在情感分析中,解读生物数据的代表性方法是使用**唤醒(Arousal)和效价(Valence)**这两个维度来定义情感。这种方法对于清晰地可视化和理解用户的复杂情感状态非常有用。
a. 唤醒(Arousal)
唤醒是指情感的强度或激活水平,可以通过生理反应来评估。
高唤醒:
反映在高EDA/GSR值上。
表明强烈的情感状态,如兴奋、恐惧或愤怒。
示例:心率增加、出汗。
低唤醒:
反映在低或稳定的EDA/GSR值上。
表明平静、困倦或冷漠等低激活状态。
示例:放松或专注的状态。
b. 效价(Valence)
效价描述情感的**正面(Positive)或负面(Negative)**特性,通常通过HRV或呼吸数据推断。
正面效价:
反映在高HRV和较慢的呼吸速率上。
表明积极的情感,如快乐、兴趣或满意。
负面效价:
反映在低HRV和较快的呼吸速率上。
表明消极的情感,如压力、愤怒或悲伤。
c. 情感状态映射
基于唤醒-效价模型可视化情感状态,能够直观地解读情感数据。
**X轴(效价):**负面(左)→正面(右)。
**Y轴(唤醒):**低(下)→高(上)。
情感状态映射示例:
**高唤醒 & 高效价:**快乐、兴趣。
**高唤醒 & 低效价:**压力、愤怒。
**低唤醒 & 高效价:**平静、满足。
**低唤醒 & 低效价:**无力、抑郁。
实际应用示例
数据收集:
基于EDA/GSR数据测量唤醒水平。
通过HRV和呼吸数据推断效价。
数据可视化:
将数据映射到唤醒-效价模型中,以情感地图形式呈现情感状态。
示例:在特定屏幕切换后检测到高唤醒和低效价→潜在的压力触发点。
UX设计中的应用:
改善负面效价区域,设计出具有正面效价和低唤醒的体验。
示例:简化引发压力的元素并提供积极反馈。
结论
使用唤醒-效价模型解读情感,使生物数据不仅仅停留于数值层面,还能直接应用于UX改进。该模型是结合数据驱动的UX设计与情感共鸣的强大工具。
UX研究通过可穿戴设备测量生物数据,增强了UX研究的可靠性。
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