Notice bibliographique
Résumé
Emotion researchers have begun to converge on the theory that emotions are psychologically and socially constructed. A common assumption in affective robotics is that emotions are categorical brain-body states that can be confidently modeled. But if emotions are constructed, then they are interpretive, ambiguous, and specific to an individual’s unique experience. Constructivist views of emotion pose several challenges to affective robotics: first, it calls into question the validity of attempting to obtain objective measures of emotion through rating scales or biometrics. Second, ambiguous subjective data poses a challenge to computational systems that need structured and definite data to operate. How can a constructivist view of emotion be rectified with these challenges? In this article, we look to psychotherapy for ontological, epistemic, and methodological guidance. These fields (1) already understand emotions to be intrinsically embodied, relative, and metaphorical and (2) have built up substantial knowledge informed by everyday practice. It is our hope that by using interpretive methods inspired by therapeutic approaches, HRI researchers will be able to focus on the practicalities of designing effective embodied emotional interactions.
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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 | 0,005 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,012 |
| Communication savante | 0,007 | 0,011 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,008 | 0,011 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,032 | 0,015 |
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 ».