情感计算及其在人机交互设计中的应用

TEXT / 管悦

【摘要】随着科学技术的不断进步和完善，情感计算对于人机交互设计的重要性也日益显著，将情感计算能力与计算设备进行有机地整合能够较好的整合人机交互，使人体的相应操作变得更智能更容易识别，让用户感到更为亲切和易于操作。

【关键词】情感计算；交互设计；情感模型；智能化

一、情感计算的历史与现在和将来

资料记载，情感计算这一新兴词汇的产生于20 世纪80 年代末，耶鲁大学的老教授在分析了相关参数后，开辟性地将情感计算这一全新的领域展现在了人们面前。概念一出，便引起了学术机构的各种研究。很快，随着对情感计算的不断深入和延伸，该概念随后被戈尔曼演化成为新一层次的概念，也就是现在年轻人口中常说的智商和情商，并随着戈尔曼的研究成果公布于世而在全球范围内刮起一股情感计算风，在心理情感领域，计算机智能方向掀起了学术研究的热潮。美国某科研机构根据戈尔曼对于情感计算方向的认知和对概念的更加深入剖析，国外某知名教授根据自己的见解和前人资料的搜集铺垫，在1998 年将自己的研究成果印刷成册并取名为《情感测算》，希望让情感因素和人机交互有机地结合起来，从而更好的通过机器来传达人类的情感。

随着新时代智能化技术的不断进步，普适计算、人本计算、社会计算等概念不断地进入人们的眼帘，趋于人个性化和自然化的人机交互设计成为当今各领域竞相研究和兵家必争之地。而基于人体复杂自然情感的情感计算由于其概念的新颖性也逐渐成为舆论讨论和关注的焦点。我国国家自然科学基金委员会也不例外，不久前就发表了一篇名为《情感测算的理论与方法》的研究文章，在国内学术界引起不小的轰动。

情感计算从某种角度来说，是一类经典的最科学模式进行分析整合识别的过程。随着智能手机硬件技术的不断发展，通过各种传感器及交互设备进行人机交互从而获得用户的神态、姿势、音色音调，甚至血压、脉搏等各类自然人类数据，并结合深处的大环境进行对数据的全面双层次多角度的分析，最后利用一套完善的算法机制识别和帮助理解用户当时的心情。然而，针对实际的交互环境，智能设备需要做的还没有那么简单，其难点在于需要针对传感器获得的人体信息作出及时、恰如其分、情感化的反应。情感类别之间距离的定义和计算方法是情感计算的重点所在，例如若采集到的数据是对笑的程度分类时候，“微笑、憨笑、大笑”之间的距离认知是一个难点。设备需要准确认知他们之间的距离参数，以便将其分门别类，以此帮助系统对于程度不同的笑都能进行一个有效的认知分析和识别。现在局限在于，情感计算领域的技术性仍然停留在对数据目标进行大致的分类，即七种最基本的情感分析，而更进一步的是情感计算在今后所要走的路的放向。

当前信息化时代，我国情感测算领域的研究主要方向依旧是对人脸的分析和识别方向。选取人脸作为主流分析和识别媒介的原因在于一方面人类的脸部表情相对来说还是较为方便获取数据的，也有相对完善的技术对其进行基础铺垫。当然其应用前景的重大也是情感计算选此作为主流方向的原因；另一方面，此现状也凸显出目前我国情感计算领域一个不可避免的难题：虽然用户以手势、动作、表情等作为信息传递的媒介来进行情感的传递，但目前众多情感模式的获取思路和分析以及针对内外部环境等上下文信息的融合问题依旧是情感计算研究中最让学者头疼的难题。如何真正科学化的实现具有情感反馈功能的人机交互是情感测算领域不变的目标。这需要针对以后的情感理解基础，做出对人类情感反馈和表达的机制，并建立模型分析整合。

当前我国在上述领域已经有了重大进展，即基于以后的理论知识技能和模型建立一个虚拟化人物的认知结构，并借此生成一类新方向的以动机驱动为支点的自我情绪调控结构。中科院有发布过相关论文，文章详细地讲解了一种新概念的人脸表情合成技术，并生成一个和人脸部一样机构特征的能做出表情的虚拟说话用户。由此可以得出结论，对于人类情感的虚拟化研究在情感计算机构中仍然是一个新兴富有生机的方向，虽然研究面临着许多待解决的难题，若将目光拉长，此方向无疑具有广阔的应用前景。

