共情对话：一个多层级语境化对话数据集

共情是对他人所处情境的认知与情绪反应。共情近来因在心理学与AI中的众多应用而引人关注，但不同形式的共情（如自我报告 vs. 对话对象他者报告、关切 vs. 痛苦）如何与其他情感现象或性别和年龄等人口统计学特征交互尚不清楚。为更好理解此问题，我们创建了标注化的负面、引发共情的对话数据集《Empathic Conversations》，其中成对参与者围绕新闻文章进行交谈。人们对他人共情的感知存在差异。这些差异与人格和人口统计学等特定特征相关。因此，我们收集了参与者特质的详细刻画、其对新闻文章的自报告共情反应、其对话伙伴的他者报告，以及逐轮第三方对自我表露、情绪与表达共情水平的评估。该数据集首次以多种形式呈现共情，连同个人痛苦、情绪、人格特征与人员级人口统计学信息。我们给出了从对话预测其中部分特征的基线模型。