. Therefore, I introduce the Engine of computational Emotion model (shall hereafter appear as EE) to integrate with any robots or agents. This is the engine, ie a software for independent form from inputs and outputs, so the EE is Emotion Generation to control only generation and processing of emotions without both phases of Inputs(Perception) and Outputs(Expression). The EE can be interfaced with any inputs and outputs, and produce emotions from not only emotion itself but also personality and emotions of person. In addition, the EE can be existed in any robot or agent by a kind of software library, or be used as a separate system to communicate. In EE, emotions is the Primary Emotions, ie Joy, Surprise, Disgust, Fear, Sadness, and Anger. It is vector that consist of string and coefficient about emotion, and EE receives this vectors from input interface and then sends its to output interface. In EE, each emotions are connected to lists of emotional experiences, and the lists consisted of string and coefficient of each emotional experiences are used to generate and process emotional states. The emotional experiences are consisted of emotion vocabulary understanding various emotional experiences of human. This study EE is available to use to make interaction products to response the appropriate reaction of human emotions. The significance of the study is on development of a system to induce that person feel that product has your sympathy. Therefore, the EE can help give an efficient service of emotional sympathy to products of HRI, HCI area.
Banna, Jinan Corinne;Reicks, Marla;Gunther, Carolyn;Richards, Rickelle;Bruhn, Christine;Cluskey, Mary;Wong, Siew Sun;Misner, Scottie;Hongu, Nobuko;Johnston, N Paul
Nutrition Research and Practice
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v.10
no.4
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pp.456-463
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2016
BACKGROUND/OBJECTIVES: Setting healthful beverage expectations, making calcium-rich foods and beverages (CRF/B) available, and role modeling are parenting practices promoting calcium intake among early adolescents. This study aimed to evaluate emotion-based messages designed to motivate parents of early adolescents to perform these practices. SUBJECTS/METHODS: Emotion-based messages were developed for each parenting practice and tested in 35 parents from 5 states. Findings were used to modify messages and develop a survey administered via Amazon MechanicalTurk to a convenience sample of Asian (n = 166) and Hispanic (n = 184) parents of children 10-13 years. Main outcome measures were message comprehension, motivation, relevance, acceptability, and novelty. Engagement in the parenting practices was also assessed. RESULTS: Message comprehension was acceptable for the majority of parents. Most also agreed that messages were motivational (setting healthful beverage expectations (69.0%), making CRF/B available (67.4%), and role modeling (80.0%)), relevant and acceptable. About 30-50% indicated they had not seen the information before. Many parents indicated they were already engaging in the practices (> 70%). No racial/ethnic differences were observed for responses to messages or engaging in parenting practices. CONCLUSIONS: Results indicate that emotion-based messages designed to motivate parents to engage in parenting practices that promote calcium intake among early adolescents were motivating, relevant, and acceptable.
This study aimed to develop a Korean emotion vocabulary list that functions as an important tool in understanding human feelings. In doing so, the focus was on the careful extraction of most widely used feeling words, as well as categorization into groups of emotion(s) in relation to its meaning when used in real life. A total of 12 professionals (including Korean major graduate students) partook in the study. Using the Korean 'word frequency list' developed by Yonsei University and through various sorting processes, the study condensed the original 64,666 emotion words into a finalized 504 words. In the next step, a total of 80 social work students evaluated and classified each word for its meaning and into any of the following categories that seem most appropriate for inclusion: 'happiness', 'sadness', 'fear', 'anger', 'disgust', 'surprise', 'interest', 'boredom', 'pain', 'neutral', and 'other'. Findings showed that, of the 504 feeling words, 426 words expressed a single emotion, whereas 72 words reflected two emotions (i.e., same word indicating two distinct emotions), and 6 words showing three emotions. Of the 426 words that represent a single emotion, 'sadness' was predominant, followed by 'anger' and 'happiness'. Amongst 72 words that showed two emotions were mostly a combination of 'anger' and 'disgust', followed by 'sadness' and 'fear', and 'happiness' and 'interest'. The significance of the study is on the development of a most adaptive list of Korean feeling words that can be meticulously combined with other emotion signals such as facial expression in optimizing emotion recognition research, particularly in the Human-Computer Interface (HCI) area. The identification of feeling words that connote more than one emotion is also noteworthy.
