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文档简介

基于情感化的人机工程学研究的综述报告情感化的人机工程学旨在创建情感交互界面，以改善用户体验、提高用户参与度和用户满意度。它将情感和情感表达作为设计中的重点，从而改善了用户与人机系统之间的交互体验。这篇综述报告将探讨情感化人机工程学的起源、方法和应用。起源情感化人机工程学从积极式计算（AffectiveComputing）中诞生，这是由MIT的罗斯·皮博(HarmonyInstitute)和詹姆斯·杜迪(MITMediaLab)于1990年提出的。他们提出了情感计算的概念，指使用计算机识别、分析和模拟人类情感表达和感知的能力。随后，情感识别技术被广泛应用于人机界面中，为用户提供了更加个性化和适合的界面。现在，人机交互一般被视为具有符号交互性质的交互，通过这种交互，人们能够改变界面状态、控制任务执行进程和进行信息查询。然而，情感交互可以为人机系统添加一种符号外部化的交互模式，提高人机交互的质量，同时也将人际关系和带情感的意识融入到交互中。方法情感化的人机工程学需要考虑如何“认知”和“传递”情感。这导致了该领域广泛的研究主题，包括心理学、计算机科学、工程学、社会学和语言学等不同学科。方法包括：情感识别、情感生成、情感反馈和情感过滤。情感识别：情感识别是指识别和解释用户的情感，既包括肢体语言和音调，也包括用户生成的文本信息。它是情感化交互的基础，因此在情感化人机系统的设计中十分重要。常见的情感识别技术有基于音频、文本和图像的技术。情感生成：情感生成是指设计交互界面以表达情感，通过语言文字、图像、音频等形式表达情感。情感生成的目的是使用户感觉到与人类在交流，从而建立一种共鸣。情感反馈：情感反馈利用界面来激发用户的消费行为。即，基于用户行为或所关注主题的情感反馈，让用户感到有道理的界面反馈自然而流畅。情感过滤：情感过滤是提高系统的性能和用户的满意度的重要挑战。通过提高认识度、语义型数据过滤和自然语言处理等技术，来过滤敏感和无效的信息，确保系统给出的反馈更加准确和合理。应用情感化人机工程学的应用领域非常广泛，因为它可以提高用户的满意度和参与度，同时也可以从企业的角度为用户设立目标和收入（例如电子商务平台）。在电子游戏中，情感化人机工程学可以提高玩家对游戏的投入，增加游戏的可玩性和角色的可塑性。例如，如果角色能够对玩家的动作、情感和状态做出反应，那么玩家会更容易与角色产生共鸣，并更好地融入游戏环境中。在电子商务中，情感化人机工程学可以帮助企业与用户建立情感连接，并带来更好的消费体验。例如，在网上购物中，用户可以更容易找到他们真正想要的商品和服务，从而增加购物的满意度。在医疗方面，情感化人机工程学可以帮助医生和患者更好地进行交流，从而提高医疗体验和治疗效果。例如，使用虚拟助手可以让患者在家中更加自主地接受健康管理和诊疗，同时可以更好地了解患者的心理需求。总结情感化人机工程学提供了一种全新的交互模式，可以改善用户

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