根據Konvoy最近的一份報告，情感運算（研究科技如何解讀並回應人類情感的學問）正受到越來越多的關注。麻省理工學院媒體實驗室等機構的研究人員正在探索如何讓機器透過大腦活動、臉部表情及其他生理訊號來分析情感反應。
儘管這個概念看似未來科技，但許多公司已在開發即時測量和解讀人類情感的技術。挑戰在於如何準確評估情感，因為心理學研究對於情感的形成和表達方式存在不同的理論。
理解遊戲中的情緒測量
理解情緒
情緒測量已是數百年來的研究課題。查爾斯·達爾文於1855年出版的《人類與動物的情緒表達》便是早期探索情緒本質的嘗試之一。隨著時間推移，心理學理論不斷演進，並發展出三大主要學派。基本情緒理論認為情緒是普遍存在的，並且是對刺激的自動反應。
另一方面，評估理論則認為情緒是情境認知評估的結果。近期，建構情緒理論提出情緒並非與生俱來，而是由大腦建構而成，並受到文化背景和過往經驗的影響。這場辯論直接影響了情緒的測量方式。如果情緒像基本情緒理論所說，與生理反應普遍相關，那麼臉部表情或心率等生物辨識數據就能可靠地指示情緒狀態。
然而，如果情緒是根據情境建構的，那麼單純的原始生理數據可能不足以判斷一個人的感受。麗莎·費爾德曼·巴雷特在《情緒是如何形成的》一書中提出的研究，強調了情境在情緒解讀中的重要性。例如，一個看似表示恐懼的臉部表情，在不同的情境下，實際上可能是喜悅或興奮的反應。
麗莎·費爾德曼·巴雷特在《情緒是如何形成的》一書中
當前情緒測量方法
試圖量化情緒的公司和研究人員已轉向諸如情感環狀模型等模式。此框架根據兩個維度來描繪情緒：效價（情緒的正面或負面程度）和喚醒（激活或強度的程度）。與直接的情緒分類不同，此模型提供了更廣泛的情感狀態視角，然後可以在情境中進行解讀。
此領域的新創公司通常結合生理訊號和情境數據來推斷情緒狀態。例如，在遊戲環境中，如果生物感測器偵測到玩家在挑戰中屢次失敗時心率和肌肉張力增加，這可能表示沮喪或憤怒。透過疊加額外數據（例如遊戲攻略情境和玩家過往行為），公司可以精煉其情緒分析，以提供更準確的評估。然而，挑戰依然存在，因為情緒反應在個體和文化之間可能存在巨大差異。
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遊戲中的潛在應用
情感運算最有前景的領域之一是遊戲產業。電子遊戲提供了一個受控環境，可以結合生物辨識和情境數據來分析玩家情緒。研究人員和公司已探索遊戲如何根據玩家的情緒狀態即時調整，創造更沉浸式和個人化的遊戲體驗。非玩家角色（NPC）能回應玩家情緒，或難度等級根據投入度和挫折感進行調整，都是這項技術的潛在應用。
儘管潛力巨大，但遊戲的廣泛採用仍面臨障礙。實施即時情感回饋需要硬體和軟體方面的重大進步。此外，玩家是否會接受或拒絕根據其情緒狀態調整的遊戲仍不確定。儘管人們對探索這些可能性抱有興趣，但目前尚未有主流實施方案能證明其明顯優勢，從而推動消費者需求。
理解遊戲中的情緒測量
健康應用與消費者採用
除了遊戲之外，將情緒數據整合到健康應用程式中，或許能為廣泛採用提供更實際的途徑。諸如 Whoop 或 Fitbit 等以健康為重點的平台，已收集生理數據以提供關於健身和恢復的深入見解。透過納入情緒指標，這些平台可以幫助使用者了解他們的情緒狀態如何與睡眠模式、身體健康和整體福祉相關聯。
健康應用程式中的情緒追蹤可以讓使用者辨識模式並做出明智的生活方式調整。例如，如果一個人發現他們在睡眠不足後壓力水平飆升，他們可能會採取措施改善睡眠衛生。此外，即時情緒回饋可以鼓勵正念練習，例如在偵測到壓力或挫折跡象時休息或進行放鬆技巧。
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最終想法
情感運算領域正在進步，但在準確測量和解讀情緒方面仍存在挑戰。儘管電子遊戲為實驗提供了有前景的空間，但實際的消費者採用在健康應用程式中可能更可行，因為情緒洞察可以與其他健康數據結合，以推動有意義的行為改變。隨著科技不斷發展，測量和解讀情緒的能力可能會重塑個人理解和管理情緒健康的方式。
來源： Konvoy
