情绪的外显与内隐测量：数据科学或有助于应对数据的复杂性与异质性
神经元与认知
2022-05-05 v1
摘要
测量情绪对基础与应用研究都是真实挑战，尤其在生态情境中。de Wijk 与 Noldus 提议结合两类测量——表征特定食物的外显测量，以及捕捉真实生活情境中整餐体验的内隐生理测量。这带来了若干挑战，包括开发新型微型化传感器与设备，以及发展新数据分析方法。我们就数据分析为未来研究建议了一条可循路径：将数据科学纳入其中。该研究领域有望发展出在真实生活情境中关联情绪主观体验与生理反应的预测性乃至解释性模型。我们建议食物科学家应走出舒适区，与计算机科学家合作，并进而接受数据科学新工具的训练，这无疑将使他们 1/ 更好地管理复杂且异质的数据集，2/ 提取对该研究领域至关重要的知识。
引用
@article{arxiv.2205.01939,
title = {Explicit and implicit measures of emotions: Data-science might help to account for data complexity and heterogeneity},
author = {M. Moranges and C. Rouby and M. Plantevit and M. Bensafi},
journal= {arXiv preprint arXiv:2205.01939},
year = {2022}
}