[爆卦]ekman基本情緒是什麼?優點缺點精華區懶人包

雖然這篇ekman基本情緒鄉民發文沒有被收入到精華區:在ekman基本情緒這個話題中,我們另外找到其它相關的精選爆讚文章

在 ekman基本情緒產品中有5篇Facebook貼文,粉絲數超過10萬的網紅大學生 BIG Student,也在其Facebook貼文中提到, 【emoji跟情緒難分難捨】 先來個測試:用emoji描述電影,開始囉! 🐼✊🏼 🇺🇸🍰 😴👩🏻‍🦰 🔎🐠 🧸📖 😈👗👠 🍴🙏🏻❤️ 👳🏽‍♀️🚣🏻‍♂️🐯 👩🏻🗡👹🌸 🐢🐢🐢🐢🐁 🌏🐵🙈🙉🙊🐒 👽☎️📡👦🏻🚲🌙 👴🏻👦🏻🏠🎈🎈🎈🎈 「 根據emojitracker網站的調查,超過八成的網路留言裡...

 同時也有10000部Youtube影片,追蹤數超過2,910的網紅コバにゃんチャンネル,也在其Youtube影片中提到,...

ekman基本情緒 在 BIG Student Instagram 的最佳貼文

2021-09-03 20:31:59

【emoji跟情緒難分難捨】 #大學生聊生活 先來個測試:用emoji描述電影,開始囉! 🐼✊🏼 🇺🇸🍰 😴👩🏻‍🦰 🔎🐠 🧸📖 😈👗👠 🍴🙏🏻❤️ 👳🏽‍♀️🚣🏻‍♂️🐯 👩🏻🗡👹🌸 🐢🐢🐢🐢🐁 🌏🐵🙈🙉🙊🐒 👽☎️📡👦🏻🚲🌙 👴🏻👦🏻🏠🎈🎈🎈🎈 「 根據emojitracker網站的調查,超...

ekman基本情緒 在 鄧善庭|發瘋心理師 Instagram 的精選貼文

2021-04-04 17:47:48

今天來聊聊#情緒 。 / 往右滑👉 看看Ekman提出的六種基本情緒有哪些。 / 除了這六種基本情緒外,你還會用什麼樣的情緒來形容當下的心情? 你能多精準的描述自己的情緒呢? / 我們過去談論了一些自我覺察、情緒相關的主題,但你的情緒用語的豐富度,會影響你判斷自己或他人情緒的精準度唷! 因此今天就來...

  • ekman基本情緒 在 大學生 BIG Student Facebook 的精選貼文

    2021-08-24 22:28:07
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    【emoji跟情緒難分難捨】
    先來個測試:用emoji描述電影,開始囉!
    🐼✊🏼
    🇺🇸🍰
    😴👩🏻‍🦰
    🔎🐠
    🧸📖
    😈👗👠
    🍴🙏🏻❤️
    👳🏽‍♀️🚣🏻‍♂️🐯
    👩🏻🗡👹🌸
    🐢🐢🐢🐢🐁
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    根據emojitracker網站的調查,超過八成的網路留言裡會出現表情符號,但你知道嗎?(…)表情符號的解讀除了因人而異以外,跟文化以及國情還有很大的關係。

    ✅從表情符號到情緒
    第一個「表情符號」出現於1982年美國卡內基梅隆大學(Carnegie Mellon University),Scott教授在校內電子留言板的留言:
    "I propose the following character sequence for joke markers 🙂
    自此之後,由符號所呈現的顏文字(Emoticon),如 :),@@,=__=到更複雜的,(。・ω・。)ノ或╮(╯_╰)╭開始出現(…)甚至「😂」更是被牛津辭典評為2015年度代表詞彙。(…)
    📝2017年,日本的三名心理學家發表了一篇。(…)三個組別在辨識真人的臉部情緒上沒有差異,然而,只有日本人可以正確辨識表情符號所真正代表的情緒。

