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Gefühle Vermessen

Seit Anfang der 2010er Jahre beschäftigt sich das Affective Computing mit der Entwicklung von digitalen Technologien zur automatischen Erfassung menschlicher Gefühle. Das sogenannte emotion detection operiert auf Grundlage des Facial Action Coding System (FACS), einem Klassifikationssystem für Emoti...

Descrizione completa

Salvato in:
Autore principale: Schreiber, Lisa
Natura: Online
Lingua:tedesco
Pubblicazione: meson press 2026
Soggetti:
Affective Computing
Facial Action Coding System
Machine Learning
Austismus-Spektrum-Störung
Intermedialität
Laborforschung
Dokumentarische Medien
thema EDItEUR::J Society and Social Sciences::JB Society and culture: general::JBC Cultural and media studies::JBCT Media studies::JBCT1 Media studies: internet, digital media and society
thema EDItEUR::J Society and Social Sciences::JM Psychology
thema EDItEUR::U Computing and Information Technology::UY Computer science::UYQ Artificial intelligence::UYQM Machine learning
thema EDItEUR::J Society and Social Sciences::JB Society and culture: general::JBC Cultural and media studies::JBCT Media studies
thema EDItEUR::U Computing and Information Technology::UY Computer science::UYQ Artificial intelligence
thema EDItEUR::J Society and Social Sciences::JM Psychology::JMQ Psychology: emotions
Accesso online:ONIX_20260605T151934_9783957962294_8
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Riassunto:Seit Anfang der 2010er Jahre beschäftigt sich das Affective Computing mit der Entwicklung von digitalen Technologien zur automatischen Erfassung menschlicher Gefühle. Das sogenannte emotion detection operiert auf Grundlage des Facial Action Coding System (FACS), einem Klassifikationssystem für Emotionen, das verspricht, Gefühle anhand der Bewegung der Gesichtsmuskeln zu entschlüsseln. Das FACS transportiert jedoch ein Gefühlsparadigma, das ungelöste Probleme aus der Vorgeschichte der Emotionsforschung bündelt. Gefühle Vermessen untersucht das Nachwirken dieser Probleme in der computergestützten Depressionsforschung und Autismustherapie, welche die Verfahren des Affective Computing anwenden. Im Zentrum steht die Frage, warum das Codierungssystem trotz dieser Ambivalenzen eine mächtige Produktivität entfaltet.

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