Эмоции: Дневник и Описание 4+
Спасибо огромное за такое отличное приложение! Шикарный инструмент для самоанализа! Очень хотелось бы ещё иметь возможность фиксировать реакции тела по аналогии с эмоциями. Например, сначала выбрали эмоции, а потом появляются такие же вкладки с реакциями тела, чтобы тоже выбрать необходимые. Это важно замечать, так как тело никогда не обманет!
И ещё можно добавить пункт «Мысль в данной ситуации». Конечно, можно все это записать самому, но если бы в виде последовательных шагов было реализовано — было бы очень удобно!
Ответ разработчика ,
Спасибо за отзыв! Интересная идея с реакциями тела, я подумаю, как это можно сделать. А пока в самом последнем обновлении появилась возможность оставлять комментарии к записи. ❤️
lunaaaaaaa019863 , 23.11.2022
Самое прекрасное приложение
Разработчики, Я ТАК Вам благодарна за это приложение. Оно прекрасное . У меня был ужасный момент в жизни, из которого дневник помог выбраться, я писала туда все свои мысли… Спасибо вам за возможность высказаться, за этот прекрасный интерфейс, за все эмоции, которые можно выбрать. Спасибо Вселенной за Вас! Надеюсь вам вернутся все те блага, которые Вы даете нам! Я перевела вам денежку на развитие, потому что это одно из самых полезных и нужных приложений ❤️
Знания и Эмоции
Sandra Vichuk , 02.11.2022
Благодарю от души❤️
Спасибо большое за чудесную возможность вести дневник эмоций в телефоне. Блокнот не всегда под рукой, а другие приложения увы не позволяют дифференцировать точные эмоции, в основном шкала настроения и тд. Спасибо за разделение на базовые группы, это очень помогает. Идея с цветами – просто улет! Море благодарности и успехов вам.
С удовольствием подпишусь на платную версию.
Пс. Одно маленькое предложение: в списке нет эмоции «одиночество», может быть получится добавить
Конфиденциальность приложения
Разработчик vasili siniak указал, что в соответствии с политикой конфиденциальности приложения данные могут обрабатываться так, как описано ниже. Подробные сведения доступны в политике конфиденциальности разработчика.
Не связанные с пользователем данные
- Данные об использовании
Конфиденциальные данные могут использоваться по-разному в зависимости от вашего возраста, задействованных функций или других факторов. Подробнее
Информация
Провайдер vasili siniak
Размер 5,8 МБ
Совместимость iPhone Требуется iOS 14.0 или новее. iPod touch Требуется iOS 14.0 или новее. Mac Требуется macOS 11.0 или новее и компьютер Mac с чипом Apple M1 или новее.
Источник: apps.apple.com
Мозг и эмоции. Что такое эмоции
Дневник эмоций. Обзор приложений для Android
— Хочу перестать злиться.
— Если хочешь перестать злиться, то что хочешь начать?
— Чаще радоваться жизни и быть спокойной. Управлять эмоциями.
— А как ты поймёшь, что управляешь эмоциями?
— Я не кричу на мужа. Сначала думаю, а потом спокойно решаю проблему.
— Спасибо, что поясняешь. Как ты понимаешь, что спокойна?
— Спокойствие. Трудно сказать. Я пойму, когда почувствую.
— Хорошо, а » чаще радоваться жизни» — это как? Как часто?
— Всегда. Чаще, чем сейчас.
Когда я слышу запрос на работу с эмоциями, то кратко рассказываю, что это такое, зачем они нужны. Рассказываю, что всегда управлять эмоциями и быть спокойным, радостным невозможно, но можно — чаще.
В качестве домашнего задания предлагаю вести дневник эмоций, который помогает:
называть эмоции: «Я боюсь», «Я разочарована» и т.д. Это приводит к некоторому облегчению и помогает не доводить интенсивность эмоции до пика.
понять, что привело к такой эмоции. В письменных дневниках можно посмотреть статистику и увидеть, какие занятия или действия связаны с эмоциями.понять, что сделать, чтобы улучшить ситуацию и самочувствие. Тоже можно опираться на статистику.
