Diagnotik Seminar at Universität Magdeburg | Flashcards & Summaries

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Lernmaterialien für Diagnotik Seminar an der Universität Magdeburg

Greife auf kostenlose Karteikarten, Zusammenfassungen, Übungsaufgaben und Altklausuren für deinen Diagnotik Seminar Kurs an der Universität Magdeburg zu.

TESTE DEIN WISSEN

Was sind die grundlegenden Prinzipien des motivationel Interviewings nach Miller und Rollnik?

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TESTE DEIN WISSEN
  • Empathie ausdrücken
  • Diskreptanz entwicklen
  • Widerstand umlenken
  • Selbstwirksamkeit fördern
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TESTE DEIN WISSEN

Warum führt man in der Psychologie fast nie teilnehmende naturalistische Verhaltensbeobachtungen durch?

Lösung anzeigen
TESTE DEIN WISSEN
  • sind nicht kontrollierbar
  • dadurch nicht manipulierbar
  • dadurch kein echtes Experiment
  • dadruch keine Kauswalwirkung
  • Erhöhte Fehleranfälligkeit(Beeinflussung durch Teilnahme des Beobachters)
  • Erschwert sofortige Protokoliierung
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TESTE DEIN WISSEN

Warum sind Datenbanken spontaner Mimischer Äußerungen wichtig?


Lösung anzeigen
TESTE DEIN WISSEN

Bisher: Vorwiegend Datenbanken mit gestellten/statisch (auch: morphologische/animierte)  mimische Ausdrücken 

->  Training der Algorithmen beruht auf diesen gestellten mimischen Ausdrücken

Probleme: 

1) Fragwürdige Validität der Softwaretools

2) Generalisierbarkeit:  

  1. auf gesamte Population

  2. spontane Gesichtsausdrücke 

  3. über  Trainingsset/ Datenbank hinaus

3) Problem des Overfitting

• Flexibilitätsverluste in Mimikanalyse -> Bewertung strikt nach uniformem Trainingsset 

 

Besser wäre:

Spontane mimische Äußerungen = realistischere Bedingungen / expressive Variabilität 

Vorteil: 

1) Bessere Qualität und Quantität

a) allg. Informationsreicher als Schauspielerische Darstellung

b)  Autentizität: Andere temporale und morphologische Charakteristika (Dauer, Intensität, Asymmetrie) im Vergleich zu gestellter Mimik 

 

2) Generalisierbarkeit:

a) höherer Informationsgehalt und Alltagsrelevanz (Realitätsnah) als bei statisch und gestellten mimischen Äußerungen

b) spontane mimische Äußerungen: verkörpern interindividuelle Unterschiede in der Expression von gleichen Emotionen 

 

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TESTE DEIN WISSEN

Warum macht es Sinn das FACS statt automatischer Mimikerkennung zu verwenden, trotz des hohen Aufwandes?

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TESTE DEIN WISSEN
  • technische Herausforderungen
  • Diskriminierungseffekt
  • grundlegende Probleme


Technische Herausforderungen: 

Am Beispiel Kontext

 —> Unter Laborbedingungen höhere Trefferquote als unter Realbedingungen

(Kamerawinkel, Lichtverhältnisse, Verdickung durch Kleidung etc.)


Diskriminierungseffekte: 

- Menschen heller Hautfarbe + Männer besser erkannt als solche dunkler Hautfarbe + Frauen (Buolamwini & Geburt et al, 2018) 

- Geringere Sensitivität -> d.h.: 

- Trainingsdaten bilden möglicherweise bestimmte Bevölkerungsgruppe nicht /

unterdurchschnittlich ab 

- Nicht-repräsentatives Datenset -> systematische Verzerrungen


Grundlegendes Problem: 

Gibt es überhaupt Zusammenhang zwischen Gesichtsbewegung und Emotion ?

• Fehlende wissenschaftliche Basis der KI-Systeme

• Kulturelle Unterschiede / weniger universelle Ausdrücke / Generalisierbarkeit fraglich

-> Daher FACS: keine Zuordnung zu Emotionen sondern AUs 

Offene Frage:

Sind Algorithmen wirklich neutraler als Menschen ?

Vom Menschen entworfen bzw. auf  Basis menschlich gestalteter Prozesse 

(daher weder objektiv noch neutral?)

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TESTE DEIN WISSEN

Welche Ergebnisse zeigte die Studie von Dupre et al. Zu Erkennungsraten von Algorithmen und menschlichen Beobachtern? Unterschiede zwischen Emotionen und posierten vs. spontanen Mimiken? 

