Estymacja stanów ego: perspektywa uczenia maszynowego

• Jacek Szedel

  Politechnika Śląska w Gliwicach

• Bożena Wieczorek

  Politechnika Śląska w Gliwicach

Styk dziedzin uczenia maszynowego (UM) i psychologii jest obszarem intensywnych badań od wielu lat. W tym zakresie Analiza Transakcyjna (AT), ze swoim strukturalnym i precyzyjnym językiem, stanowi obiecujący obszar dla zastosowań technik UM, wytyczając nowe potencjalne kierunki badawcze. Prezentowany artykuł odnosi się do połączenia metod sztucznej inteligencji, uczenia maszynowego i psychologii, skupiając się na opracowaniu metody i środowiska oprogramowania pozwalającego na estymację stanów Ja przy użyciu danych z sensora MS Kinect™. Referowane badania koncentrują się na rejestrowaniu behawioralnych wskaźników stanów Ja. Danymi wejściowymi są nagrania audio i wideo oraz tzw. dane szkieletowe z sensora MS Kinect™. Autorzy prezentują metodę etykietowania i wizualizowania danych z sensora Kinect. W ramach badania zebrano zestaw danych obejmujący nagrania 15 studentów z Politechniki Śląskiej. Do etykietowania danych wykorzystano dziewięć odrębnych etykiet, odzwierciedlających stany Ja Rodzic, Ja Dorosły i Ja Dziecko w różnych wymiarach czasowych obejmujących przeszłość, teraźniejszość i przyszłość. Podstawowym rozpatrywanym elementem stanowiącym źródło informacji wykorzystane podczas etykietowania była treść wypowiedzi uczestników. Zasadniczym rezultatem pracy jest oprogramowanie stanowiące środowisko badawcze, którego architektura pozwala na badanie różnych modalności a także różnych algorytmów klasyfikujących. W pracy omówiono wstępne wyniki obejmujące opracowane techniki wizualizacji oraz interpretację wynikających z nich obserwacji. Ostatnia część artykułu omawia możliwości zastosowania przedstawionej metody w obszarze edukacji.

Alon, D., Jeongwoo K. (2021), GoEmotions: A Dataset for Fine-Grained Emotion Classifica-tion., Software Engineers, Google Research.

Bainbridge, W. S. (2013). Personality capture and emulation. Springer Science & Business Media. http://dx.doi.org/10.1007/978-1-4471-5604-8

Berne's family members (2022). Transactional analysis. Retrieved from https://ericberne.com/transactional-analysis/ (12.2023).

Dibeklioğlu, H., Salah, A. A., & Gevers, T. (2012). Are you really smiling at me? spontaneous versus posed enjoyment smiles. In Computer Vision–ECCV 2012: 12th European Confer-ence on Computer Vision, Florence, Italy, October 7-13, 2012, Proceedings, Part III 12 (pp. 525-538). Springer Berlin Heidelberg. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-642-33712-3_38

Ekman, P. (1984). Expression and the nature of emotion. Approaches to emotion, 3(19), 344.

Enock, K. (2006), Leigh-Hunt, N. (2016). Behaviour change in individuals and organisations. Retrieved from http://www.healthknowledge.org.uk/public-health-textbook/organisation-management/5a-understanding-itd/transactional-analysis (12.2023).

Fujita, H., Sawai, N., Hakura, J., & Kurematsu, M. (2009, February). An action decision model for emotions based on transactional analysis. In Proceedings of the 8th WSEAS interna-tional conference on Artificial intelligence, knowledge engineering and data bases (pp. 79-88).

Harsh B. (2021). Diagnosis of ego states. Institute for Counselling Transactional analysis, Pu-ne Mumbai Chapter. Retrieved from https://ictapunemumbai.org/diagnosis-of-ego-states (12.2023).

Lowen, A. (1971). The language of the body. New York: Collier Books.

Minamikawa, A., & Yokoyama, H. (2011). Personality estimation based on weblog text classi-fication. In Modern Approaches in Applied Intelligence: 24th International Conference on Industrial Engineering and Other Applications of Applied Intelligent Systems, IEA/AIE 2011, Syracuse, NY, USA, June 28–July 1, 2011, Proceedings, Part II 24 (pp. 89-97). Springer Berlin Heidelberg. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-642-21827-9_10

Minamikawa, A., & Yokoyama, H. (2011, March). Blog tells what kind of personality you have: egogram estimation from Japanese weblog. In Proceedings of the ACM 2011 conference on Computer supported cooperative work (pp. 217-220). http://dx.doi.org/10.1145/

1958856

Nurzyńska, K., & Smolka, B. (2017). Spontaneous Smile Detection with Application of Land-mark Points Supported by Visual Indications. In CS & IT Conference Proceedings (Vol. 7, No. 1). CS & IT Conference Proceedings. http://dx.doi.org/10.5121/csit.2017.70118

Pankowska, D. (2010). Nauczyciel w perspektywie analizy transakcyjnej. Wydawnictwo Uni-wersytetu Marii Curie-Skłodowskiej.

Ricks, B. C., & Egbert, P. K. (2012). More realistic, flexible, and expressive social crowds us-ing transactional analysis. The Visual Computer, 28, 889-898.

Stewart, I., Joines, V.(2016). Analiza transakcyjna dzisiaj. Rebis.

TEG Research Group – the University Tokyo Medical School. (2000). TEG: Tokyo University Egogram (New Ver.). Kaneko Shobou.

Cortes, C., & Vapnik, V. (1995). Support-vector networks. Machine learning, 20, 273-297.

Vartanov, A. V., Izbasarova, S. A., Neroznikova, Y. M., Artamonov, I. M., Artamonova, Y. N., & Vartanov, I. I. (2023). The effect of psychological mirroring in telecommunicative dia-logue. Cognitive Systems Research, 80, 110-117. http://dx.doi.org/10.1016/

j.cogsys.2023.02.008

Wieczorek, Z. (2017). Język zmiany w analizie transakcyjnej. In Edukacyjna Analiza Transak-cyjna, 6, 145–156.

Yamaoka, A. T., & Yoshida, M. (2007). Basic consideration for various interfaces from view-point of service. In Universal Access in Human-Computer Interaction. Applications and Services: 4th International Conference on Universal Access in Human-Computer Inter-action, UAHCI 2007 Held as Part of HCI International 2007 Beijing, China, July 22-27, 2007 Proceedings, Part III 4 (pp. 990-996). Springer Berlin Heidelberg. http://dx.doi.org/

1007/978-3-540-73283-9_107

Zhao X., Tao M., Chen Y., Yin B., Markopoulos P. (2023) Tailoring Persuasive Health Messag-es to the Predominant Ego State of Patients. In Lecture Notes in Computer Science (in-cluding subseries Lecture Notes in Artificial Intelligence and Lecture Notes in Bioin-formatics), 13832 LNCS, pp. 234 – 247. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-031-30933-5_15

• PDF (Angielski)

Prawa autorskie (c) 2023 Jacek Szedel, Bożena Wieczorek

Utwór dostępny jest na licencji Creative Commons Uznanie autorstwa 4.0 Międzynarodowe.