情绪分析

面部表情在社交中发挥着重要作用,我们可以通过"读懂"一个人的面部表情来推断这个人的精神状态。我们都经历过情绪的变化,以消极或积极的形式。情绪会引起大脑皮层的注意,因为大脑的主要任务是保持我们的清醒与健康。

情绪数据提供了重要的研究线索，能够帮助研究人员更深入地了解人类复杂行为。情绪在任何事件中都发挥着重要的作用,比如,在进行购买决策的时候、食物抉择的时候、与他人互动的时候等。

诸如面部表情分析系统 (FaceReader™) 之类的软件是采集情绪数据的理想工具。软件可自动分析高兴、悲伤、愤怒、惊讶、恐惧、厌恶和中性表情。新版本支持自定义表情。

此外，面部表情分析系统 (FaceReader™) 还可以分析"轻蔑"、"感兴趣"、"困惑"等情感状态。系统还可以测量动作单元的运动状况，效价，唤醒度，视线方向，头部朝向和性别、年龄等个人特征参数。

PROF. DR. E. BARTKIENE|LITHUANIAN UNIVERSITY OF HEALTH SCIENCES, LITHUANIA

为了更客观地评估情绪，研究人员已转向使用面部表情分析系统(FaceReader™)。全球有900所高校、研究所和公司使用该系统，涉及心理学、消费者研究、用户体验研究、人因工程、神经营销等诸多研究领域。

使用该软件可消除偏差，因为系统可即刻分析您的数据并且操作简单、易于使用,将大大节省您的时间。根据相关验证研究结果，面部表情分析系统 (FaceReader™) 是当前主要情感分析工具中的绝佳选择。

所有的情绪,无论是否被抑制,都有可能产生一系列的效应。生物特征识别研究通过对注意力、认知、情感和生理唤醒等方面的探索让相关效应得以彰显。

例如, 结合眼动数据和面部表情分析来找出被试沮丧时所观看的内容、或视频中让被试感到十分惊讶的地方。数据的完全同步是将注意力或认知负荷与情绪相匹配的关键。可了解更多关于CubeHX 的详情信息。

Tiffany Andry: “我喜欢使用看似定量的工具来定性的结果。”

比利时蒙斯的社交媒体实验室汇集了来自不同学科（传播，市场营销，新闻学，计算机科学等）的研究人员，学生，专业人士和教授。他们共同致力于研究数字世界，对新技术的使用进行培训，并分享有关新的专业实践的更多信息和建议。