(DEEP) Mehrschichtige Verarbeitung von Emotionen für Soziale Agenten Kombination einer Interpretation von Sozialen Signalen und einem Computermodell für Emotionen von Dialogpartnern

• Antragstellerinnen / Antragsteller: Professorin Dr. Elisabeth André; Dr.-Ing. Patrick Gebhard
• Fachliche Zuordnung: Bild- und Sprachverarbeitung, Computergraphik und Visualisierung, Human Computer Interaction, Ubiquitous und Wearable Computing
• Förderung: Förderung von 2018 bis 2024
• Projektkennung: Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG) - Projektnummer 392401413

Das DEEP-Projekt befasst sich mit der Herausforderung, die aktuelle Situation, in der sich ein Mensch befindet, auf symbolische situationelle Repräsentationen abzubilden, die mit individuellen Emotionen verknüpft sind. Dazu wird im Projekt eine neuartige Kombination einer Echtzeit-Interpretation menschlicher Kommunikationssignale mit einem Echtzeit-Computermodel für Emotionen entwickelt und untersucht. Dies geschieht in dyadischen Dialogsituationen zwischen Mensch und einem Social Agent.Die Kombination nutzt eine erweiterte Repräsentation, die kommunikative Emotionen und interne Emotionen, möglicher Emotionsauslöser und -ziele, mögliche Emotionsregulationsstrategien und damit verknüpfte Sequenzen von sozialen Signale und deren Richtung integriert. Darauf aufbauend wird zur Laufzeit, durch die Interpretation sozialer Signale des Dialogpartners, eine Theory of Mind-Repräsentation von Benutzeremotionen mit möglichen einhergehenden mentalen Zuständen und kognitiven Strategien erstellt. Dieser Ansatz ermöglicht erstmals eine Echtzeit-Disambiguierung von Emotionsauslösern und -zielen. Zudem können durch eine Echtzeit-Interpretation von sozialen Signalen mögliche Emotionsregulierungsstrategien erschlossen werden. Das ermöglicht eine Echtzeit-Simulation von möglichen internen Emotionen.Im DEEP-Projekt wird ein Software-Echtzeitmodell entwickelt, das auf symbolischer Ebene beschreibt, wie menschliche soziale Kommunikationssignalen mit dem aktuellen situativen Kontext und internen emotionalen Zuständen verknüpft werden kann. Das DEEP-Modell wird in dyadischen Dialogsituationen zwischen Mensch und Social Agent evaluiert. Derartige Modelle sind essentiell für die Erforschung und Anwendung der nächsten Generation von interaktiven Social Agents. Das DEEP-Modell stellt eine Erweiterung von Benutzermodellen um interne Gefühle und Emotionsregulationsstrategien dar. Dadurch wird tiefere empathische Anpassung an einen Dialogpartner ermöglicht.

• DFG-Verfahren: Sachbeihilfen
• Internationaler Bezug: Österreich, Schweiz
• Kooperationspartnerinnen / Kooperationspartner: Professorin Dr. Eva Bänninger-Huber; Professor Dr. Cornelius König; Professor Dr. Ulrich Moser