論文の概要: Experimenting with Affective Computing Models in Video Interviews with Spanish-speaking Older Adults

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.16870v1
• Date: Tue, 28 Jan 2025 11:42:15 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-29 16:41:26.613879
• Title: Experimenting with Affective Computing Models in Video Interviews with Spanish-speaking Older Adults
• Title（参考訳）: スペイン語を話す高齢者のビデオインタビューにおける感情計算モデルを用いた実験
• Authors: Josep Lopez Camunas, Cristina Bustos, Yanjun Zhu, Raquel Ros, Agata Lapedriza,
• Abstract要約: 本研究では、高齢者が人または仮想アバターと対話する映像を用いて、最先端の感情コンピューティングモデルを評価する。 この取り組みの一環として、人間対人間のビデオインタビューに従事しているスペイン語話者の高齢者を対象とした新しいデータセットを紹介した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.4866182704905495
• License:
• Abstract: Understanding emotional signals in older adults is crucial for designing virtual assistants that support their well-being. However, existing affective computing models often face significant limitations: (1) limited availability of datasets representing older adults, especially in non-English-speaking populations, and (2) poor generalization of models trained on younger or homogeneous demographics. To address these gaps, this study evaluates state-of-the-art affective computing models -- including facial expression recognition, text sentiment analysis, and smile detection -- using videos of older adults interacting with either a person or a virtual avatar. As part of this effort, we introduce a novel dataset featuring Spanish-speaking older adults engaged in human-to-human video interviews. Through three comprehensive analyses, we investigate (1) the alignment between human-annotated labels and automatic model outputs, (2) the relationships between model outputs across different modalities, and (3) individual variations in emotional signals. Using both the Wizard of Oz (WoZ) dataset and our newly collected dataset, we uncover limited agreement between human annotations and model predictions, weak consistency across modalities, and significant variability among individuals. These findings highlight the shortcomings of generalized emotion perception models and emphasize the need of incorporating personal variability and cultural nuances into future systems.
• Abstract（参考訳）: 高齢者の感情信号を理解することは、幸福をサポートするバーチャルアシスタントの設計に不可欠である。 しかし、既存の感情コンピューティングモデルは、(1)高齢者、特に非英語話者のデータセットの可用性の制限、(2)若年層や同質層で訓練されたモデルの一般化の低さなど、重大な制限に直面していることが多い。 これらのギャップに対処するため、この研究では、顔の認識、テキストの感情分析、笑顔の検出を含む最先端の感情コンピューティングモデルについて、人または仮想アバターと対話する高齢者のビデオを用いて評価する。 この取り組みの一環として、人間対人間のビデオインタビューに従事しているスペイン語話者の高齢者を対象とした新しいデータセットを紹介した。 3つの包括的分析を通して,(1)アノテートラベルと自動モデルアウトプットのアライメント,(2)モダリティの異なるモデルアウトプットの関係,(3)感情信号の個人差について検討した。 Oz(WoZ)データセットと新たに収集したデータセットの両方を用いて、人間のアノテーションとモデル予測との限定的な一致、モダリティ間の弱い一貫性、個人間での顕著な変動を明らかにする。 これらの知見は、一般化された感情知覚モデルの欠点を浮き彫りにし、個人的多様性と文化的ニュアンスを将来のシステムに組み込む必要性を強調した。

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