This study is designed to examine on the effectiveness of emotional advertisement, including analysis of the physiological response of customers’ feelings for effective development of advertisement, and to provide a base for emotional advertisement production by presenting the methods of linguistic and non-linguistic response. It provides a framework for symbolic analysis about costumers’ emotions along with a general review of emotional advertisement. Based on the results, it will analyze aspects of linguistic and non-linguistic utterance of costumers’ physiological response for emotional advertisement. The results will present a frame of effective emotional advertisement that appeals to the emotion of costumers
This study has investigated a psychological status of optimal and pleasant driving condition by measuring various physiological signals using SCR(skin conductance response), PPG(peripheral plethysmograph), SKT(skin temperature) and HR(heart rate). The physiological response was measured during various simulated driving conditions. We developed a hardware and algorithm to measure and analyze the physiological response. The physiological signals has reflected the level of driver's tension or relaxation as well as the heart rate. The emotional responses of drivers were also measured and analyzed in this experiment. The result of the study can be used to design a system to enhance the driver's emotional satisfaction as well as to monitor the driver's safety and health condition.
Proceedings of the Korean Society for Emotion and Sensibility Conference
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2009.05a
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pp.177-180
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2009
This study investigates the perception of different fabrics by consumers when provided with a video clip with rustling sounds of the fabric. We utilized sportswear products that are currently on the market and evaluated the emotional response of internet shoppers by measuring the physiological and psychological responses. Three kinds of vapor-permeable water-repellent fabric were selected to generate video clips each containing the fabric rustling sound and images of exercise activities wearing the sportswear made of the respective fabric. The new experimental website contained the video clips and was compared with the original website which served as a control. 30 subjects, who had experience to buy clothing online, took part in the physiological and psychological response to the video clip. Electroen-cephalography (EEG) was used to measure the physiological response while the psychological response consisted of evaluating accurate perception of the fabric, satisfaction, and consumer interest. When we offered video clips with fabric's rustling sound on the website, subjects answered they could get more accurate and rapid information to decide to purchase the products than otherwise they do the shopping without such information. However, such rustling sounds somewhat annoy customers, as proved psychological and physiological response. Our study is a critical step in evaluating the consumer's emotional response to sportswear fabric which will promote selling frequency, reduce the return rate and aid development of new sportswear fabric further evolution of the industry.
Kim, Bo-Seong;Min, Yoon-Ki;Min, Byung-Chan;Kim, Jin-Ho
Science of Emotion and Sensibility
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v.14
no.4
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pp.645-652
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2011
This study examined changes of both psychological and physiological emotional responses according to change of the PMV (predicted mean vote) in the heating and the cooling air conditions. For this purpose, the changes of PMV were induced by the heating and cooling operations of the HVAC (heating, ventilation, and air conditioning) systems. In addition, positive/negative and arousal/relaxation were measured as the participant's psychological emotional responses, and HR (heart rate) was measured as the participant's physiological emotional responses. As a result, in same range of the PMV, both psychological and physiological emotional-responses were changed by air conditioning. It is suggested that occupant's emotional responses would depend on the operational conditions of heating and cooling in indoor thermal environments, and both psychological and physiological emotional response should be considered when occupants try to match the indoor thermal environments to their thermal expectations.
Objective: The aim of this study is to compare results of emotion recognition by several algorithms which classify three different emotional states(happiness, neutral, and surprise) using physiological features. Background: Recent emotion recognition studies have tried to detect human emotion by using physiological signals. It is important for emotion recognition to apply on human-computer interaction system for emotion detection. Method: 217 students participated in this experiment. While three kinds of emotional stimuli were presented to participants, ANS responses(EDA, SKT, ECG, RESP, and PPG) as physiological signals were measured in twice first one for 60 seconds as the baseline and 60 to 90 seconds during emotional states. The obtained signals from the session of the baseline and of the emotional states were equally analyzed for 30 seconds. Participants rated their own feelings to emotional stimuli on emotional assessment scale after presentation of emotional stimuli. The emotion classification was analyzed by Linear Discriminant Analysis(LDA, SPSS 15.0), Support Vector Machine (SVM), and Multilayer perceptron(MLP) using difference value which subtracts baseline from emotional state. Results: The emotional stimuli had 96% validity and 5.8 point efficiency on average. There were significant differences of ANS responses among three emotions by statistical analysis. The result of LDA showed that an accuracy of classification in three different emotions was 83.4%. And an accuracy of three emotions classification by SVM was 75.5% and 55.6% by MLP. Conclusion: This study confirmed that the three emotions can be better classified by LDA using various physiological features than SVM and MLP. Further study may need to get this result to get more stability and reliability, as comparing with the accuracy of emotions classification by using other algorithms. Application: This could help get better chances to recognize various human emotions by using physiological signals as well as be applied on human-computer interaction system for recognizing human emotions.
This study examined affective representation by analyzing physiological responses measured using wearable devices and affective ratings in response to emotional videos. To achieve this aim, a published dataset was reanalyzed using multidimensional scaling to demonstrate affective representation in two dimensions. Cross-participant classification was also conducted to identify the consistency of emotional responses across participants. The accuracy and misclassification in each emotional condition were described by exploring the confusion matrix derived from the classification analysis. Multidimensional scaling revealed that the represented objects, namely, emotional videos, were positioned along the rated valence and arousal vectors, supporting the core affect theory (Russell, 1980). Vector fittings of physiological responses also showed the associations between heart rate acceleration and low arousal, increased heart rate variability and negative and high arousal, and increased electrodermal activity and negative and low arousal. Using the data of behavioral and physiological responses across participants, the classification results revealed that emotional videos were more accurately classified than the chance level of classification. The confusion matrix showed that awe, enthusiasm, and liking, which were categorized as positive, low arousal emotions in this study, were less accurately classified than the other emotions and were misclassified for each other. Through multivariate analyses, this study confirms the core affect theory using physiological responses measured through wearable devices and affective ratings in response to emotional videos.
