对异性带货主播消费群体购买意愿的研究--基于SOR理论模型和PAD情感模型

当前,直播带货现象屡见不鲜,探索异性带货主播促进消费因素意义深远。所谓异性带货主播,是指与产品性别不一致的带货主播。基于消费者传统的性别认同与“感同身受”的消费心理,普通带货主播所介绍的产品性别一般与自身性别相一致。但研究发现,当带货主播性别与产品性别不一致时,更能激起消费者的购买意愿。文章研究异性带货主播消费群体购买意愿,综合选取淘宝、抖音、快手三个平台的头部主播直播片段作为研究资料,设置访谈提纲与异性受访者进行半结构化访谈,整合访谈结果并结合以往文献,总结出异性带货主播较为明显的三大特征。文章基于被国内外普遍认可,用于研究网络购物环境下消费者购买行为的SOR理论,以及可有效解释人类情感的PAD情感模型作出假设,最后通过调查问卷方式进行验证。通过IBM SPSS tatistics26.0、Smart PLS3.0、SPSSAU三个软件检测信效度验证假设,最终得出结论:异性带货主播的外表吸引力、专业性、互动性和消费者反性别刻板印象作用明显,通过影响消费者的愉悦感和激活度进而促进消费者行为,PAD情感模型中支配度元素没有明显作用。此外研究结果表明,电商直播消费群体对异性带货主播没有表现出明显的刻板印象,异性带货主播更多通过自身特点刺激消费者购买。

情感语音数据库优化及PAD情感模型量化标注

情感语音数据库是情感语音识别研究的基础,建立包含认知心理因素在内的维度情感语音数据库对提高识别率、改善人机交互能力具有重要意义。笔者首先对前期建立的摘引型TYUT2.0数据库进行语音听辨筛选,根据认同率阈值进行数据库优化,得到的情感语音数据库包含四种情感的语句237句,其中"悲伤"62句,"愤怒"58句,"高兴"57句,"惊奇"60句。然后利用PAD三维情感模型对该数据库语音进行标注,得到维度情感语音数据库。该数据库中的每句语音都有对应的听辨认同率以及PAD值。对每句语音的PAD值进行统计分析,证明了该维度情感语音数据库的有效性,为今后研究维度情感识别奠定了基础。

PAD情感空间内人工情感建模及人机交互实验

针对未来仿人机器人与人类长期共存将会带来的机器人对人的心理影响以及个性化匹配问题,在PAD(Pleasure、Arousal、Dominance)三维情感空间内,建立一种更具普遍性的人工情感计算模型.人工情感模型总体框架分为外部事件检测及处理、情绪响应向量生成及修正和情绪离散化三部分.提出一种有效的外界刺激三维标注方法;建立可对外界刺激进行自主情绪响应的情感计算模型,并将性格和心情模型引入其中,实现个性化的情绪响应;提出一种情绪响应向量离散化方法,并在具体情绪种类的基础上建立情绪强度计算式;根据情感模型所产生的情绪种类及强度,建立机器人的表情合成及语音回答模型,在H&F robot-III型仿人头像机器人平台上进行人-机器人情感交互实验.语音对话和表情状态迁移实验结果表明:所建立的人工情感模型可针对外界刺激自主地产生个性化情绪响应,有效模拟人类情绪的变化过程.

基于PAD情感模型的老龄智能陪伴机器人面部表情评估研究

目的为探索老龄智能陪伴机器人的表情设计特征,依据FACES国际表情数据库等,提取7种基本面部表情类型,得到老龄智能陪伴机器人表情样本21个。方法首先,基于PAD情感模型,对老龄智能陪伴机器人表情样本进行实验评估。实验自变量为老龄智能陪伴机器人的表情风格和被试年龄,实验因变量为表情设计的识别率、满意度和PAD量表得分。然后,通过数据统计分析,得出老龄智能陪伴机器人的表情风格、被试年龄与PAD量表得分之间的影响机制,进而得到影响老年人对智能陪伴机器人表情交互的接受度和情感反应规律。最后,通过实际设计案例验证研究方法的可行性。结论通过PAD情感模型测量数据统计分析,得到老龄智能陪伴机器人的表情交互设计特征和规律,为老龄智能陪伴机器人表情交互设计领域提供相关理论支持。