二、情感计算研究方向细分

凭借对情感分析的理解，我们将情感计算的主要研究方向分解成八项：信息的获取，计算模式的认知，情感计算的端口，情感传递的途径，等等。

以用户情感的交流认知为入口，情感计算可以粗略分割成四块：

（一）借助传感器进行高效的人机交互从而达到用户信息的获取和认知。

（二）将交互信息进行模型建立分析和数字化处理。

（三）将分析结果进行处理对比学习从而达到正确的理解。

（四）将计算机所获取和转化的信息通过有效的方式呈现在用户面前，从而完成人机情感交互的全过程。

通过上述步骤可以总结出，情感计算的内容可分为以下几部分：用户信号的提取，用户信号的识别和转化，机器将理解到的东西反馈给用户。

针对用户信号的获取，现代科技主要通过传感器进行设备输入的采集，例如面部神态的获取，手势变换的动作，此类动作在科学上被称作特征提取。除此以外人体的各方面指标诸如脉搏、血压、瞳孔大小等都被机器进行情感化的记录识别和理解。用户信号的识别和转化的具体工作就是对信息进行处理加工，从而达到易于算法测算的要求。情感信号的表达就是将上述理解的内容再次反馈给用户，进行人机交互。在这四个方面的研究中情感的识别和转化是目前的关键部分，也是当今情感计算的瓶颈和难点所在。

三、情感模型的描述语言

智能型计算特性大多采用普遍的分布式计算模型，这一特性直接导致其环境数据的来源广泛，而通过系统推导所得出的情感模块，也应通过联网技术将其转化到其他感兴趣的板块。所以，通过怎样的方法建造出外显的情感模型描述语言，并借助适当的网络技术把用户的个性情感完整高效地传递，是情感计算的重点所在。以当下的技术能力，大多数情感语言都成为虚拟用户描述语言的一分子，下面通过集中包含情感标记的人体描述语言例子作一个进一步的阐述。

AML(Avatar Markup Language)是一种基于XML 的多形式脚本语言，此脚本的可贵之处在于易于解读，也易于接触软件生成。AML 语言可通过算法的整合将面部表情动画和手势动画并存于一个附加的同步化表达式中。以MPEG4 标准为例，将面部和人体的动画参数进行了新方向的识别。然而却未对用户的更深层次交互控制技巧进行进一步挖掘。当系统处于此环境时，也正是体现中介层价值观的时候。

PAR（参数化行为表示）参数化行为表示认同这样一个观点：要表述一个行为，必须要先知道其行为所构成的要素。行为要素是一个行为的基础构成，理解了行为要素的特征就能很好地表述一个行为的认知度和操作性，从而能理解行为更为本质的特征。同时也给出了行为的主要语义组成和行为的时间信息，从而既能够凭借语义对行为分类，也为行为推理的实现提供了很大的便捷。

四、情感计算在人机交互设计中的应用

（一）交互界面设计

对情感计算的研究成果也有对人机界面的整合优化有不小的帮助，使界面更具有人性化且更加实用有效。而实现有效交流与沟通这些目标在很大程度上是由于心理学和对用户情感的认知所决定的，对心理和智能情感研究能推动情感交互的实现。首先最重要的一点就是我们要搞清我们与周围环境进行感知的途径:即用户产生情感的源头以及目的是什么。用户究竟会对什么样的行为作出什么样的反应，从而帮助计算机正确认知环境，理解人类不同情感的想法，并给出合理的反馈。由此可以看出，人机界面的关键在于其智能化是较高的认知思维能力和较高的情绪思维能力的结合。兼顾好这两点便能很好地解决人机交互中对用户情感认知的难题，使用户的情感意图更容易被计算机所理解接受。以语音端口为例，将语速调整为易于用户识别的相关信号时，能很好地吸引用户的注意力，这对用户的阅读和人机交互是有极为明显的帮助的。而相对缓和的环境，语速恰如其分的更换也能很好地帮助用户自然而然地进入计算机营造的舒缓安静的情感状态。

（二）人机接口设计

心理学分支上人类表达情感的方式主要分为语言、神态、肢体语言等。就目前的科学技术水平，将人类情感进行准确地辨别分类仍然不是易事。机器往往在两个相似表达方法之中会丧失自主选择性，分辨率大致保持在75%上下。针对这一情况，建立多重模型进行分辨率的多层次解读是一个很值得深入研究的方向。然而，情感测算的最终目的还是为了更为有效地了解用户对于环境做出认知和反应的意向。因此能否进行情感的辨别分类也不是最必要的流程，最主要的流程在于要根据算法的特征，检测出使用情形的感情状态，并将此情感状态进行人机对接植入一比一的相应程序中，这也是目前科学界普遍采用并且值得深入探讨的做法。比如可以设置一种“情感鼠标”，该鼠标能够有效测试使用者的脉搏，想要实现这一功能，可以通过应用红外线侦测技术。同时还能够有效检测使用者的体温，这一功能可以通过热感应芯片量取来实现，通过对使用者的皮肤流电变化进行量取，从而有效了解用户的情绪变化。鼠标可识别六种状态情绪，包括生气、害怕、悲伤、厌烦、高兴、惊奇等。鼠标通过对这些情绪进行有效的感测，然后将相应的信息反馈给系统，为系统做出判断提供必要的依据。

