Decoding Humor-Induced Amusement via Facial Expression Analysis: Toward Emotion-Aware Applications
Notice bibliographique
Résumé
Humor is widely recognized for its positive effects on well-being, including stress reduction, mood enhancement, and cognitive benefits. Yet, the lack of reliable tools to objectively quantify amusement—particularly its temporal dynamics—has limited progress in this area. Existing measures often rely on self-report or coarse summary ratings, providing little insight into how amusement unfolds over time. To address this gap, we developed a Random Forest model to predict the intensity of amusement evoked by humorous video clips, based on participants’ facial expressions—particularly the co-activation of Facial Action Units 6 and 12 (“% Smile”)—and video features such as motion, saliency, and topic. Our results show that exposure to humorous content significantly increases “% Smile”, with amusement peaking toward the end of videos. Importantly, we observed emotional carry-over effects, suggesting that consecutive humorous stimuli can sustain or amplify positive emotional responses. Even when trained solely on humorous content, the model reliably predicted amusement intensity, underscoring the robustness of our approach. Overall, this study provides a novel, objective method to track amusement on a fine temporal scale, advancing the measurement of nonverbal emotional expression. These findings may inform the design of emotion-aware applications and humor-based therapeutic interventions to promote well-being and emotional health.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».