Понять, какую эмоцию вы испытываете, поначалу может быть сложно. Поэтому рекомендую найти список эмоций и при возникновении трудностей подглядывать в него. В этом случае читайте все названия подряд — как правило, когда находится нужная эмоция, внутренние переживания меняются.
Вести дневник можно устно (спрашивать себя «Что я чувствую прямо сейчас?» в любом контексте и отвечать в форме я-сообщения (примеры выше)), письменно в свободной форме, шаблоне или приложении.
Я люблю устный вариант дневника, т.к. это легко и быстро. Однако сначала лучше вести письменно или в приложении со статистикой, поэтому я протестировала 5 приложений для Android. Свои впечатления описала ниже: 
Пользовались подобными приложениями? Какими? Как впечатления?
P.S. Сайт поставил отметку «реклама», поэтому уточняю, что обзор сделан на добровольной и безоплатной основе. Я не связана с разработчиками приложений и не призываю к скачиванию ни одного из них.
Источник: www.b17.ru
Как настроение?
За последние 50 лет технология компьютерного зрения эволюционировала от решения простых задач по распознаванию букв до создания дополненной реальности. Одно из самых активно развивающихся ее практических применений — это создание антропоморфных роботов, способных к считыванию эмоционального состояния собеседника. Специально для N + 1 организаторы конференции Яндекса «Datahttps://nplus1.ru/material/2018/08/30/robotic-emo-recognition» target=»_blank»]nplus1.ru[/mask_link]
Наука эмоций: как умные технологии учатся понимать людей
Подготовили статью о том, как развиваются технологии в сфере распознавания эмоций.
Помните харизматичного Тима Рота в роли доктора Лайтмана, консультанта по выявлению лжецов? Давайте разбираться, как с этим увлекательным процессом справляются машины. Про российский опыт также расскажем.
Валентина Евтюхина
КОМАНДА Neurodata Lab
Наука об эмоциях стала популярной не так давно, и в основном благодаря Полу Экману ― американскому психологу, автору книги «Психология лжи» и консультанту популярного сериала «Обмани меня», который основан на материалах книги.
Сериал стартовал в 2009 году, и в то же время значительно вырос публичный интерес к теме распознавания эмоций. Бум в стартап-среде случился в 2015‒2016 годах, когда сразу два технологических гиганта ― корпорации Microsoft и Google ― сделали доступными для обычных пользователей свои пилотные проекты для работы с наукой эмоций.
Это стало толчком к созданию самых разных приложений и алгоритмов на базе технологии распознавания эмоций. Например, Text Analytics API ― один из сервисов пакета Microsoft Cognitive Services, которые позволяют разработчикам встраивать готовые «умные» алгоритмы в свои продукты. Среди других сервисов пакета: инструменты распознавания изображений, лиц, речи и многие другие. Теперь эмоции можно определять по тексту, звуку голоса, фото и даже видео.
Агентство Gartner утверждает , что наш смартфон в 2021‒2022 годах будет знать нас лучше, чем друзья и родственники, и взаимодействовать с нами на тонком эмоциональном уровне.
Рынок технологий распознавания эмоций — что с ним?
Он есть, но он молод, у него ещё всё впереди.
Сейчас рынок детекции эмоций переживает бум и по оценке западных специалистов к 2021 году он вырастет, по разным подсчетам, от $19 млрд до $37 млрд.
Так, по мнению влиятельного агентства MarketsandMarkets, глобальный объём рынка эмоций в 2016 году составил $6,72 млрд, и предполагается, что к середине 2020-х годах он увеличится до $36,07 млрд. Рынок эмоциональных технологий не монополизирован. Тут найдётся место и для корпораций, и для лабораторий, и для стартапов. Более того, нормальная рыночная практика: корпорации интегрируют в свои решения наработки компаний поменьше.
Эмоциональные и поведенческие технологии востребованы в различных сферах, включая медицинскую.
