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感情状態を解釈する方法: 覚醒-感情価モデル

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感情分析において、生体認証データを解釈する代表的な方法は、覚醒度感情価という2 つの次元を使用して感情を定義することです。


このアプローチは、ユーザーの複雑な感情状態を明確に視覚化し、理解するのに特に役立ちます。


a. 覚醒

覚醒とは、感情の強さ活性化レベルを指し、生理学的反応を通じて評価することができます。

  • 高覚醒:

    • 高い EDA/GSR 値に反映されます。

    • 興奮、恐怖、怒りなどの激しい感情状態を示します。

    • 例: 心拍数の増加、発汗。

  • 覚醒度が低い:

    • EDA/GSR 値が低いか安定していることに反映されます。

    • 落ち着き、眠気、無関心などを表します。

    • 例: リラックスした状態、または集中した注意の状態。


b. 原子価

価数は、感情のポジティブ (Positive)またはネガティブ (Negative) な性質を表し、多くの場合、HRV または呼吸データから推測されます。

  • 正の価数:

    • 高い HRV と遅い呼吸率に反映されます。

    • 幸福、興味、満足などのポジティブな感情を示します。

  • 負の原子価:

    • 低い HRV と速い呼吸数に反映されます。

    • ストレス、怒り、悲しみなどの否定的な感情を示します。



c. 感情状態マッピング

覚醒-価数モデルに基づいて感情状態を視覚化することで、感情データを直感的に解釈できるようになります。

  • X軸(価数):負(左)→正(右)。

  • Y軸(覚醒度):低(下)→高(上)。

感情状態マッピングの例:

  • 高い覚醒度と高い価値:幸福感、興味。

  • 高い覚醒と低い感情価:ストレス、怒り。

  • 低い覚醒度と高い価値:落ち着き、満足感。

  • 覚醒度の低下と感情価の低下:無気力、憂鬱。



実際の申請プロセス

  1. データ収集:

    • EDA/GSR データに基づいて覚醒レベルを測定します。

    • HRV と呼吸データから価数を推測します。

  2. データの視覚化:

    • 覚醒-感情価モデルにデータをマップして、感情マップ形式で感情状態を表します。

    • 例: 特定の画面遷移後の高覚醒と低感情を特定 → 潜在的なストレスのトリガー。

  3. UXデザインでの活用:

    • ポジティブな価値と低い覚醒度に合わせて設計することで、ネガティブな価値領域を改善します。

    • 例: ストレスの原因となる要素を簡素化し、肯定的なフィードバックを提供します。


結論

覚醒価モデルを使用して感情を解釈すると、生体認証データを単なる数値を超えて UX の改善に直接適用できるようになります。このモデルは、データ駆動型の UX デザインと感情的共感を組み合わせるための強力なツールです。

UXR はウェアラブルデバイスを活用して生体認証を測定し、UX リサーチの信頼性を高めます。


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