    ✅情緒的普同性
    上文的實驗除了反映出表情符號是「科技化」與「社會化」的產物以外,更重要的是:到底哪些情緒是不分文化、種族差異而普遍存在的?(…)
    📝Ekman在1967年前往當時尚未受到文化干擾的南太平洋巴布亞紐幾內亞島進行研究。(…)提出人類與生俱來擁有的六種基本情緒:快樂(Happiness)、悲傷(Sadness)、驚訝(Surprised)、恐懼(Fear)、厭惡(Disgust)、憤怒(Anger)。

    ✅他山之石與結論
    既然「😂」以及大多數的Emoji,並不屬於Ekman的「基本情緒」之一,難道這樣的情緒就不存在嗎?這個答案也是否定的。
    📝Greenberg和Safran將情緒的表現分為三種不同類型,分別為原初情緒(Primary Emotions)、次級情緒(Secondary Emotions)、工具性情緒(Instrumental Emotions)。
    原初情緒(…)
    次級情緒(…)
    工具性情緒(…)
    (…)自Greenberg及Safran的觀點而言,身為社交新寵兒的Emoji,也是一種情緒,只不過是以「目的為導向」的方式存在。
    」─ #小枕頭心理話 @psycho.pillow

    💡 本文選自 #小枕頭心理話
    ✨全文看這裡:https://www.blink.com.tw/board/post/102421/
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    #大學生看選文 #大學生 #大學 #emoji #表情符號 #顏文字 #情緒 #心理學 #文化 #普同

  • ekman基本情緒 在 孫弘岳-人力資源管理的世界 Facebook 的最佳解答

    2021-03-05 15:25:46
    有 92 人按讚

    關於AI面試的假神準
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    我們實驗室透過產學合作與鳯凰互動以及震旦雲合力開發的AI面試系統,最近在工商/經濟/數位時代/天下雜誌Cheers/經理人/能力雜誌等媒體陸續報導,當然就開始引起許多質疑的聲音,這幾乎是所有產品創新與實驗都會面臨的挑戰。其中有一點,就是我們的AI面試模型,是否有"過度擬合"的問題,而造成"假神準"。我的答案是,”不排除這個可能性”。
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    所謂過度擬合 (Overfitting),簡單說就是在機器學習或統計相關的過程中,把原本不相關的兩件事在大量數據中,建立出假性相關的結果,當我們把這個訓練好的預測模型用到下一批不同數據中,就會失準。例如,我們想預測什麼樣的學生適合當HR,找了一批當HR的履歷來分析並訓練AI模型,結果這批HR大多都來自北部,就會得到住在北部的學生比較適合當HR的假相關。
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    要降低過度擬合的可能,在技術上有一些方式,例如進行更多不同樣本的交叉驗證、去掉不相關的特徵值(例如: 來自北中南東)、在模型訓練過程中進行批歸一化 (Batch Normalization)與正則化(Dropout)。但以上都是只是表面的技術層次,更重要的是模型背後有沒有理論基礎,也就是變項與變項之間的關係詮釋。
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    表情除了反應情緒,可否反應一個人在特定情境下的行為傾向或社交印象,背後有透鏡模型(Lens Model)、 信號理論(Signaling Theory)的支持,結合電腦視覺與深度學習,形成另一支性格運算(Personality Computing)的跨域理論。筆者之前也發文分享,現代社會心理學家,已發現表情其實不盡然反應情緒,而是行為傾向或社交技巧,這背後的理論叫行為生態論 (Behavioral ecology view of facial displays, BECV)。缺乏理論的數據分析或機器學習的結果,有可能會誤導真實性。但缺乏實證數據的理論,終究只是個假設。理論與實證數據缺一不可,我們才能有較高的信心來”參考”這些數據結果與理論。
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    過去研究人類表情的大宗師是心理學教授Paul Ekman,他結合電腦視覺技術,捕捉人類肉眼難以察覺的微表情 - 學術界定義是五分之一秒以下,突然呈現的面部肌肉變化。早期是用臉部68個移動點(不含額頭),現在有些學者會抓到86點到120個點以上不定(含額頭),而這些微表情大都是由人類下意識情緒所觸動,最常被用來測謊,因為微表情反應當事人”可能”在說謊的情緒,且不易被當事人控制或破解。但這終究是間接的關係,就跟心跳測謊儀一樣,它測出來的是緊張,而緊張不一定等於說謊。即便如此,運用電腦視覺的AI,推估一個人是否在說謊的正確”機率”,雖然不是絕對答案,但仍比人類肉眼判斷還高。這解釋縱然Paul Ekman的基本情緒論一直備受挑戰,在學界也仍無共識,但這類技術仍被廣泛應用的原因。
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    屆至今日,我們都相信眼見為憑,也相信面試除了透過結構式面談問出應徵者過去的行為外,也能在過程中,讓面試官根據回答之外的非口語信息”判斷”一個人的性格或溝通技巧,起碼可以篩選掉一些”看起來”或”感覺”怪怪的人。但你問面試官,他們也說不出個所以然。重點是,許多相關研究發現,這類面談答案以外的弦外之音,常常被人類面試官誤判。倘若有一個工具,它的性格/溝通技巧是經過當事人自己、主管、同事、下屬、甚至客戶,以科學檢驗過的量表或工具在適當的實驗環境下進行測評,運用AI發現與當事人在真實面試中的微表情出現某種相關性,且這個模型再去測試另一批不同的應徵者也能得到不錯的預測結果,或者同一個人經過一段時間再進行一次測試,也能得到相似的結果。我們也只能說,這只是一種一致性與且正確機率較高的測評參考工具,在深度學習黑盒子下,也沒有辦法解釋什麼樣的微表情會有什麼的性格或行為傾向,這個技術仍在發展中,不代表真實答案。
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    那什麼是真實答案? 或許連當事人自己都不一定知道。 但運用在人力甄選中,雇主可能更在意的是當事人在職場環境中展現出的行為以及利害關係人對當事人的評價,至於當事人內心世界在想什麼? 或真實的他/她是什麼樣的人?使用者大多不是太在意!
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    https://www.ithome.com.tw/news/143000

