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Autores
Orientador(es)
Resumo(s)
The need to socialize and connect is an essential part of human identity, and empathy, the
capacity to perceive, share, and respond to the emotions of others, is at its core. In the case of
virtual agents for self-disclosure, an extensive amount of work has studied the features that
should be present to make them more empathetic. However, more studies are needed to improve
how empathetic agents act and respond. The goal of this thesis is to study and observe how
tracking non-verbal motion, like facial expressions, can help empathic agents detect human
emotions and connect with their users. For this purpose, further development was done to an
existing virtual agent for self-disclosure, an early prototype that aimed to depict empathetic
conversation and active listening behaviors, to detect facial movement. We will study how
interaction is affected by message quality, delivered responses, and how well the agent can adapt
to non-verbal emotional changes. Our goal is to develop a package focused on improving
empathetic features in virtual agents, contributing to the advancement in the design of virtual
agents for mental health applications.
A necessidade de socializar e criar conexões é uma parte essencial da identidade humana, e a empatia, a capacidade de perceber, partilhar e responder às emoções dos outros, está no seu cerne. No caso dos agentes virtuais para a auto-revelação, a literatura reporta extensivamente as características que devem estar presentes para torná-los mais empáticos. No entanto, são necessários mais estudos para melhorar a forma como os agentes empáticos agem e respondem. O objetivo desta tese é estudar e observar como o rastreamento de movimentos não verbais, como expressões faciais, pode ajudar agentes empáticos a detectar emoções humanas e interagir de melhor forma com os seus utilizadores. Para esse fim, foi incorporada deteção de movimentos faciais num agente virtual existente para auto-revelação, um protótipo inicial que tinha a intenção de retratar conversas empáticas e comportamentos de escuta ativa. Foram realizados testes de utilizador para analisar como a interação é afetada pela qualidade da mensagem, pelas respostas fornecidas e pela capacidade do agente se adaptar às mudanças emocionais não verbais. O nosso objetivo é desenvolver um pacote focado em melhorar as características empáticas em agentes virtuais, contribuindo para o avanço no design de agentes virtuais para aplicações de saúde mental.
A necessidade de socializar e criar conexões é uma parte essencial da identidade humana, e a empatia, a capacidade de perceber, partilhar e responder às emoções dos outros, está no seu cerne. No caso dos agentes virtuais para a auto-revelação, a literatura reporta extensivamente as características que devem estar presentes para torná-los mais empáticos. No entanto, são necessários mais estudos para melhorar a forma como os agentes empáticos agem e respondem. O objetivo desta tese é estudar e observar como o rastreamento de movimentos não verbais, como expressões faciais, pode ajudar agentes empáticos a detectar emoções humanas e interagir de melhor forma com os seus utilizadores. Para esse fim, foi incorporada deteção de movimentos faciais num agente virtual existente para auto-revelação, um protótipo inicial que tinha a intenção de retratar conversas empáticas e comportamentos de escuta ativa. Foram realizados testes de utilizador para analisar como a interação é afetada pela qualidade da mensagem, pelas respostas fornecidas e pela capacidade do agente se adaptar às mudanças emocionais não verbais. O nosso objetivo é desenvolver um pacote focado em melhorar as características empáticas em agentes virtuais, contribuindo para o avanço no design de agentes virtuais para aplicações de saúde mental.
Descrição
Palavras-chave
Virtual humans Personality Human-computer interaction Empathetic AI Humanos virtuais Personalidade Interação humano-computador IA empática Informatics Engineering . Faculdade de Ciências Exatas e da Engenharia