微笑、皱眉及其之间的一切：通过面部表情识别理解日常情感追踪中的用户体验

情感追踪是心理健康中常见的实践。近年来，自动情感追踪越来越受到关注，包括基于面部表情识别（FER）的技术。然而，到目前为止，基于FER的追踪研究主要集中在准确性提升上，而对其在日常生活中的实际运行方式关注甚少。本文开发了一个基于FER的情感追踪网页应用程序EmoAction，并将其作为技术探测工具来探索参与者日常生活中使用基于FER的情感追踪的体验。对9名参与者进行的为期14天的现场研究揭示了这种情感追踪工具如何使人们获得对自身情感的新认知和新视角，并识别了这种自动追踪工具的几种潜在用途。我们讨论了对未来设计的启示，包括提供实时非批判性反馈、优先触发反思而非追求最大精确度，以及在尊重隐私的前提下 enable 社交分享。