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    AI面試是一個仍在發展中的技術,除了微表情,接下來我們會結合聲律、音質、上半身肢體動作,研究與測試這個測評工具對於性格、印象管理(包括自我包裝/欺騙/隱瞞)的信效度,以及應徵者在不同AI面試介面下的不同行為反應。關於我們的相關研究,除了專利技術外,都公開發表在SCI的期刊中,歡迎大家指教,讓這個工具可以更客觀更準確地被大眾使用:
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    https://doi.org/10.1007/s11554-021-01071-5
    https://doi.org/10.1186/s13673-020-0208-3
    https://doi.org/10.1109/ACCESS.2019.2902863

  • ekman基本情緒 在 Facebook 的最讚貼文

    2021-02-03 17:39:27
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    【科普文分享】快樂有偈傾/Karen博士 麥博電視

    //「快樂」係咩嚟?聽起來似是《哲學有偈傾》的題目。一個人快樂與否和有幾快樂是主觀的。但我們能夠用科學方法去客觀地瞭解快樂嗎?當中又存在甚麼困難?而這些發現會幫助到我們得到快樂嗎?人開心自然會展露笑容,但是我們亦知道笑也有分真假。

    美國心理學家艾克曼 Paul Ekman 於 1967 年帶着攝錄機、錄音機和一些美國人相片,去巴布亞新畿內亞進行田野考察。靠當地導遊帶路,他到達一個西方文明人從未踏足過的地方。這個原始部落的人穿著牛皮和草裙,用樹葉搭屋,以石頭當工具,甚至有食死去親屬的大腦的習俗。為了研究當地人的面部表情,艾克曼在這個偏遠的部落生活了幾個月。

