Affective interface – toward a machine that exhibits its state emotionally
Notice bibliographique
Résumé
In the field of human-machine interaction, it is generally agreed that emotion may affect the users’ response behavior. With this consensus, interfaces of the machine are developed, among which a kind of interface that shows the machine state with human emotions is less studied. This kind of machine interface is called emotional or affective interface. This thesis studied affective interfaces. Two research questions were identified in the study: (1) how an affective interface is built and (2) whether an affective interface of a consumer device (e.g., personal digit assistant, personal computer, cellular phone, etc.) would significantly affect human’s emotion, judgment and decision making behavior?\n\nCorresponding to the two research questions, this research consisted of three works along with their respective objectives: (1) developed a general design approach to affective interfaces; (2) constructed an affective interface test-bed with high fidelity, which is a laptop computer with an attention to its internal temperature state, by using the developed approach in (1); (3) conducted experiments to show that the affective interface of the test-bed has a significant effect on human emotion, judgment and decision making. \n\nThis research concluded (1) the general interface design approach, as developed, is valid to all interfaces including the affective element in human-machine interactions, (2) the human judgment and decision making behaviour will be significantly affected by the affective interface (with the confidence interval being 95%), and (3) affective interfaces significantly change human emotions.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| 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 | 0,001 | 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) | 0,010 | 0,004 |
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 ».