- Обращаясь к зарубежному опыту, вспомним, как компания Empatica под руководством Розалинд Пикард первой в мире получила разрешение от надзорных органов США, ответственных за клинические испытания (FDA-клиринг), на использование их носимого браслета Embrace, который не только фиксирует физиологические данные о состоянии владельца, но и оценивает его эмоциональный фон и предсказывает вероятность наступления сложных для организма ситуаций. Это может помочь людям с расстройствами аутистического спектра, депрессией и в сложных случаях в неврологии и медицине.
- Израильская компания Beyond Verbal совместно с Mayo Clinic ищет в голосе человека вокальные биомаркеры, по которым определяются не только эмоции, но и закладывается возможность прогнозирования аортокоронарных заболеваний, болезней Паркинсона и Альцгеймера, что уже подводит эмоциональную проблематику к теме геронтологии и поиску путей замедления старения.
Если говорить о применимости технологий, то тут преимущественно задействована b2b-сфера в секторах вроде интеллектуального транспорта, ритейла, рекламы, HR, IoT, gaming.
Но и в b2c тоже есть спрос: EaaS (Emotion as a Service) или же облачное аналитическое решение (Human data analytics) позволит любому пользователю загружать видеофайл и получать по нему всю эмоциональную и поведенческую статистику для каждого фрагмента записи.
Если речь идет о предвыборных дебатах на пост президента (будь то России или США), то от алгоритма едва ли что-то скроется. Более того, через пару лет технология по распознаванию эмоций будет в каждом смартфоне.
курс
Big data
с нуля
Узнать больше
Источник: netology.ru
«Умные» камеры в супермаркетах следят за эмоциями людей. Зачем это нужно? И где работает?
Если вы хотя бы раз заходили в магазин — неважно, бытовой техники, косметики или продовольственный, где на каждом шагу расставлены интерактивные экраны с меняющейся рекламой, вероятно, вы сталкивались с этой технологией. Реклама на экране, возле которого вы остановились, была адресована именно вам, а не кому-то еще. Ведь когда вы зашли в зал, нейросеть, к которой подключены камеры, просканировала вас и узнала, кто вы — мужчина или женщина, сколько примерно вам лет, в каком вы настроении. И магазин предложил то, что вам может понравиться в этот момент.
Сейчас коммерсанты во всем мире экспериментируют с такими алгоритмами для улучшения продаж. Чуть реже нейросети следят за тем, чтобы менеджеры и официанты были приветливы с клиентами. Планируется, что в будущем такие разработки будут помогать предотвращать теракты, потасовки на митингах и футбольных матчах. Рассказываем, как это работает.
Какие эмоции видит нейросеть. И как это происходит
Американский психолог Пол Экман, известный как консультант сериала «Обмани меня» и прототип главного героя Лайтмана, выделяет семь базовых эмоций человека. Это злость, отвращение, страх, счастье, грусть, удивление, нейтральное состояние.
Есть и другие классификации, но нейросети, создаваемые для распознавания эмоциональных состояний, обычно используют классификацию Экмана. Во всяком случае, на международном конкурсе EmotiW для разработчиков таких алгоритмов командам предлагается разделять эмоции людей именно так. В 2017 году в EmotiW , который проходил в Глазго, участвовала команда от Высшей школы экономики (ВШЭ) и заняла четвертое место среди 15 команд.
«Мы обучали алгоритм «видеть» настроение группы, — рассказывает Андрей Савченко, руководитель команды, доктор технических наук, профессор кафедры информационных систем и технологий ВШЭ. — Ему нужно было «рассмотреть» много маленьких лиц в толпе на концерте, митинге или в торговом центре, определить эмоциональное состояние каждого и сделать вывод — какие эмоции превалируют среди людей в этом месте. Важно, чтобы в процессе решения не учитывался контекст, алгоритм не должен распознавать само место действия, то есть не должен предполагать, что на концерте люди будут счастливыми, а на протестном митинге — агрессивными».
Как алгоритмы видят наши лица?
