Natural human postural oscillations enhance the empathic response to a facial pain expression in a virtual character.
Notice bibliographique
Résumé
Virtual reality platforms producing interactive and highly realistic characters are being used more and more as a research tool in social and affective neuroscience to better capture both the dynamics of emotion communication and the unintentional and automatic nature of emotional processes. While idle motion (i.e., non-communicative movements) is commonly used to create behavioural realism, its use to enhance the perception of emotion expressed by a virtual character is critically lacking. This study examined the influence of naturalistic (i.e., based on human motion capture) idle motion on the two facets (emotion identification and affect sharing) reflecting an empathic response towards pain expressed by a virtual human. In two experiments, 32 and 34 healthy young adults were presented video clips of a virtual character displaying a facial expression of pain while its body was either static (still condition) or animated with natural postural oscillations (idle condition). The participants in Experiment 1 rated the facial pain expression of the virtual human as more intense, and those in Experiment 2 reported being more touched by its pain expression in the idle condition compared to the still condition, indicating a greater empathic response towards the virtual human's pain in the presence of natural postural oscillations. These findings are discussed in relation to the models of empathy and biological motion processing. Future investigations will help determine to what extent such naturalistic idle motion could be a key ingredient in enhancing the anthropomorphism of a virtual human and making its emotion appear more genuine.
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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 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».