Affective Computing: Wissenschaftler verbinden menschliche Emotionen mit Künstlicher Intelligenz
Die affektive Informatik transformiert die Art und Weise, wie Maschinen menschliche Emotionen verstehen und mit ihnen interagieren, indem sie Informatik, Psychologie und Neurowissenschaften integriert. Mit Fortschritten in der Emotionserkennung, ethischen Praktiken und immersiven Technologien hat dieses Feld das Potenzial, Interaktionen in Bereichen wie Gesundheitswesen, Kundenservice und virtueller Realität zu revolutionieren.
Der Umfang und die Anwendung der affektiven Informatik
Die affektive Informatik ermöglicht es Maschinen, menschliche Emotionen wahrzunehmen, zu erkennen, zu verstehen und darauf zu reagieren. Sie findet in verschiedenen Branchen Anwendung, wie zum Beispiel in Bildung, Gesundheitswesen, Geschäftsdienstleistungen und der Integration von Wissenschaft und Kunst. Emotionale Intelligenz spielt eine bedeutende Rolle in der Mensch-Maschine-Interaktion, und affektive Informatik hat das Potenzial, diese Interaktionen erheblich zu verbessern.
Nach der Überprüfung umfasst die Forschung in diesem Bereich fünf Hauptaspekte: grundlegende Emotionstheorie, Erfassung emotionaler Signale, Sentimentanalyse, multimodale Fusion und Generierung sowie Ausdruck von Emotionen.
Forschungsmethoden und Wachstum
Um das allgemeine Verständnis der Theorie, technischen Methoden und Anwendungen der affektiven Informatik zu verbessern, führten Forscher eine statistische Analyse mit einer bibliometrischen Methode durch. Bibliometrie wendet quantitative Methoden wie Mathematik und Statistik auf die Literatur eines wissenschaftlichen oder anderen Fachgebiets an und verarbeitet statistische Daten auf der Grundlage von Theorien der Informationswissenschaft.
Gemäß den in der bibliometrischen Studie gesammelten Daten ist die Anzahl der veröffentlichten Artikel im Bereich der affektiven Informatik seit 1997 erheblich gestiegen, mit einem kontinuierlichen Anstieg der Veröffentlichungen bis 2009, gefolgt von einem schnellen Wachstum von 2010 bis 2019 aufgrund von Fortschritten im Bereich des Deep Learning. Nach 2019 hat das Wachstum jedoch stagniert, möglicherweise aufgrund einer Verlangsamung der Innovation im Bereich des Deep Learning und der Auswirkungen der COVID-19-Pandemie auf die akademische Welt. China führt weltweit in der Anzahl der Veröffentlichungen, gefolgt von den USA, Indien, Großbritannien und Deutschland.
Interdisziplinäre Forschung und Innovation
Die Forschung zur affektiven Informatik umfasst Disziplinen wie Informatik, Ingenieurwissenschaften, Neurowissenschaften und andere Fachgebiete. Die Hauptforschungsthemen in diesem Bereich, die durch die Analyse der Schlüsselwörter ermittelt wurden, sind die natürliche Sprachverarbeitung, die Erkennung von Gesichtsausdrücken, die Mensch-Maschine-Interaktion, die Analyse affektiver Störungen und die multimodale Emotionsanalyse.
Die führenden Institutionen in diesem Bereich sind die Nanyang Technological University, das Imperial College London und die Tsinghua University. Internationale Zusammenarbeit ist weit verbreitet, insbesondere zwischen China und den USA. Die Wissenschaftler auf diesem Gebiet sind hauptsächlich in Asien und Nordamerika konzentriert.
Ethnische Aspekte und zukünftige Trends
Die affektive Informatik, ein Bereich, der Technologie mit dem nuancierten Verständnis menschlicher Emotionen verbindet, erfährt Innovationsschübe und damit verbundene ethische Aspekte. Zu den in der Überprüfung identifizierten Innovationen gehören Emotionserzeugungstechniken, die die Natürlichkeit der Mensch-Maschine-Interaktion verbessern, indem sie den Realismus der Gesichtsausdrücke und Körperbewegungen von Avataren und Robotern erhöhen.
Die Forscher identifizierten mehrere aktuelle Trends, die voraussichtlich fortgesetzt werden. Zum Beispiel ist der Aufbau großer, multimodaler Datenbanken für das Training robuster affektiver Informatiksysteme unerlässlich, und es gibt einen wachsenden Trend, Daten zu sammeln und zu analysieren, die natürliche emotionale Ausdrücke widerspiegeln. Die Technologie der multimodalen Fusion wird verfeinert, um Informationen aus verschiedenen Quellen wie Gesichtsausdrücken, Stimme und Text effektiv zu integrieren und die Genauigkeit der Emotionserkennung zu verbessern. Darüber hinaus geht der Bereich in Richtung eines wissensgetriebenen Ansatzes, bei dem Expertenwissen integriert wird, um Datenbeschränkungen auszugleichen und die Recheneffizienz zu verbessern.
