想象一下，在这个世界里，你的智能手机可以通过你输入信息或语调来检测你的情绪。想象一辆汽车在交通高峰期根据你的压力水平调整音乐播放列表。这些场景不仅仅是未来主义的幻想
它们是情感计算领域快速发展的一瞥。情感计算是一个集计算机科学、工程、心理学、神经科学等相关学科于一体的多学科领域。一篇关于情感计算的新的全面综述发表在《智能计算》上。它概述了最近的进展、挑战和未来趋势
情感计算使机器能够感知、识别、理解和响应人类情感。它在教育、医疗保健、商业服务以及科学与艺术的融合等不同领域有着各种应用。情商在人机互动中发挥着重要作用，而情感计算有可能显著增强这些互动
根据综述，该领域的研究涵盖了五个主要方面：情绪的基本理论、情绪信号的收集、情绪分析、多模式融合以及情绪的产生和表达
研究人员使用文献计量方法进行了统计分析，以提高对情感计算的理论、技术方法和应用的总体理解。文献计量学将数学和统计学等定量方法应用于科学或其他领域的文献，并基于信息科学理论处理统计数据
根据文献计量研究中收集的数据，自1997年以来，情感计算领域发表的文章数量大幅增长，直到2009年，发表的文章稳步增加，随后由于深度学习的进步，从2010年到2019年，文章数量迅速增长
然而，2019年后，增长趋于平稳，可能是由于深度学习创新放缓以及新冠肺炎疫情对学术界的影响。中国的出版量居世界前列，其次是美国、印度、英国和德国。该领域的研究发表在广泛的期刊上，《IEEE情感计算汇刊》、《应用专家系统》和《基于知识的系统》等期刊受到情感计算领域学者的青睐
情感计算研究涉及多个学科，包括计算机科学、工程、神经科学和其他学科。通过关键词频率分析确定，该领域的主要研究主题是自然语言处理、面部表情识别、人机交互、情感障碍分析和多模式情绪分析
该领域的顶尖学府包括南洋理工大学、伦敦帝国理工学院和清华大学。国际合作广泛，尤其是中美之间的合作。该领域的学者主要集中在亚洲和北美
情感计算是一个将技术与对人类情感的细微理解相结合的领域，它正在经历创新和相关伦理考虑的激增。综述中确定的创新包括情绪生成技术，通过提高化身和机器人的面部表情和身体动作的真实性来增强人机交互的自然性
细粒度情绪分类模型的开发也在推进，使人们能够更好地理解日常生活中发生的混合情绪。认知神经科学为情绪的神经基础提供了有价值的见解，这对于设计能够真实模拟情绪反应的系统至关重要
与此同时，据报道，该领域正在将关注点从个人层面的情绪扩展到群体层面的情绪，认识到集体影响在消费者行为和工作场所等环境中的重要性
此外，研究人员正在通过开发能够适应不同文化中各种情绪表达的模型来应对文化多样性的挑战。此类研究涉及解决道德和隐私问题，并倡导建立国际标准来管理情感数据的使用
研究人员确定了几个可能继续下去的当前趋势。例如，大规模、多模式数据集的构建对于训练健壮的情感计算系统至关重要，而且收集和分析反映自然情感表达的数据的趋势越来越大
正在完善多模式融合技术，以有效整合来自各种来源的信息，如面部表情、语音和文本，提高情绪识别的准确性。此外，该领域正朝着知识驱动的方法发展，整合专家知识以弥补数据限制并提高计算效率
情感计算正被应用于政治演讲、音乐、戏剧和视觉艺术，以预测情绪反应并增强情绪表达。这种跨学科的方法不仅提高了情感计算的能力，而且为研究和应用开辟了新的途径
情感计算在各个领域的未来应用显示出巨大的前景，特别是随着情感脑机接口、移情人机对话、情感辅助决策和情感虚拟现实的进步。利用神经信号的情感脑机接口有助于测量和调节情绪状态，有利于临床诊断
同理心的人机对话试图通过利用多模式的情感线索来创造更多类似人类的互动，为老年人的陪伴和智能客户服务提供潜力。情绪辅助决策将情绪变量纳入机器决策过程，有可能优化生产安全和辅助驾驶等领域的结果。
情感虚拟现实在构建沉浸式元宇宙方面发挥着至关重要的作用，使用情感丰富的化身来吸引用户，从而促进虚拟社交、主播和营销中的应用。
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