Алгоритм выделяет в толпе лица, захватывает на них «точки» — на тех участках, где проявляются определенные мимические признаки, объединяет эти признаки. И после отправляется в фотобазу сравнивать этот неопределенный снимок с теми снимками, на которых эмоция уже определена. Там находит схожие признаки и выдает свое решение. Весь процесс занимает сотые доли секунды.
Показать ещё
Групповое визуальное распознавание эмоций — это то, что сейчас больше всего востребовано в мире, добавляет Савченко. Также создаются нейросети, которые определяют эмоциональное состояние человека по голосу, — их уже тестируют в колл-центрах. Но больше всего продавцы, организаторы концертов и футбольных матчей хотят знать, как мы чувствуем себя, когда ходим по торговому центру или сидим на трибунах, чтобы понимать, как сделать нас более довольными.
Камеры «узнают» преступников и покупателей. Где работают технологии из киберпанк-фильмов
«Организаторы конкурса предоставили базу из 3,5 тыс. фотографий групп людей с разными эмоциями. Этого, конечно, мало для обучения полноценной нейросетевой модели, нужна выборка из десятков тысяч фото, а лучше миллионов: чем больше данных, тем нейросеть лучше работает. Но мы смогли найти хорошее решение, чтобы алгоритм работал с высокой точностью — 78,5%. Мы отстали по точности от команды, занявшей первое место, на 2%. А вот алгоритм, который был на пятом месте, уже показал точность ниже нашей более чем на 3%».
После конкурса Савченко вместе с командой продолжил работать над алгоритмом. Нейросеть «накормили» еще десятками тысяч изображений. И обучили распознавать эмоции каждого человека в группе на лицах очень малого размера (48×48 пикселей).
«Вообще, у разработчиков таких алгоритмов есть большая проблема — где взять данные? — объясняет он. — В идеале нужна огромная база со снимками, которые были бы классифицированы».
Что нужно знать о Big Data
Недавно одна российская компания, которая разрабатывает и продает такие алгоритмы, предоставила Савченко доступ к видео с людьми — от посетителей концертов и промоакций в ТРЦ.
«Видеоролики могут помочь нам улучшить алгоритм, — считает он. — Но нужно понимать: создавать их труднее, чем те, которые анализируют пол, возраст или даже определяют личность людей по какой-либо базе. Человеку порой сложно определить, какие эмоции испытывает собеседник. А машинное зрение находится на более раннем этапе развития».
Как нейросети путают эмоции
Даже самые толстокожие люди несравнимо проницательнее алгоритмов. «Лучше всего нейросети понимают, когда люди счастливы. А нейтральные эмоции часто путают с негативными», — уточняет Савченко.
«Особое мнение» нейросетей. Как с криминалом борются алгоритмами к ужасу правозащитников
Это подтверждает разработчик Вадим Конушин, основатель компании «Тевиан». «Продавцы хотят знать, какие эмоции испытывают посетители, когда входят в магазин, ходят по залу, стоят в очереди на кассе. Насколько вежливо продавцы обслуживают покупателей. Если бы эти алгоритмы работали более точно, спрос на них был бы очень высокий. Но они хорошо определяют улыбки, все другие эмоции путают. А в «диких условиях» — не на конкурсах, где они видят статичные фото хорошего качества, а в реальном магазине с большой проходимостью — они не покажут адекватной точности, в отличие от уже широко применяемой оценки демографии — определения пола и возраста посетителей».
Разработчики «Тевиан» «накормили» свою нейросеть базой из десятков тысяч снимков лиц. «Мы взяли лица с фотостоков и разослали людям, которые просматривали снимки и помечали каждый из них соответствующей эмоцией: от злости до радости», — рассказывает разработчик.
Робот не болеет, не ходит на обед
Сервис распознавания эмоций от «Тевиан» встроен в робота Promobot.
«Это нужно в первую очередь нашим клиентам — ретейлерам, организаторам мероприятий, — объясняет Олег Кивокурцев, сооснователь Promobot. — Робот определяет пол, возраст посетителей, их эмоциональное состояние. С помощью сервиса собственники робота могут делать аналитические диаграммы: половина посетителей были веселыми, 35% нейтральными, 15% грустными. Людям не нужно подходить к роботу, чтобы он их просканировал, он замечает всех, кто прошел мимо. Но еще мы отслеживали, какие эмоции вызывает у людей наш робот, например сделали вывод, что вторая версия робота больше нравится детям, а четвертая — взрослым».