This study aimed to compare the effects of two emotion regulation strategies, namely, cognitive reappraisal and expressive suppression in female college students. Specifically, the effects of these two emotion regulation strategies were tested and the intrapersonal factors related to the effects of these strategies were explored. The participants included 60 female college students. In Study 1, 40 participants were randomly assigned to each of the two different strategy groups, i.e., a between-subject design was employed. In Study 2, 20 participants were asked to use both strategies to regulate their emotion, i.e., a within-subject design was employed. The results revealed that both emotion regulation strategies effectively reduced negative emotion of emotional stimuli. However, the use of emotion regulation assessed with a questionnaire was not matched to the actual usage of regulation strategies examined with a task. Finally, the use of a suppression strategy was related to the extroversion psychological adaptive variable. Our findings suggest that the subjective assessment of the use of an emotion regulation strategy may not be the same as the actual use of an emotion regulation strategy. Furthermore, we demonstrated that when participants have an option to use both strategies, the cognitive reappraisal is more functional than expression suppression. This concurs with the previous findings on the effects of emotion regulation strategies.
Current researches on emotion detection classify emotions by using the information from facial, vocal, and bodily expressions, or physiological responses. This study was to review three representative emotion recognition methods, which were based on psychological theory of emotion. Firstly, literature review on the emotion recognition methods based on facial expressions was done. These studies were supported by Darwin's theory. Secondly, review on the emotion recognition methods based on changes in physiology was conducted. These researches were relied on James' theory. Lastly, a review on the emotion recognition was conducted on the basis of multimodality(i.e., combination of signals from face, dialogue, posture, or peripheral nervous system). These studies were supported by both Darwin's and James' theories. In each part, research findings was examined as well as theoretical backgrounds which each method was relied on. This review proposed a need for an integrated model of emotion recognition methods to evolve the way of emotion recognition. The integrated model suggests that emotion recognition methods are needed to include other physiological signals such as brain responses or face temperature. Also, the integrated model proposed that emotion recognition methods are needed to be based on multidimensional model and take consideration of cognitive appraisal factors during emotional experience.
Understanding dialogue participant's emotion is important as well as decoding the explicit message in human communication. It is well known that non-verbal elements are more suitable for conveying speaker's emotions than verbal elements. Written texts, however, contain a variety of linguistic units that express emotions. This study aims at analyzing components for constructing an emotion ontology, that provides us with numerous applications in Human Language Technology. A majority of the previous work in text-based emotion processing focused on the classification of emotions, the construction of a dictionary describing emotion, and the retrieval of those lexica in texts through keyword spotting and/or syntactic parsing techniques. The retrieved or computed emotions based on that process did not show good results in terms of accuracy. Thus, more sophisticate components analysis is proposed and the linguistic factors are introduced in this study. (1) 5 linguistic types of emotion expressions are differentiated in terms of target (verbal/non-verbal) and the method (expressive/descriptive/iconic). The correlations among them as well as their correlation with the non-verbal expressive type are also determined. This characteristic is expected to guarantees more adaptability to our ontology in multi-modal environments. (2) As emotion-related components, this study proposes 24 emotion types, the 5-scale intensity (-2~+2), and the 3-scale polarity (positive/negative/neutral) which can describe a variety of emotions in more detail and in standardized way. (3) We introduce verbal expression-related components, such as 'experiencer', 'description target', 'description method' and 'linguistic features', which can classify and tag appropriately verbal expressions of emotions. (4) Adopting the linguistic tag sets proposed by ISO and TEI and providing the mapping table between our classification of emotions and Plutchik's, our ontology can be easily employed for multilingual processing.
