利用虚拟人理解真实人类
人机交互
2017-07-12 v1 人工智能
摘要
人类交互以显式及隐式通信通道为特征。显式通道传递明确信息，而隐式通道传递关于通信者的隐藏信息（如其意图和态度）。越来越多的人达成共识：赋予计算机操控隐式情感线索的能力，应能通过人机交互以更有意义且自然的方式研究人人通信中的特定非言语信号。在此初步研究中，我们构建了一种非动态人机交互，并操控了三个特定的非言语通信通道：注视模式、面部表情和手势。参与者在交互过程中对虚拟代理在情感维度量表（愉悦度、唤醒度和支配度）上进行评分，同时采集其生理信号（皮肤电活动，EDA）。对行为数据的评估表明，注视、手势和面部构型在愉悦度维度上存在显著且复杂的三向交互作用，且手势在支配度维度上存在主效应。这些结果表明，不同非言语线索与其被解释的社会情境之间存在复杂关系。结合这些探索性发现，进一步讨论了限定性考量及可能的后续步骤。
引用
@article{arxiv.1606.04165,
title = {Using Virtual Humans to Understand Real Ones},
author = {Katie Hoemann and Behnaz Rezaei and Stacy C. Marsella and Sarah Ostadabbas},
journal= {arXiv preprint arXiv:1606.04165},
year = {2017}
}