論文の概要: Empath: Tracing Multi-Level Emotion Dynamics in Crisis Counseling Dialogues

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2609.29056v1
• Date: Thu, 24 Sep 2026 05:40:15 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-09-25 21:10:09.738507
• Title: Empath: Tracing Multi-Level Emotion Dynamics in Crisis Counseling Dialogues
• Title（参考訳）: 共感:危機対応対話におけるマルチレベル感情ダイナミクスの追跡
• Abstract要約: 本稿では,メンタルヘルス対話における感情動態を理解するためのフレームワークであるEMPATHを紹介する。 EMPATHをテキストベースの危機的会話に適用することで、悲しみを議論する黒人のテクストと対話し、持続的なネガティブな影響を見出す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 22.72442358959879
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Emotion dynamics are critical for understanding crisis-support conversations, yet most computational work treats emotion as static utterance-level labels. We introduce EMPATH, a framework for understanding affective dynamics in mental health dialogues across three granularities: turn-level labels, transition probabilities, and global conversation archetypes. Applying EMPATH to text-based crisis conversations with self-identified Black texters discussing grief, we find persistent negative affect, gradual hope-ward transitions, distinct texter-volunteer emotional roles, and heterogeneous recovery trajectories. These results highlight the informative patterns that emerge from computationally understanding crisis support and expressions of grief as dynamic processes within conversations, as well as the overall value of emotion-dynamic analysis for analyzing and comparing affect in dialogues.
• Abstract（参考訳）: 感情力学は危機支援会話を理解するために重要であるが、ほとんどの計算作業は感情を静的な発話レベルラベルとして扱う。 EMPATHは、ターンレベルラベル、遷移確率、グローバルな会話アーチタイプという3つの粒度のメンタルヘルス対話における感情的ダイナミクスを理解するためのフレームワークである。 EMPATHをテキストベースの危機的会話に適用して、悲しみを議論する黒人のテクストたちと、持続的なネガティブな影響、段階的な希望の移行、異なるテキスト・ボランティアの感情的役割、異種回復の軌跡を見出す。 これらの結果は、危機支援の計算的理解と、会話中の動的プロセスとしての悲しみの表現から生じる情報的パターンと、対話における影響を分析し比較するための感情力学分析の全体的な価値を浮き彫りにする。

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