Где используются такие нейросети. И сколько они стоят
Петербургская компания Addreality продает интерактивные экраны, связанные с «умными» камерами и нейросетью, распознающей эмоции, они работают по принципу, описанному в начале текста. Камеры «видят» человека, нейросеть понимает его эмоции, экран предлагает один товар для грустной девушки, а другой — для мужчины в приподнятом настроении.
Эксплейнер
Как интернет узнает ваши телефоны и адреса. Что не так с хранением персональных данных
«Важно, что эти алгоритмы не определяют персональные данные человека, — уточняет Сергей Галеев, сооснователь компании. — Для программы вы остаетесь безликим посетителем, который радовался или грустил, делая покупки в этом магазине».
Несмотря на это, пользователи — это сетевые магазины, реже банки — обычно договариваются с разработчиками о неразглашении информации о том, что они следят за эмоциональным состоянием клиентов. Из тех, кто не против, — ретейлер «Рив Гош».
«В новых магазинах «Рив Гош» тестируется алгоритм, распознающий эмоции, — продолжает он. — Ему нужны хорошие камеры — если оборудование дает нечеткую картинку, точность снижается. Поэтому оборудование для зала нужно закупать исходя из этого факта. У нас больше 20 сетевых клиентов, заказавших эту разработку.
Цена внедрения и обслуживания — порядка нескольких сотен тысяч рублей в месяц для магазина, где проходит примерно 10 тыс. покупателей в день. В реальности крупного бренда это комфортная сумма, и в анализе эмоций покупателей чаще заинтересованы даже не сами магазины, а бренды, представленные в них. Бренды готовы платить за технологию».
Как еще применяются нейросети-эмпаты
В школе в китайском Ханчжоу учеников контролируют с помощью «умных» камер. Система мониторит настроение детей и их дисциплину, например, если кто-то спит на уроке, алгоритм присылает учителю уведомление.
В российской сети пиццерий «Додо Пицца» нейросеть следит за уровнем «счастья клиентов» во время их обслуживания на кассе. Камеры анализируют эмоциональное состояние посетителей и в реальном времени показывают на экране кассиру его «карму», которая зависит от числа довольных клиентов.
Есть развлекательные приложения. Например, вы загружаете свою (или чужую) фотографию в сервис и получаете ответ, какую эмоцию транслирует ваше лицо, например, в 2015 году такую программу обнародовала Microsoft. Сейчас существует много подобных «игрушек».
Стартап Emotient, который в 2016 году купила Apple, двумя годами ранее создал модуль распознавания эмоций для «умных» очков Google Glass. Гаджет, по задумке, должен подсказывать пользователю, какие эмоции испытывает его собеседник. В целом алгоритмы для распознавания эмоций пытаются внедрять многие производители «умных» очков.
Показать ещё
Галеев уточняет, что рынок систем распознавания эмоций пока не сформировался. Большинство клиентов заказывают не такой алгоритм, а тот, что определяет возраст, пол и считает посетителей.
«Причины и в том, что алгоритмам есть куда расти, и в том, что ретейлеры должны к ним привыкнуть, — продолжает он. — Да, люди лучше понимают, что чувствует клиент, но у нейросетей есть преимущества. Они не создают для себя стереотипы вроде молодые люди веселее, чем пожилые, женщины серьезнее мужчин и так далее.
Нейросеть — хладнокровная система, которая меньше чем за секунду учитывает множество факторов. Будут ли они когда-то лучше людей понимать эмоции? Нет. Но они станут точнее и смогут помогать анализировать эмоции группы или отдельного человека везде, где это нужно».
Анастасия Степанова
Свидетельство о регистрации СМИ №03247 выдано 02 апреля 1999 г. Государственным комитетом Российской Федерации по печати.
Источник: tass.ru