We discuss a preliminary investigation on the feasibility of inferring traits of social participation from the observable behaviour of individuals involved in dyadic interactions. Trait inference relies on a stochastic model of the dynamics occurring in the individual core affect state-space. Results obtained on a publicly available interaction dataset are presented and examined.
Social traits from stochastic paths in the core affect space / G. Boccignone, V. Cuculo, A. D'Amelio, R. Lanzarotti - In: PervasiveHealth'19 : ProceedingsPrima edizione. - [s.l] : ACM, 2019. - ISBN 9781450361262. - pp. 314-319 (( Intervento presentato al 13. convegno EAI International Conference on Pervasive Computing Technologies for Healthcare tenutosi a Trento nel 2019.
Titolo: | Social traits from stochastic paths in the core affect space |
Autori: | LANZAROTTI, RAFFAELLA (Ultimo) [Membro del Collaboration Group] |
Parole Chiave: | HCI; social behaviour; affective computing; emotions; prediction |
Settore Scientifico Disciplinare: | Settore ING-INF/05 - Sistemi di Elaborazione delle Informazioni Settore INF/01 - Informatica |
Data di pubblicazione: | 2019 |
Enti collegati al convegno: | The European Alliance for Innovation (EAI) |
Digital Object Identifier (DOI): | http://dx.doi.org/10.1145/3329189.3329220 |
Tipologia: | Book Part (author) |
Appare nelle tipologie: | 03 - Contributo in volume |
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