Emotion is composed of various feelings such as pleasure, sorrow, comfortability, and so on. The complicated process of the measurement has long been recognized as a major hindrance for the studies of emotion. Previously, individuals' emotion has mainly been measured by means of self-report, interview, EEG (electroencephalogram), ECG (electrocardiogram), EOG (electroculography), and body temperature. With thanks to nano/micro technologies, the possibility in the development of emotion-on-a-chip (EOC) has begun to be proposed. EOC will make it possible to analyze one's psychological status by taking a drop of blood. Discovery of emotional biomarkers in body fluids, understanding of the correlation between those biomarkers and the results from brain science are prerequisites to validate the EOC technology. In this paper, paper microfluidics are introduced as a good candidate for the EOC. As paper microfluidics is cost-effective and easy to use it is expected to be a useful device for the emotion measurement. We present the design and fabrication process for the simple paper-based microfluidic device and discuss the possible application in the field of measuring the human emotion.
The purpose of this study is to show that the effectiveness of utilitarian versus hedonic attributefocused advertisement on product evaluation depends on the arousal level of positive emotion, and to explore mediation effect of cognitive response to utilitarian attribute-focused advertisement and affective response to hedonic attribute-focused advertisement on the effectiveness of utilitarian versus hedonic attribute-focused advertisement. This research employs a 2 (arousal level: mild vs. elevated) × 2 (advertisement type: utilitarian vs. hedonic) between-subjects design, and 200 undergraduate students participate in the experiment, in which there are 50 students at each experimental group. The results of ANCOVA with positive emotion level as a covariate on advertised product evaluation show significant interaction effect of arousal level and advertisement type, and no effect of positive emotional level. Both of the mediation effects of the cognitive response and those of the affective response are significant. Participants under mild (elevated) arousal of positive emotion more positively evaluate the product in utilitarian (hedonic) attribute-focused advertisement. The positive effect of utilitarian (hedonic) attributefocused advertisement on product evaluation is partially mediated by cognitive (affective) response to the advertisement when consumers are under the mild (elevated) arousal of positive emotion. The results of this study show that advertisers should use utilitarian (hedonic) attribute-focused advertisement to consumers under the mild (elevated) arousal of ambient positive emotion, which should be searched by exploring what kind of event they have experienced.
Non-verbal communication is important in human interaction. It provides a layer of information that complements the message being transmitted. This type of information is not limited to human speakers. In human-robot communication, increasing the animacy of the robotic agent-by using non-verbal cues-can aid the expression of abstract concepts such as emotions. Considering the physical limitations of artificial agents, robots can use light and movement to express equivalent emotional feedback. This study analyzes the effects of LED and motion animation of a spherical robot on the emotion being expressed by the robot. A within-subjects experiment was conducted at the University of Tsukuba where participants were asked to rate 28 video samples of a robot interacting with a person. The robot displayed different motions with and without light animations. The results indicated that adding LED animations changes the emotional impression of the robot for valence, arousal, and dominance dimensions. Furthermore, people associated various situations according to the robot's behavior. These stimuli can be used to modulate the intensity of the emotion being expressed and enhance the interaction experience. This paper facilitates the possibility of designing more affective robots in the future, using simple feedback.
Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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2005.11a
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pp.179-184
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2005
Recently, studying on modeling the emotion of a robot has become issued among fields of a humanoid robot and an interaction of human and robot. Especially, modeling of the motivation, the emotion, the behavior, and so on, in the robot, is hard and need to make efforts to use our originality. In this paper, new modeling using mathematical formulations to represent the emotion and the behavior selection is proposed for the software robot with virtual sensor modules. Various Points which affect six emotional states such as happy or sad are formulated as simple exponential equations with various parameters. There are several experiments with seven external sensor inputs from virtual environment and human to evaluate this modeling.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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