Measuring Emotional Responses to Interaction: Evaluation of Sliders and Physiological Reactions
Notice bibliographique
Résumé
Recent work has proposed sliders as a useful way to measure self-reported emotion continuously. My dissertation extends this work to ask: what are relevant properties of affective self-report on sliders and variations? How reliable are affective self-reports? How do they relate to physiological data? What are individual and cultural differences? How can this method be applied to ehealth?\nThree emotion self-report tools (one-slider, two-slider, a touchscreen) were developed and evaluated in four experiments. The first experiment was within-subjects. Participants viewed short videos, with four self-report conditions (including no reporting) and physiological capture (heart rate variability and skin conductance). In a re-rating task, the sliders models were found to be more reliable than the touchscreen (Lottridge & Chignell, 2009a).\nThe second and third experiments were between-subjects, and examined individual and cultural differences. Canadian and Japanese participants watched a nature video, while rating emotions and answering questions. Analyses were carried out within and across the datasets. Larger operation span displayed a minor benefit. Valence and arousal ratings were not strongly related to skin conductance. The Japanese performed on par with Canadians but reported worse performance. \nBased on the results, the recommendation was made that a single slider be used to rate valence, that arousal be estimated with skin conductance, and that slider psychometrics be used to assess cognitive load over time.\nIn the fourth experiment, diabetic participants watched Diabetes-related videos. They clustered into usage patterns: some moved the slider very little during videos and more afterward, some hardly moved the slider, and some used it as expected. \nTwo novel metrics facilitated these analyses: Emotional Bandwidth, an application of information entropy that characterizes the granularity of the self reports (Lottridge & Chignell, 2009b) and Emotional Majority Agreement, the amount of agreement relative to a sample’s self-reports (Lottridge & Chignell, 2009c).\nIn summary, this dissertation contributes a method of measuring emotion through sliders and skin conductance that has been evaluated in a number of experimental studies. It contributes the empirical results, design recommendations, and two novel metrics of emotional response. Limitations and implications for future research and practice are also discussed.
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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 | 0,002 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».