Emotionen aus Sicht des Beobachters: Warum Selbstberichte anders sind

arXiv – cs.AI Original ≈1 Min. Lesezeit
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Eine neue Studie von Forschern auf arXiv untersucht, wie gut Modelle, die auf Beobachter‑Bewertungen trainiert wurden, die Emotionen selbstberichteter Personen vorhersagen können. Dabei wird deutlich, dass die beiden Perspektiven – die innere Erfahrung und die äußere Wahrnehmung – häufig auseinandergehen, was besonders in der Psychiatrie von Bedeutung ist, wo genaue Selbstberichte entscheidend für die Therapieplanung sind.

Die Autoren führen die erste Querschnittsevaluierung von Modellen durch, die mit Daten von Dritten trainiert wurden, und testen sie anschließend auf selbstberichteten Emotionen. Die Ergebnisse zeigen, dass die Aktivierung der Emotionen kaum vorhersehbar ist (CCC ≈ 0), während die Valenz – also die positive oder negative Bewertung – moderat vorhersagbar ist (CCC ≈ 0,3). Interessanterweise steigt die Genauigkeit für die Valenz deutlich an, wenn die Inhalte für den Sprecher persönlich bedeutsam sind (CCC ≈ 0,6 – 0,8).

Diese Erkenntnisse unterstreichen, dass persönliche Relevanz ein entscheidender Faktor dafür ist, wie gut externe Beobachtungen mit dem inneren Erleben übereinstimmen. Gleichzeitig verdeutlichen sie die Herausforderung, die Aktivierung von Emotionen aus Selbstberichten zuverlässig zu modellieren. Die Studie liefert damit wichtige Hinweise für die Entwicklung präziserer, selbstberichtungsbasierter Emotionserkennungssysteme in der klinischen Praxis.

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