MEDIC：一个心理咨询中的多模态共情数据集
计算机视觉与模式识别
2023-05-05 v1 计算机与社会
摘要
尽管咨询师与来访者之间的共情互动是心理治疗过程成功的基础，但目前鲜有数据集可辅助以计算方式理解共情。本文中，我们构建了一个采集自面对面心理咨询会话的多模态共情数据集。该数据集由 771 个视频片段组成。我们还提出三个标签（即经验表达、情绪反应与认知反应）来描述咨询师与其来访者之间的共情程度。经验表达描述来访者是否表达了可引发共情的经验，而情绪与认知反应表示咨询师的共情反应。作为对所构建多模态共情数据集可用性的初步评估，我们使用组内相关系数（intraclass correlation coefficient）与 Fleiss' Kappa 对标注者针对视频片段的主观评价进行了评分者间信度分析。结果证明我们的数据标注是可靠的。此外，我们使用三种典型方法进行了共情预测，包括张量融合网络、情感词感知融合网络以及一个简单的拼接模型。实验结果表明在我们的数据集上共情可被良好预测。我们的数据集可供研究使用。
引用
@article{arxiv.2305.02842,
title = {MEDIC: A Multimodal Empathy Dataset in Counseling},
author = {Zhou'an_Zhu and Xin Li and Jicai Pan and Yufei Xiao and Yanan Chang and Feiyi Zheng and Shangfei Wang},
journal= {arXiv preprint arXiv:2305.02842},
year = {2023}
}