EEVEE: the Empathy-Enhancing Virtual Evolving Environment
Notice bibliographique
Résumé
Empathy is a multifaceted emotional and mental faculty that is often found to be affected in a great number of psychopathologies, such as schizophrenia, yet it remains very difficult to measure in an ecological context. The challenge stems partly from the complexity and fluidity of this social process, but also from its covert nature. One powerful tool to enhance experimental control over such dynamic social interactions has been the use of avatars in virtual reality (VR); information about an individual in such an interaction can be collected through the analysis of his or her neurophysiological and behavioral responses. We have developed a unique platform, the Empathy-Enhancing Virtual Evolving Environment (EEVEE), which is built around three main components: (1) different avatars capable of expressing feelings and emotions at various levels based on the Facial Action Coding System (FACS); (2) systems for measuring the physiological responses of the observer (heart and respiration rate, skin conductance, gaze and eye movements, facial expression); and (3) a multimodal interface linking the avatar's behavior to the observer's neurophysiological response. In this article, we provide a detailed description of the components of this innovative platform and validation data from the first phases of development. Our data show that healthy adults can discriminate different negative emotions, including pain, expressed by avatars at varying intensities. We also provide evidence that masking part of an avatar's face (top or bottom half) does not prevent the detection of different levels of pain. This innovative and flexible platform provides a unique tool to study and even modulate empathy in a comprehensive and ecological manner in various populations, notably individuals suffering from neurological or psychiatric disorders.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».