論文の概要: Measuring Non-Typical Emotions for Mental Health: A Survey of Computational Approaches

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.08824v1
• Date: Sat, 9 Mar 2024 11:16:09 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-03-16 00:51:27.956983
• Title: Measuring Non-Typical Emotions for Mental Health: A Survey of Computational Approaches
• Title（参考訳）: メンタルヘルスにおける非ティプカル感情の測定 : 計算的アプローチに関する調査
• Authors: Puneet Kumar, Alexander Vedernikov, Xiaobai Li,
• Abstract要約: ストレスと抑うつは日々のタスクにおけるエンゲージメントに影響を与え、彼らの相互作用を理解する必要性を強調します。 この調査は、ストレス、抑うつ、エンゲージメントを分析する計算手法を同時に探求した最初のものである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 57.486040830365646
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Analysis of non-typical emotions, such as stress, depression and engagement is less common and more complex compared to that of frequently discussed emotions like happiness, sadness, fear, and anger. The importance of these non-typical emotions has been increasingly recognized due to their implications on mental health and well-being. Stress and depression impact the engagement in daily tasks, highlighting the need to understand their interplay. This survey is the first to simultaneously explore computational methods for analyzing stress, depression, and engagement. We discuss the most commonly used datasets, input modalities, data processing techniques, and information fusion methods used for the computational analysis of stress, depression and engagement. A timeline and taxonomy of non-typical emotion analysis approaches along with their generic pipeline and categories are presented. Subsequently, we describe state-of-the-art computational approaches for non-typical emotion analysis, including a performance summary on the most commonly used datasets. Following this, we explore the applications, along with the associated challenges, limitations, and future research directions.
• Abstract（参考訳）: ストレス、抑うつ、エンゲージメントなどの非典型的感情の分析は、幸福、悲しみ、恐怖、怒りといった頻繁に議論される感情と比較すると、あまり一般的で複雑ではない。 これらの非典型的感情の重要性は、精神的な健康と幸福に影響を及ぼすため、ますます認識されるようになった。 ストレスと抑うつは日々のタスクにおけるエンゲージメントに影響を与え、彼らの相互作用を理解する必要性を強調します。 この調査は、ストレス、抑うつ、エンゲージメントを分析する計算手法を同時に探求した最初のものである。 本稿では、最もよく使われているデータセット、入力モダリティ、データ処理技術、およびストレス、抑うつ、エンゲージメントの計算解析に使用される情報融合手法について論じる。 非典型的感情分析手法の時系列と分類と、それらの一般的なパイプラインとカテゴリについて述べる。 次に,非典型的感情分析における最先端の計算手法について述べる。 これに続いて、我々は、関連する課題、制限、将来の研究方向性とともに、応用について検討する。

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