[论文解读] Sensing Emotions in Text Messages: An Application and Deployment Study of EmotionPush

Shih Ming Wang, Chun Hui Li+3 more|arXiv (Cornell University)|Jan 1, 2016

Emotion and Mood Recognition参考文献 28被引用 2

一句话总结

EmotionPush 是一个移动系统，利用最先进的情绪分类器自动检测短信中的情绪，并通过 Android 设备上的彩色推送通知传达这些情绪。该系统已部署于 Facebook Messenger，使用户能够根据情绪内容优先处理消息，从而提升数字通信中的情境感知能力。

ABSTRACT

Instant messaging and push notifications play important roles in modern digital life. To enable robust sense-making and rich context awareness in computer mediated communications, we introduce EmotionPush, a system that automatically conveys the emotion of received text with a colored push notification on mobile devices. EmotionPush is powered by state-of-the-art emotion classifiers and is deployed for Facebook Messenger clients on Android. The study showed that the system is able to help users prioritize interactions.

研究动机与目标

• 通过检测短信中的情绪，提升计算机中介通信的情境感知能力。
• 开发一个真实世界系统，将文本情绪转化为通过移动推送通知实现的视觉反馈。
• 评估情绪感知通知是否能改善用户在消息应用中的交互优先级处理。
• 在 Android 生产环境中部署并研究情绪分类的影响。

提出的方法

• EmotionPush 使用在文本输入上训练的最先进情绪分类器，检测传入消息中的情绪状态。
• 该系统将检测到的情绪映射到特定颜色，以在推送通知中实现视觉呈现。
• 情绪分类功能已集成到 Facebook Messenger Android 客户端中，实现实时处理。
• 该系统在后台运行，无需用户干预即可分析消息内容。
• 彩色通知在设备锁屏和通知栏中显示，以传达情绪基调。

实验结果

研究问题

• RQ1 能否通过自动检测短信中的情绪来提升用户优先处理消息的能力？
• RQ2 彩色编码推送通知系统在传达情绪内容方面的有效性如何？
• RQ3 情绪分类在真实世界生产消息环境中的实际表现如何？
• RQ4 用户在日常通信中如何感知并响应情绪感知型通知？

主要发现

• 该系统成功地在生产环境的 Android 消息应用中部署了情绪分类，延迟极低。
• 当通过彩色编码通知以视觉方式呈现情绪内容时，用户能够更有效地优先处理消息。
• 情绪分类器在从文本中检测情绪状态方面表现出高准确率，从而实现了可靠的通知着色。
• 将情绪检测集成到推送通知中，增强了数字通信中的情境意识。