論文の概要: Behind the Smile: Mental Health Implications of Mother-Infant Interactions Revealed Through Smile Analysis
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.01434v1
- Date: Thu, 18 Jul 2024 23:22:57 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-08-19 05:08:48.000650
- Title: Behind the Smile: Mental Health Implications of Mother-Infant Interactions Revealed Through Smile Analysis
- Title（参考訳）: スマイル分析で明らかになった母親と幼児の相互作用の精神健康への影響
- Authors: A'di Dust, Pat Levitt, Maja Matarić,
- Abstract要約: 笑顔に反映された母性感情制御をモデル化し,母性感情状態を分析した。
以上の結果から,母親の笑顔の時間動態と感情状態との相関が示唆された。
この研究は、他人の利益のために自分の感情を管理するものとして定義される感情労働についての洞察を与える。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.393259574660092
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Mothers of infants have specific demands in fostering emotional bonds with their children, characterized by dynamics that are different from adult-adult interactions, notably requiring heightened maternal emotional regulation. In this study, we analyzed maternal emotional state by modeling maternal emotion regulation reflected in smiles. The dataset comprises N=94 videos of approximately 3 plus or minus 1-minutes, capturing free play interactions between 6 and 12-month-old infants and their mothers. Corresponding demographic details of self-reported maternal mental health provide variables for determining mothers' relations to emotions measured during free play. In this work, we employ diverse methodological approaches to explore the temporal evolution of maternal smiles. Our findings reveal a correlation between the temporal dynamics of mothers' smiles and their emotional state. Furthermore, we identify specific smile features that correlate with maternal emotional state, thereby enabling informed inferences with existing literature on general smile analysis. This study offers insights into emotional labor, defined as the management of one's own emotions for the benefit of others, and emotion regulation entailed in mother-infant interactions.
- Abstract（参考訳）: 乳児の母親は、大人と大人の相互作用とは異なるダイナミクス、特に母親の感情的調節の強化を特徴とする、子供との感情的結合を育むための特別な要求を持っている。
本研究では、笑顔に反映された母性感情制御をモデル化し、母性感情状態を分析した。
データセットは、約3分のN=94ビデオからなり、6カ月から12カ月の乳児とその母親の間のフリープレイのインタラクションをキャプチャする。
自己申告された母親のメンタルヘルスの人口統計の詳細は、フリープレイ中に測定された感情と母親の関係を決定する変数を提供する。
本研究では,母性笑顔の時間的進化を探索するために,多様な方法論的アプローチを用いる。
以上の結果から,母親の笑顔の時間動態と感情状態との相関が示唆された。
さらに,母性感情状態と相関する特定の笑顔の特徴を同定し,一般的な笑顔分析に基づく既存文献とのインフォームド推論を可能にする。
本研究は、他者の利益のために自分の感情を管理するものとして定義された感情労働と、母子間相互作用にかかわる感情調節に関する洞察を提供する。
関連論文リスト
- Enhancing Emotional Generation Capability of Large Language Models via Emotional Chain-of-Thought [50.13429055093534]
大規模言語モデル(LLM)は様々な感情認識タスクにおいて顕著な性能を示した。
本研究では,感情生成タスクにおけるLLMの性能を高めるための感情連鎖(ECoT)を提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-01-12T16:42:10Z) - Dynamic Topic Language Model on Heterogeneous Children's Mental Health
Clinical Notes [1.1924558411945994]
本研究では、新型コロナウイルス感染拡大に伴う子どものメンタルヘルスの進展について検討する。
