社交媒体情感识别中的人的因素：态度、结果、风险

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情感识别算法通过社交媒体行为、流媒体服务使用、语音、面部表情和生物特征等数据源来识别、推断和收集情感，而提供这些数据的人往往对此不甚了解。人们对情感识别的态度以及与其相关的危害和结果很重要，但目前尚不清楚。我们专注于社交媒体，采访了13名美国成年社交媒体用户以填补这一空白。我们发现，人们认为情感是行为的洞察力，容易被操纵，是私密的、脆弱的和复杂的。许多人认为情感识别具有侵入性和令人恐惧，将其与自主权和控制权的丧失联系起来。我们确定了情感识别风险的两类：个体和社会。我们讨论了研究结果对算法问责制的影响，并主张将情感数据视为敏感数据。通过科学和技术研究的视角，我们倡导将技术用户视为情感识别进步中的相关社会群体。