基于多域情境的无感驾驶员情绪评估技术设计空间分析

驾驶员情绪在驾驶安全与性能中起着至关重要的作用。因此，通过共情接口调节驾驶员情绪已被广泛研究。然而，前提条件——驾驶员情绪感知——是一项具有挑战性的任务：可穿戴生理传感器具有侵入性，而面部和语音识别只能捕捉表面情绪。在一项用户研究（N=27）中，我们通过分析智能手机捕获的丰富上下文特征（包括道路和交通状况、视觉场景分析、音频、天气信息和车速）来研究如何无感地预测情绪。我们推导出一个技术设计空间，为从业者和研究人员提供最具指示性的传感模式、对用户隐私的影响以及处理这些数据的相关计算成本。我们的分析表明，情境情绪识别比面部识别显著更稳健，在留一被试交叉验证下整体提升7%。