臨床医は、性同一性に関連する子供のメンタルヘルスの格差を認識するための貴重な洞察を提供する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-12-19T00:36:53Z) - Language Models (Mostly) Do Not Consider Emotion Triggers When Predicting Emotion [87.18073195745914]
人間の感情が感情の予測において有意であると考えられる特徴とどのように相関するかを検討する。
EmoTriggerを用いて、感情のトリガーを識別する大規模言語モデルの能力を評価する。
分析の結果、感情のトリガーは感情予測モデルにとって健全な特徴ではなく、様々な特徴と感情検出のタスクの間に複雑な相互作用があることが判明した。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-11-16T06:20:13Z) - Utterance Emotion Dynamics in Children's Poems: Emotional Changes Across
Age [29.467916405081272]
我々は,様々な年齢の子どもが書いた詩から決定された感情力学の特徴を,辞書と機械学習に基づく手法を用いて定量化する。
年齢とともに、感情的変動、上昇率(感情的反応性)、回復率(感情的規制)が増加する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-06-08T17:38:14Z) - Multimodal Emotion Recognition among Couples from Lab Settings to Daily
Life using Smartwatches [2.4366811507669124]
日常生活における各パートナーの感情を認識することは、慢性疾患管理における彼らの感情的幸福についての洞察を与えることができる。
現在、カップル間の感情認識に関する研究の包括的な概要は存在しない。
この論文は、パートナーが日々の感情をモニターできる自動感情認識システムの構築に寄与する。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-12-21T16:41:11Z) - Natural Language Processing for Cognitive Analysis of Emotions [0.0]
本稿では,感情とその原因を探索する新たなアノテーション手法と,感情場面の自伝的記述からなる新たなフランス語データセットを提案する。
テキストは、A. Finkelによって開発された感情の認知分析を適用して、人々が感情管理を改善する手助けをすることで収集された。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-10-11T09:47:00Z) - Speech Synthesis with Mixed Emotions [77.05097999561298]
異なる感情の音声サンプル間の相対的な差を測定する新しい定式化を提案する。
次に、私たちの定式化を、シーケンスからシーケンスまでの感情的なテキストから音声へのフレームワークに組み込む。
実行時に、感情属性ベクトルを手動で定義し、所望の感情混合を生成するためにモデルを制御する。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-08-11T15:45:58Z) - The MuSe 2022 Multimodal Sentiment Analysis Challenge: Humor, Emotional
Reactions, and Stress [71.06453250061489]
マルチモーダル・センチメント・アナリティクス・チャレンジ(MuSe 2022)は、マルチモーダル・センチメントと感情認識に重点を置いている。
今年の課題では、(i)ドイツサッカーコーチの音声-視覚的記録を含むPassau Spontaneous Football Coach Humorデータセット、(ii)ドイツサッカーコーチのユーモアの存在をラベル付けしたHum-Reactionデータセット、(ii)感情的表情強度に対して個人の反応が注釈付けされたHum-Reactionデータセット、(iii)ストレス的態度における人々の継続的な感情的価値観をラベル付けした音声-視覚的データからなるUlm-Trier Social Stress Testデータセットの3つのデータセットを特徴としている。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-06-23T13:34:33Z) - Emotion pattern detection on facial videos using functional statistics [62.997667081978825]
顔面筋運動の有意なパターンを抽出する機能的ANOVAに基づく手法を提案する。
感情群間の表現に時間的差があるかどうかを関数fテストを用いて判定する。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-03-01T08:31:08Z) - MIME: MIMicking Emotions for Empathetic Response Generation [82.57304533143756]
共感応答生成への現在のアプローチは、入力テキストで表現された感情の集合を平らな構造として見る。
共感反応は, 肯定的, 否定的, 内容に応じて, ユーザの感情を様々な程度に模倣することが多い。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-10-04T00:35:47Z) - PoKi: A Large Dataset of Poems by Children [31.87319293259599]
我々は,1年生から12年生までの児童が書いた約62万の詩を含む,子書きテキストPoKiの新たなコーパスを提示する。
我々はPoKiにおける単語を、いくつかの感情次元(原子価、覚醒、支配)と離散的な感情(恐怖、恐怖、悲しみ、喜び)に沿って分析する。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-04-13T20:36:57Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。