Proceedings of the Korean Society for Emotion and Sensibility Conference
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1998.11a
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pp.225-229
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1998
The purpose of the current study was comparative analysis of autonomic and electrocortical responses to passive and active touch of the tektites with different subjective emotional preference. Perspective goal of the project is development of a template for classification of tactile stimuli according to subjective comfort and associated physiological manifestations. The study was carried out on 36 female college students. Physiological signals were acquired by Grass and B10PAC 100 systems with AcqKnowledge III software. Frontal, parietal and occipital EEG (relative power spectrum /percents/ of EEG bands - delta, theta, slow and fast alpha, low and fast beta), and autonomic variables, namely heart rate (HR), respiratory sinus arrhythmia (RSA), pulse transit time (PTT), respiration rate (RSP) and skin conductance parameters (SCL, amplitude, rise time and number of SCRs) were analyzed for rest baseline and stimulation conditions. Analysis of the overall pattern of reaction indicated that autonomic response to tactile stimulation was manifested in a form of moderate HR acceleration, RSP increase, RSA decrease (lowered vagal tone), decreased n and increased electrodermal activity (increased SCL, several SCRs) that reflects general sympathetic activation. Parietal EEG effects (on contra-lateral side to stimulated hand) were featured by short-term alpha-blocking, slightly reduced theta and significantly increased delta and enhanced fast beta activity with few variations across stimuli. The main finding of the study was that most and least preferred textures exhibited significant differences in autonomic (HR, RSP, PTT, SCR, and at less extent in RSA and SCL) and electrocortical responses (delta, slow and fast alpha, fast beta relative power). These differences were recorded both in passive and active stimulation modes, thus demonstrating reproducibility of distinction between most and least emotionally preferred tactile stimuli, suggesting influence of psychological factors, such as emotional property of stimulus, on physiological outcome. Nevertheless, development of sufficiently sensitive .and reliable template for classification of emotional responses to tactile stimulation based on physiological response pattern may require more extensive empirical database.
Kim, Wan-Suk;Ham, Jun-Seok;Sohn, Choong-Yeon;Yun, Jae-Sun;Lim, Chan;Ko, Il-Ju
The Journal of the Korea Contents Association
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v.10
no.8
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pp.168-176
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2010
Audience observing visual media with care experience lots of emotional transition according to characteristics of media. Enjoy, sadness, surprising, etc, a variety of emotional state of audiences is often arranged by James Russell's 'A circumplex model of affect' utilized on psychology. Especially, in various emotions, 'Uncanny' mentioned by Sigmund Freud is represented a sharp medium existing in a crack of clearly emotional conception. Uncanny phenomenon is an emotional state of changing from unpleasant to pleasant on an audience observing visual media is been aware of immoral media generally, therefore, because this is a positive state on a social taboo, we need to analyze with a scientific analysis clearly. Therefore, this study will organize James Russell's 'A circumplex model of affect' and uncanny phenomenon, will be progressed to establish a hypothesis about a state of uncanny on audiences observing visual media and analyze results of the physiological signals experiment based on ECG(Electronic Cardiogram), GSR(Galvanic Skin Response) signals with distribution, distance, and moving time in a circumplex model of affect.
Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
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1998.06c
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pp.291-296
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1998
In the experiment carried out on 20 college students, recorded were frontal, temporal and occipital EEG, skin conductance response, skin conductance level, heart rate and respiration rate during listening to two music fragments with different affective valences and white noise administered immediately after negative visual stimulation. Analysis of physiological patterns observed during the experiment suggests that affective auditory stimulation with music is able to selectively modulate autonomic and cortical activity evoked by preceding aversive visual stimulation and to restore initial baseline levels. On other hand, physiological responses to white noise, which does not possess emotion-eliciting capabilities, evokes response typical for orienting reaction after the onset of a stimulus and is rapidly followed by habituation. Observed responses to white noise were similar to those specific to attention only and had no evidence for any emotion-related processes. Interpretation of the obtained data is considered in terms of the role of emotional and orienting significance of stimuli, dependence of effects on the background physiological activation level and time courses of attention and emotion processes. Physiological parameters are summarized with regard to their potential utility in differentiation of psychological processes induced by auditory stimuli.
The mechanism of emotion is complex and influenced by a variety of factors, so that it is crucial to analyze emotion in broad and diversified perspectives. In this study, we classified neutral and negative emotions(sadness, fear, surprise) using arousal evaluation, which is one of the psychological evaluation scales, as well as physiological signals. We have not only revealed the difference between physiological signals coupled to the emotions, but also assessed how accurate these emotions can be classified by our emotional recognizer based on neural network algorithm. A total of 146 participants(mean age $20.1{\pm}4.0$, male 41%) were emotionally stimulated while their physiological signals of the electrocardiogram, blood flow, and dermal activity were recorded. In addition, the participants evaluated their psychological states on the emotional rating scale in response to the emotional stimuli. Heart rate(HR), standard deviation(SDNN), blood flow(BVP), pulse wave transmission time(PTT), skin conduction level(SCL) and skin conduction response(SCR) were calculated before and after the emotional stimulation. As a result, the difference between physiological responses was verified corresponding to the emotions, and the highest emotion classification performance of 86.9% was obtained using the combined analysis of arousal and physiological features. This study suggests that negative emotion can be categorized by psychological and physiological evaluation along with the application of machine learning algorithm, which can contribute to the science and technology of detecting human emotion.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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