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감정 분석에서 생체 인식 데이터를 해석하는 대표적인 방법은 두 가지 차원, 즉 각성(Arousal) 과 가치 (Valence)를 사용하여 감정을 정의하는 것입니다.
이러한 접근 방식은 사용자의 복잡한 감정 상태를 명확하게 시각화하고 이해하는 데 특히 유용합니다.
가. 각성
각성은 감정의 강도 나 활성화 수준 을 말하며, 생리적 반응을 통해 평가할 수 있습니다.
높은 각성:
높은 EDA/GSR 값에 반영됨.
흥분, 두려움, 분노 등 강렬한 감정 상태를 나타냅니다.
예: 심박수 증가, 땀흘림.
낮은 각성:
낮거나 안정적인 EDA/GSR 값에 반영됩니다.
차분함, 졸음, 무관심을 나타냅니다.
예: 이완된 상태 또는 집중된 주의.
b. 가치
가치는 감정의 긍정적(Positive) 또는 부정적(Negative) 성격을 설명하며, 종종 HRV 또는 호흡 데이터에서 추론됩니다.
양의 가치:
높은 HRV와 느린 호흡수로 반영됩니다.
행복이나 관심, 만족 등 긍정적인 감정을 나타냅니다.
음의 가치:
낮은 HRV와 빠른 호흡 속도에 반영됩니다.
스트레스, 분노, 슬픔 등 부정적인 감정을 나타냅니다.
c. 감정 상태 매핑
각성-가치 모델(Arousal-Valence Model)을 기반으로 감정 상태를 시각화하면 감정 데이터를 직관적으로 해석할 수 있습니다.
X축(가치): 음수(왼쪽) → 양수(오른쪽).
Y축(각성): 낮음(아래) → 높음(위).
감정 상태 매핑의 예:
높은 각성 & 높은 가치: 행복, 관심.
높은 각성도와 낮은 가치감: 스트레스, 분노.
낮은 각성도와 높은 가치감: 차분함, 만족감.
낮은 각성도와 낮은 가치: 무기력함, 우울증.
실제 적용 과정
데이터 수집:
EDA/GSR 데이터를 기반으로 각성 수준을 측정합니다.
HRV와 호흡 데이터를 통해 가치를 추론합니다.
데이터 시각화:
감정 상태를 감정 지도 형식으로 표현하기 위해 Arousal-Valence 모델에 데이터를 매핑합니다.
예: 특정 화면 전환 후 높은 각성과 낮은 가치를 식별 → 잠재적인 스트레스 유발 요인.
UX 디자인 활용:
긍정적인 가치와 낮은 각성을 위해 설계하여 부정적인 가치 영역을 개선합니다.
예: 스트레스를 유발하는 요소를 단순화하고 긍정적인 피드백을 제공합니다.
결론
Arousal-Valence 모델을 사용하여 감정을 해석하면 생체 인식 데이터가 단순한 수치적 값을 넘어 UX 개선에 직접 적용될 수 있습니다. 이 모델은 데이터 중심 UX 디자인과 감정적 공감을 결합하는 강력한 도구입니다.
UXR은 웨어러블 기기를 활용하여 생체 인식을 측정하고, UX 연구의 신뢰성을 높입니다.
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