错面孤，错动作：基于智能体的情感误认社会动力学

人类识别和响应他人情感的能力是理解社会行为的根本。本文在智能体中引入情感分类器，以研究感知准确性对情感与空间行为的涌现影响。智能体以 KDEF 数据库中的面部照片呈现形象，并采用训练于 JAFFE（性能差）、CK+（中等）或 KDEF（高性能）数据集的三种情感分类器。智能体在二维环形格子上进行局部通信，基于其情感分类器感知邻居的情感状态，并对 perceived positive 情感靠近、对 perceived negative 情感远离作出反应。注意到智能体响应的是 perceived 而非真实情感，引入系统性误认与挫败。开展了针对均匀与非均匀人口及情感冲击重复场景的实验。结果表明，智能体的低准确度情感分类器可靠地导致信任下降、情感涌入悲伤以及社会组织混乱；相比之下，采用高准确度情感分类器的智能体可形成坚韧的情感簇并抵御情感冲击。即使在情感中性场景中，误认也足以产生隔离和凝聚力的分解。这一发现凸显了情感识别中的偏差或不准确性如何显著扭曲社会过程并破坏情感集成的重要性。