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Updated: Sep 8, 2025
06:24
Examining Changes in HRV and Emotion Following Artmaking with Three Different Art Materials
Published on: January 11, 2020
6.3K
Predicción de respuestas emocionales en el arte interactivo utilizando bosques aleatorios: un modelo basado en la
Xiaowei Chen1,2, Zainuddin Ibrahim2, Azlan Abdul Aziz3
1College of Arts, Zhejiang Shuren University, Hangzhou, China.
Frontiers in psychology
|August 20, 2025
Resumen
Predecir las emociones en el arte interactivo es un reto. Un modelo de Bosque Aleatorio predijo con precisión la reflexión cognitiva y la personalización, pero no las respuestas corporales, debido a su naturaleza subjetiva.
Área de la Ciencia:
- La computación afectiva
- Interacción hombre-ordenador (HCI)
- Estética empírica
Sus antecedentes:
- El arte interactivo provoca emociones complejas, planteando desafíos para el modelado computacional debido a su naturaleza dinámica y subjetiva.
- Los métodos existentes luchan por capturar todo el espectro de respuestas emocionales, desde el compromiso sensoriomotor hasta la reflexión cognitiva.
Objetivo del estudio:
- Introducir un marco de aprendizaje automático interpretable para predecir respuestas emocionales en el arte interactivo.
- Para evaluar la efectividad del algoritmo del Bosque Aleatorio en el modelado de experiencias emocionales multidimensionales.
- Proporcionar ideas para el diseño de sistemas interactivos emocionalmente adaptables.
Principales métodos:
- Utilizó un algoritmo de Bosque Aleatorio (RF) con 390 respuestas al cuestionario.
- Emociones operacionalizadas a través de cinco dimensiones: cambios corporales, compromiso sensorial, conexión emocional, reflexión cognitiva y personalización activa.
- Utilizó conjuntos de validación cruzada y ensayos para la evaluación de modelos utilizando métricas de clasificación y regresión.
Principales resultados:
- El modelo de RF logró una alta precisión predictiva para la reflexión cognitiva (F1 = 0,746) y la personalización activa (F1 = 0,673).
- Las respuestas corporales fueron menos predecibles (F1=0,379), probablemente debido a su naturaleza subjetiva y no verbal.
- El modelo demostró un rendimiento consistente, validando su uso como herramienta exploratoria.
Conclusiones:
- Los estados emocionales mediados cognitivamente son más manejables para el modelado computacional que las respuestas sensorimotrices o afectivas.
- El marco propuesto ofrece ideas prácticas para el diseño de arte y sistemas interactivos emocionalmente adaptables.
- La investigación futura debe incorporar datos multimodales y abordar las consideraciones éticas de la adaptabilidad afectiva.
