Social traits from stochastic paths in the core affect space

Boccignone, G.; Cuculo, V.; D'Amelio, A.; Lanzarotti, R.

doi:10.1145/3329189.3329220

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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:	BOCCIGNONE, GIUSEPPE (Primo) [Membro del Collaboration Group] CUCULO, VITTORIO (Secondo) [Membro del Collaboration Group] (Corresponding) D'AMELIO, ALESSANDRO (Penultimo) [Membro del Collaboration Group] 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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http://hdl.handle.net/2434/652437

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