情绪是否影响智能手机打字时自动建议的使用？

基于打字输入的界面在许多移动应用中很常见，特别是消息应用。为了减少在智能手机、智能手表有限空间上使用键盘应用输入的难度，已实施多种技术，如自动补全和自动建议。虽然这些技术有帮助，但会给用户增加更多认知负担。因此，除了改进词汇推荐外，了解打字时自动建议的使用模式也很有用。在可能影响自动建议使用的众多因素中，情绪的作用大多被忽视，这通常是因为难以无干扰地推断情绪。随着情感计算的进步和准确推断用户情绪状态能力的出现，探究自动建议如何受到情绪感知决策的引导变得至关重要。在本研究中，我们探究用户情绪与自动建议使用之间的相关性，即用户是否在特定情绪状态下更倾向于使用自动建议。我们开发了一款安卓键盘应用，在为期3周的现场研究中记录自动建议使用情况并收集用户的情绪自报告。数据集分析揭示了用户报告的情绪状态与自动建议使用之间的关系。我们使用数据训练个性化模型，以预测特定情绪状态下自动建议的使用。该模型的预测准确率（AUCROC）平均达到82%，表明情绪感知自动建议的可行性。