另外，该鼠标还能够对接触了鼠标的使用者的心跳频率、手部的温度、皮肤的导电性等生理信息进行感测。同时使用者的使用行为的不同也能够表达出不同的信息，此时鼠标就可以处理不同的信息，如鼠标的移动、点按键的频率、手指的姿势信息等，都能够应用在智能型情感界面上，进而提出有效的表达方式，提高使用者的学习兴趣。

（三）人机界面设计

情感计算能够被有效应用到一般的人机界面的设计上，从而极大地提升其应用效果。而想要达到和谐的智能化人机界面，就需要对其沟通能力进行研究，要了解其特征，主要包括有自然沟通、主动沟通和有效沟通，而想要有效实现这些特征，就需要充分地利用心理学以及认知科学的信息，然后同计算机科学加以整合。在这种背景下，人机界面想要实现智能化，一方面需要有非常高的认知智力，一方面也应该要有非常高的情绪智力，这样才能非常有效地解决人机交互中的情境感知问题、情感与意图的产生与理解问题，以及反应应对问题。在设计人机交互界面时，计算机需要对需要的信息进行快速捕捉，能够有效发觉人的情感变化，并且形成有效的预期且进行必要的调整，进而有效做出反应。在此过程中，可以有效建模，建模对象为不同类型的用户，可以对操作方式、表情特点、态度喜好、认知风格、知识背景等内容进行建模，在此背景下能够很好地识别用户的情感状态。同时在有效应用线索的前提下，选择适合用户要求的模型，比如可以有效建立用户模型来提供有效的信息预期，然后可以利用有效的类型用户呈现出相应的信息(例如呈现方式、操作方式以及与知识背景有关的决策支持等)。不仅如此，在对当前的操作做出即时反馈的同时，还需要形成新的预期，预期的对象为情感变化背后的意图，且需要有效激活相应的数据库，及时主动地提供用户需要的新信息。从而有效地提升系统的智能化水平，实现人机交互。

（四）智能代理人

智能型教学代理想法的提出，有效地帮助使用者更好地与普通的计算机软件进行学习状况的交互，从而生成更为有效的表达模式，提升用户的学习热情。根据模块细分，代理人可分为沟通者、分析者和教学者。沟通者的主要任务便是对问题的特征进行盘查、询问、诊断和记录。再往下细分，沟通者也能通过对代理人的询问、诊断和记录进行数据的获得，由此取得与学习者交互的方式及画面。分析者分为数据查核代理人、评价检查代理人及学习检查代理人，经询问、诊断及记录代理人取得的数据，由分析者进行分析。分析后，分别将结果储存于学生模块基本数据库、学习成就数据库及学习数据库。

五、情感计算的延伸应用

情感计算及其相关研究对电子商务的发展也有较为明显的推动作用。实践表明，图片的差异能引起人类不同的情感认知。例如：老虎、蟑螂、子弹之类的图像较容易引起用户的恐惧心理，而印有大量人民币的图片则会让人类产生十分强烈的欲望反应。将此特征应用到电子商务的模式中，比如在大型线上购物网站上充分地考虑这些因素所带来的人类情感认知变化，能很好地控制用户流量，某种程度甚至能影响用户的操作，起到一个统筹全局的作用。在现代化电器和智能设备的设计中，若也能恰如其分地加入人类情绪状态这一因素，能帮助用户更好地进行对设备的使用。信息检索方面，通过对情感的概念分析，能够有效提高信息检索的准确度和效率。针对时下十分流行的远程教育平台，情感计算能很好地帮助用户解决情感流失问题，吸引学习者的眼球，达到更好的教学效果。通过各种方式的情感交互技巧，帮助用户构建更加贴近生活的场景和智能空间。除此之外，情感计算也可深入机械设计、智能玩具、网络游戏等众多领域，为更加人性的服务打下扎实的基础。

六、总结

总的来说，情感计算还是作为一个多方向多层次的新交互领域。要进行此项目的研究就要涉及诸如物理传感、哲学、心理学、计算机软硬件技术、网络传播媒介等技术。但最终目的仍然只有一个——让计算机能够更加智能化的读懂人类的情感语言，并对相应的语言做出反馈以调节人的情感方向。为了实现这一最终目的，很多尚未解决的科学难题仍是绊脚石。换个角度说，智能信息化时代的到来推动了人类对人机交互情感智能化的研究，而这也是未来研究的一个大方向大趋势。情感作为人们心理活动的主要内容之一，仍然有很多未解之谜，人类无法认知。但唯一可以确定的便是，通过情感计算从而延伸开来的科研成果必然将对人类日后的发展产生广泛的影响。

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【管悦，南京邮电大学传媒与艺术学院】