Study of Emotion Concept Formation by Integrating Vision, Physiology, and Word Information using Multilayered Multimodal Latent Dirichlet Allocation

要約

感情はどのように形成されるのでしょうか？
広範な議論と多様な理論の普及を通じて、構築された感情の理論は、感情に関する最近の研究で広く普及しています。
この理論によれば、感情概念は、特定の感情に関連する内受容情報と外受容情報によって形成されるカテゴリーを指します。
感情概念は過去の経験を知識として蓄積し、得られた情報から観測されていない情報を予測することができます。
そこで本研究では、構築された感情理論の観点から、構築主義的アプローチを用いて感情概念の形成をモデル化することを試みた。
特に、確率的生成モデルである多層マルチモーダル潜在ディリクレ配分を使用してモデルを構築しました。
次に、さまざまな視覚的感情を呼び起こす刺激を経験した複数の人々から得られた視覚、生理学、および単語の情報を使用して、各被験者のモデルをトレーニングしました。
モデルを評価するために、形成されたカテゴリが人間の主観と一致するかどうかを検証し、カテゴリを通じて観測されていない情報が予測できるかどうかを判断しました。
検証結果は偶然のレベルを超えており、提案モデルによって感情概念形成が説明できることが示唆された。

要約(オリジナル)

How are emotions formed? Through extensive debate and the promulgation of diverse theories , the theory of constructed emotion has become prevalent in recent research on emotions. According to this theory, an emotion concept refers to a category formed by interoceptive and exteroceptive information associated with a specific emotion. An emotion concept stores past experiences as knowledge and can predict unobserved information from acquired information. Therefore, in this study, we attempted to model the formation of emotion concepts using a constructionist approach from the perspective of the constructed emotion theory. Particularly, we constructed a model using multilayered multimodal latent Dirichlet allocation , which is a probabilistic generative model. We then trained the model for each subject using vision, physiology, and word information obtained from multiple people who experienced different visual emotion-evoking stimuli. To evaluate the model, we verified whether the formed categories matched human subjectivity and determined whether unobserved information could be predicted via categories. The verification results exceeded chance level, suggesting that emotion concept formation can be explained by the proposed model.

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