    我們的面部表情透露內心情緒。但喜、怒、哀、樂這些表情是我們自小學習得來的溝通方法,還是與生俱來的呢?人類的表情會因為文化或地域而有所不同嗎?艾克曼做了一個實驗,他先用錄音機錄低族人的說話,然後在他們面前播放。當族人聽到自己聲音的時候,顯然表現得既驚喜又興奮,雙眼發光並咧嘴而笑。於是,艾克曼立即用錄影機將他們的笑容拍下來。他還與族人做了其他實驗,例如在部落小童面前拿出膠刀作威嚇狀,就是為了拍下他們驚恐的表情。他又用相片測試族人能否憑面部表情去判斷相中人的情緒。他發現,縱使種族、文化背景、語言相異,但人類都會用一模一樣的表情去表達喜怒哀樂這些基本情緒。

    如何辨析真開心定假笑?

    艾克曼將笑容分為 19 種,他發現當中只有 1 種笑容是真誠的,是單純因為快樂而發自內心地笑。而其餘 18 種都只屬「假笑」,與快樂無關。假笑大概可以分成兩類:社交微笑 (Social smiles) 和工作微笑。例如我們會用笑來掩飾尷尬或恐懼,這就為之社交用的笑容;至於「返工用」的笑容又會被稱做「肉毒桿菌微笑 (Botox smile) 」,相信大家都曾見過服務行業那種「皮笑肉不笑」的表情。

    早在 19 世紀,法國神經學家杜鄉 Guillaume Duchenne 就研究面部表情。他於 1862 年提出真笑和假笑的分別,當人真笑時,顴大肌與眼輪匝肌會收縮,同時眉頭上的皺眉肌會放鬆。艾克曼稱這種真誠的快樂笑容為杜鄉微笑 (Duchenne Smile) 。

    Chok 快樂笑容 關鍵在於「眼神」

    讀者可以對鏡自我觀察一下,顴大肌收縮會拉高嘴角和提升臉頰。眼輪匝肌是在眼皮下面的肌肉,圍繞眼睛負責閉眼。當人「真(開)心笑」時,眼輪匝肌會受自主神經系統所控制而收縮,令人下意識地矇起雙眼,並形成魚尾紋。此外,大家試試能否緊皺著眉頭來展露真誠的笑容,你覺得一個皺著眉的笑容會是個快樂的表情嗎?

    在「假笑」時我們通常只收縮顴大肌以表達禮貌。有些人因為貪靚去注射肉毒桿菌毒素 (Botox) ,令眼睛周圍的肌肉暫時麻痺,防止魚尾紋出現。所以,打了 Botox 的人表情都有點生硬,讓別人覺得很假的感覺。當我們有意識地擠出笑容時,則是靠主要運動皮層 (primary motor cortex) 來控制顴大肌。據說只有大約 10% 人可以不經特殊訓練就控制到眼輪匝肌, chok 出杜鄉微笑。

    杜鄉作為電生理學的先驅,他用電極放在面部痲痺病人的面上做實驗,接通微弱電流刺激面部肌肉收縮,研究 42 條面部肌肉如何產生各種表情。杜鄉用攝影機拍下了病人的眼輪匝肌和顴大肌同時收縮的樣子,露出了頗不自然的快樂笑容。

    港台電視 31《真係好科學》今季最後一集以快樂為題。科學家除了研究笑的真假外,亦會討論酒凹如何形成、老鼠實驗是否解釋到「快樂分子」多巴胺在神經系統中的作用。身體內還有甚麼生化機制會令人感到快樂,或驅使人重複食、飲水、交配等事情以獲得快感?本集將與觀眾一一探討,一起快樂有偈傾。//

  • ekman基本情緒 在 コバにゃんチャンネル Youtube 的精選貼文

    2021-10-01 13:19:08

  • ekman基本情緒 在 大象中醫 Youtube 的最佳解答

    2021-10-01 13:10:45

  • ekman基本情緒 在 大象中醫 Youtube 的精選貼文

    2021-10-01 13:09:56

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