基于PAD情感模型的可训练语音合成研究

情感语音合成是情感计算和语音信号处理研究的热点之一,进行准确的语音情感分析是合成高质量情感语音的前提.文中采用PAD情感模型作为情感分析量化模型,对情感语料库中的语音进行情感分析和聚类,获得各情感PAD参数模型.由HMM语音合成系统合成的情感语音,通过PAD模型进行参数修正,使得合成语音的情感参数更加准确,从而提高情感语音合成的质量.实验表明该方法能较好地提高合成语音的自然度和情感清晰度,在同性别不同说话人中也能达到较好的性能.

基于粒模型的PAD情感模型描述方法

介绍了粒的基本概念和基于商空间的粒的定义、性质与定理等,通过基于商空间的粒模型建立了对PAD情感模型进行定性和定量描述的方法,最后通过例子证明了所采用的方法能够有效地描述PAD情感模型。

基于PAD模型的内饰色彩情感评价研究

从情感角度,探究座舱内饰色彩的评价方法,为内饰的色彩设计提供一种高效的情感测量工具。根据HSV色彩体系制作内饰颜色样本,借助眼动实验和PAD情感量表得出被测试者对汽车内饰的情绪状态,分析眼动指标、内饰色彩属性与情绪维度的相互映射关系,提出座舱内饰色彩设计原则,并采用偏最小二乘方法建立三者之间的关系模型。得到眼动指标、情绪维度与色彩属性之间的PLS模型和座舱内饰色彩设计原则。该模型可用于座舱内饰色彩的情感体验预测和评价。

基于生理信号的PAD多维情感预测方法研究

针对人机交互中用户认知模糊与表达不准确等问题,提出一种基于生理信号的PAD(Pleasure,Arousal,Dominance)多维情感预测方法对用户情感进行预测。首先,确定眼动信号指标和PAD情感量表,以门户网站为实验样本开展情感测量实验,被试者需按要求完成浏览任务,并记录眼动数据。其次,通过PAD情感量表获取被试者在网页界面中的多维情感值。最后,利用偏最小二乘回归法建立关系模型,探索眼动数据与PAD多维情感值之间的关系,并验证模型的有效性和适用性。研究结果表明,该情感预测模型的Sig.值均大于0.05,具有较高的预测能力,能准确预测用户对网页界面的情感偏好。

基于情感认知差异的产品造型设计研究

通过设计师与用户两个角色的情感认知差异,探讨造型设计要素与情感感知之间的关联,引起设计师对用户情感需求的重视。研究设计师与用户对产品情感认知的发展现状,采用语义差异法与PAD情感空间量表、回顾式口语分析的方法,以智能加湿器为实验样本,研究设计师与用户对产品造型的情感认知差异。对比两者情感感知评价的数据,结合口语分析,得出设计师与用户在情感三维度上对产品造型认知存在的偏差。结论该方法可为情感设计提供新的探讨思路。

网页设计元素对PAD情感体验的影响研究

用户的情感体验对网页的可用性评价与网页设计有直接关系。本文通过眼动实验研究用户体验中的PAD情感对网页设计的影响,设计了网页界面色彩、版式、文字、图片等的眼动实验,根据实验结果总结了布局、色彩、图片等设计元素对喜悦度(P)、激活度(A)、主导度(D)的影响。本文弥补了传统可用性研究对用户PAD情感体验过程的不足,还强调了用户体验对网页界面可用性影响的重要性,眼动实验的加入更增加了其结论的科学性。

