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Indeterminacy in Affective Computing: Considering Meaning and Context in Data Collection Practices
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原文英文，约100词，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文探讨了自动情感预测中的数据收集实践的不确定性，指出现有模型未能充分考虑情感的复杂性。研究提出新模型，旨在系统性理解和解释与过程相关的质量和上下文，以改善数据收集和分析实践，推动情感计算领域对不确定性和上下文的深入理解。
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关键要点
- 自动情感预测(AAP)依赖于对文本、语音、图像和生理信号等输入数据的计算分析来预测情感现象。
- 当前的情感预测模型未能充分考虑情感的复杂性和不确定性特征。
- 研究提出了一种新的概念模型，旨在系统性地理解和解释与数据收集过程相关的质量和上下文。
- 该研究为改善数据收集和分析实践提供了指导，推动情感计算领域对不确定性和上下文的深入理解。
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