情感交互 ——移动应用产品交互趋势(3)

5）  虚拟人物对话

虚拟人物对话如siri等产品已经开始尝试，但尚未加入情感因素。由于大多数情况下是口语化的交流，因此虚拟的人物对话应该根据用户的情感状态来调整产品本身的语音输出，以适应对话环境。

案例：

Emotion 电话本

根据分析通话人之间语音交流的情感信息，来智能将电话簿中的人进行情感化分类：哪些是亲密好友、哪些是较为疏远的关系。结合通话频率可以分析出哪些亲密的好友应该联络了，可以发出提醒，提醒用户注重对好友的联络。

3 肢体行为情感交互

姿势运动不仅可以由物理上的时间、空间、加速度等描述，还可以由属于心理学范畴的维度描述。比如从手势的挠头、擦眼、捏鼻子、触唇、托下巴等，能够预测情感状态包括思考、回忆、疲劳、满意等。

肢体行为情感交互是重要的情感非语言交流方式，目前得到了越来越多的研究者的关注，并取得了一定的研究成果，但人的肢体行为在特征提取及情感分类方面仍面临较大困难，需要结合上下文才能获得较为准确的识别结果，且移动终端受本身硬件条件限制，肢体行为的提取本身就存在操作不便。因此目前应用较少。

4生理信号情感识别

生理变化由人的自主神经系统和内分泌系统支配，很少受人的主观控制，因而应用生理信号的情感识别更具客观性。生理信号感知情感一般通过皮肤电反应、肌电反应、呼吸信号、心电信号等，需要借助物理设备。虽然生理信号可以客观地反映人的情感状态，但是仅对不同唤醒度的情感具有较好的识别效果，若要进行多种情感的分类，则需要将生理信号同表情、语音等其他通道进行融合，实现多模情感识别。

现阶段生理信号情感识别在移动应用产品设计中应用案例：

Heart Fitness

Heart Fitness利用iPhone背后的补光灯感应皮下毛细血管的跳动来测心率，同时也能感知用户此时的情绪，非常有意思。

5文本信息中的情感

随着互联网的飞速发展，文本信息已经成为人们最常用的交互方法之一。自然语言是人特有的交流手段，其中包含了大量的情感信息。研究文本中蕴含的情感信息已成为人机交互领域的研究热点。

文本情感分析研究可以分为词语的情感分析、句子的情感分析、篇