基于心率变异性特征和PCA-SVR的PAD维度情感预测分析

对于PAD(pleasure:愉悦度;arousal:唤醒度;dominance:优势度)维度情感预测和分析中的数值预测问题,结合心率变异性(heart rate variability, HRV)特点,提出了基于主成分分析(principal component analysis, PCA)和支持向量回归(support vector regression, SVR)的PAD维度情感预测模型(PCA-SVR)。通过柔性离子传感器以音乐和视频的诱导方式采集了12名志愿者在放松和焦虑两种情感状态下的心率和心率间期数据,利用PAD量表进行标注,通过均值和方差计算等统计方法、Welch功率谱、Poincaré散点图等分别提取HRV的时域、频域和非线性特征,然后利用PCA模型对HRV特征降维,最后利用降维后的HRV特征作为SVR模型的输入特征进行训练和预测。实验结果表明,结合HRV特征的PCA-SVR模型在PAD的3个维度上均有良好的预测效果,其平均一致性相关系数达到了0.51。同时对比了SVR、极限学习机(extreme learning machine, ELM)和基于PCA的ELM这3种预测方法,结果显示所提方法相对于以上3种方法在一致性相关系数上分别提升了0.14、0.10和0.04,表明该方法能够细致地划分情感,结合可穿戴设备,在情感识别和分析方面有一定补充作用,为在日常生活中针对情感的识别和预测带来了可能。

基于PAD三维情感测量的分形图评价

分形艺术图案具有抽象性和奇异性,不能用简单的词语进行评价.在应用这些图案时,往往根据用户主观判断,容易因个人偏见造成评价偏差.尝试将用户基于PAD三维情感模型的情感状态作为评价分形图案的评价指标,并利用RBF神经网络模拟用户的这种情感状态,提出了分形图案在某领域的评价模型,得到了令人满意的效果.

PAD维度下的深度情感关联模型研究

人类的情感不是相互独立的,而是以系统的方式相互关联。为此,提出用PAD情感维度预测值作为关联认知网络的权值,构建深度情感关联模型。以TYUT2.0情感语音数据库和柏林德语情感语料库的“悲伤”、“愤怒”及“高兴”三类情感语句为基础提取情感特征;通过PAD情感维度预测模型得到各情感的PAD预测值,并用各类情感预测值的均值计算关联认知网络(ICN)情感间的权值;用遗传算法(GA)优化深度情感关联模型超参数;根据是否使用预测值作为权值以及是否使用遗传算法设置四组实验方案进行对比实验。实验结果表明,对比未使用PAD预测值及遗传算法的方案,仅使用PAD预测值的方案识别率提高4.26%,仅使用遗传算法的方案提高6.39%,同时使用PAD预测值和遗传算法的方案识别率提高8.51%;数据显示,使用PAD预测值且优化参数的深度情感关联模型具有较好的识别性能。

PAD三维情感空间中的语音情感识别

离散情感描述模型将人类情感标注为离散的形容词标签,该类模型只能表示有限种类的、单一明确的情感类型,而维度情感模型从情感的多个维度量化了复杂情感的隐含状态.另外,常用的语音情感特征梅尔频率倒谱系数(MFCC)存在因分帧处理引起相邻帧谱特征之间相关性被忽略问题,容易丢失很多有用信息.为此本文提出改进方法,从语谱图中提取时间点火序列特征、点火位置信息特征对MFCC进行补充,将这三种特征分别用于语音情感识别,根据识别结果从PAD维度情感模型的三个维度(Pleasure-displeasure愉悦度、Arousal-nonarousal激活度、Dominance-submissiveness优势度)进行相关性分析得到特征的权重系数,加权融合后获得情感语音的最终PAD值,将其映射至PAD三维情感空间中.实验表明,增加的时间点火序列、点火位置信息不但能探测说话人的情感状态,同时考虑了相邻频谱间的互相关信息,与MFCC特征形成互补,在提升基本情感类型离散识别效果的基础上,将识别结果表示为PAD三维情感空间中的坐标点,采用量化的方法揭示情感空间中各种情感的定位与联系,展示出情感语音中糅杂的情感内容,为后续复杂的语音情感分类识别奠定研究基础.

基于博弈的机器人认知情感交互模型

针对现有的人机交互系统普遍存在情感缺失、参与人参与度不高的问题,该文依据PAD情感空间提出一种基于博弈的机器人认知情感交互模型。首先,对参与人的交互输入情感进行评估并分析当前人机交互关系,提取友好度和共鸣度2个影响因素。其次,模拟人际交往的心理博弈过程对参与人和机器人的情感生成过程进行建模,将嵌入博弈的子博弈完美均衡策略作为机器人的最优情感选择策略;最后,根据最优情感策略更新机器人的情感状态转移概率,并以6种基本情感的空间坐标为标签,得出受到情感刺激后机器人情感状态的空间坐标。实验结果表明,与其它认知交互模型相比,该文模型能够减少机器人对外界情感刺激的依赖并有效引导参与人参与人机交互,为机器人的情感认知建模提供了新的方法和思路。

基于强化学习的机器人认知情感交互模型

为增强机器人的认知情感计算能力,依据PAD情感空间建立结合即时反馈和长期趋势的机器人认知情感生成方法,该文提出一种基于强化学习的机器人认知情感交互模型。首先,依据人际交往心理学理论,模拟人类情感生成过程进行类人情感生成,并从中提取相似性、积极性、共情性3个影响因素;其次,利用强化学习的全局统筹特性,建立响应情感状态与上下文长期情感状态之间的关联关系,从而对机器人情感生成过程进行建模;然后,将3个因素纳入模型奖励机制用于交互情感状态评估,实现模型更新并得到最优情感策略;最后,利用所得最优情感策略对应的最优情感状态对机器人情感状态转移概率进行更新,并依据6种基本情感状态在空间中的情感值,将其映射到连续情感空间中得到机器人的最优响应情感值。主客观对比实验表明,该文模型能有效增加机器人情感表达的细腻性、连续性、积极性以及共情性,还能有效降低机器人对外界情感刺激的依赖性,进一步提升和谐友好的人机交互关系。

包装打开过程中知觉流畅性对用户情感体验影响研究

目的构建适用于知觉流畅性范畴的PAD量表;探索用户在打开天地盖式包装盒的过程中,知觉流畅性对不同性别、不同年龄段的用户造成的情感体验差异,通过设计增加包装盒与用户之间的良性互动。方法研究知觉流畅性理论与PAD情感模型的发展现状,通过问卷调查及专家访谈筛选感性词对,以天地盖式包装盒为实验样品,优化PAD量表。研究包装打开过程中知觉流畅性对不同用户产生的情感体验差异,并根据研究结果指导设计实践。结论包装打开过程中,知觉流畅性对不同性别、不同年龄段用户的情感体验影响存在显著差异。情感的愉悦度方面,相较于其他人群,女性及30岁以下的用户更容易通过知觉流畅性获得相对积极的情感体验;情感的优势度方面,女性与男性用户亦存在显著差异,女性用户更容易激发内心萌动并在操作过程中产生期盼的心理感受。

基于认知负荷的用户感知体验情感评价方法

目的探究感知体验中认知负荷对用户行为的影响,实现高效完成用户使用行为的目标任务。在体验过程中缩短心理维度的交互距离,打造深层次的感官及情感体验。方法从感知体验视角针对用户的认知负荷行为进行深度剖析,在认知负荷视角下构建基于用户情绪的感知体验服务模型,借助PAD情感空间距离及欧式距离算法获取用户情感状态,利用服务设计方法对标认知负荷触点,进而调节用户认知识别路径。通过识别用户情绪、提取消极情绪触点并改善对应认知结构、优化信息呈现方式等减轻用户情感认知负担、提高用户认知效度。融合心理学、认知科学与设计学等多学科知识,探寻用户心理,聚焦用户使用需求及情感体验。结论形成对产品"感知识别-认知-感知体验-情绪评价"全流程的一致性通感定义,重塑用户体验中的认知行为路径,减少交互过程中冗杂的感知及情感负荷,并通过汗糖检测APP的设计案例验证了方法的有效性和可行性。

基于PAD情绪量表的语言表现力研究

从情感的角度出发,对语音表现力标注的问题进行了研究,提出了一种新的语音表现力标注量表。实验表明,该量表数据结果能较好反映语音表现力,而且测试结果一致性有了明显提高。

自闭症儿童社交机器人外观形态设计研究

本文针对目前ASD儿童社交机器人的外观形态设计问题,从功能、情感、市场多方面分析社交机器人的设计需求。首先,笔者通过走访调研,获取机器人功能需求,并通过Kano模型确定最终功能定位;其次,收集机器人样本,对其进行分类,利用PAD情感模型获取用户情感倾向,结合市场调研确定设计定位;最后,结合Kano模型和PAD情感模型获得的数据分析,总结ASD儿童社交机器人的设计原则。利用Kano模型和PAD情感模型获取设计需求,可以为ASD儿童的机器人设计提供理论依据,更好地促进ASD儿童干预机器人的发展。