Lösung anzeigen
TESTE DEIN WISSEN
  • Erkennungsvorteil für Menschen über Maschinen
    • Menschliche Erkennungsgenauigkeit bei 73%
    • Maschinelle tools -> variant in Erkennungsgenauigkeit von 49 bis 62%
  • Die meisten tools bei spontanem Ausdruck geringere Leistung
    • Mangel an prototypischem Verhalten -> größere expressive Variabilität 
    • Andere temporären und morphologischen Charakteristika
    • Heterogenere Aktivitätsmuster -> schwerer zu detektieren und discern
  • Bei posed: große Überlappungen der confusion errors, bei spontanen eher weniger
    • Unterscheidungsgenauigkeit bei allen 8 Maschinetools geringer im durchschnitt
    • -> affective info, die von Maschinen extrahiert wird ist nicht die selbe wie von menschlichen Beobachtern 
  • Mehr Varianz in Klassifikationen aller Emotionen,
    • bis auf Freude
    • Sinkende Erkennungsgenauigkeiten: Trauer, Überraschung, Ärger, Ekel
  • BET Perspektive reflektiert vielleicht nicht gesamte Bandbreite der alltäglichen Emotionen -> normalerweise eine substantielle Anzahl emotionaler zustände, die über die 6 hinausragen 
  • Bis auf Freude: höhere Diskrepanz zwischen Mensch und Maschine
    • Mensch oft überlegen 
    • Diagnostische Fähigkeiten
    • Unterscheidung true und false positiv
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TESTE DEIN WISSEN

Wie schätzen Sie die Nützlichkeit automatischer Emotionserkennungssysteme im Forschungskontext?  

Lösung anzeigen
TESTE DEIN WISSEN

Praxis -> potentiell sehr nützlich


  • Sicherheits- und Überwachungstechnologien
  • Personalauswahl
  • Fahrzeugtechnik
  • Marketing
  • Bildung
  • Pflege


Sicherheits- und Überwachungstechnologien:

- Vernehmungen durch Polizeibehörden 

  • Zoll-/Grenzkontrollen 

  • ABER: (ethische/juristische Probleme !)


Personalauswahl: 

- Vorauswahl von Bewerbenden / Videointerviews 

- > Analyse von Gesichtsausdrücken, Sprache und Gestik 

- > Emotionen und Persönlichkeit erkennen (fraglich) 

 

Fahrzeugtechnik: 

- Überwachung des Zustandes der Fahrer:innen während Fahrzeugführung 

  • > Ermüdungszustände rechtzeitig erkennen 

 

Marketing: 

- Analyse emotionaler Reaktionen von Kund:innen auf bestimmtes Produkt / Dienstleistung

-> verbessertes Nutzererlebnis 

- Bedürfnisse der Kund:innen besser verstehen 

- Marktforschung -> Reaktionen auf Werbeanzeigen

 

Bildung: 

- Weiterentwicklung von Lerntechnologien -> Lernroboter, die Lehrer:innen unterstützen,

Lernmaterialien, die emotional beeinträchtige Menschen beim Lernen unterstützen etc. 

- Lernsoftware -> Dynamische Anpassung auf Basis der Inhalte der Emotionserkennung  

- Überwachung der Aufmerksamkeit von Studierenden in digitalen Lernumgebungen

 

Pflege: 

  • Emotionen von Pflegebedürftigen erkennen -> interaktive Assistenzsysteme 

- sensible Anwendungskontexte:

- unmittelbare Auswirkungen auf Menschen -> juristische Prozesse, Bewerbungsverfahren, 

Medizin, Bildungswesen)

-Notwendigkeit vielfältigerer Datensätze + politisch gesteuerte und regulierte Entwicklung 

 

ABER: Möglichkeit von Biases (Verzerrung, fehlerhafte Zuordnung) + systematische Unterdrückung bestimmter Gruppen 

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TESTE DEIN WISSEN

Wie schätzen Sie die Nützlichkeit automatischer Emotionserkennungssysteme in angewandten Situationen (Real Life) ein?  

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TESTE DEIN WISSEN

Forschung

  • Unter Laborbedingungen sehr hohe Trefferquoten -> Effizienzvorteil bei großer Anzahl an zu enkodierendem Material 
  • ABER: Die Algorithmus der automatischen Systeme sind abhängig von dem Menschlichen Forschungsstand - d.h.: Unsere heutige Definition von Emotionen ist die Grundlage für die KI. Würde die Definition entsprechend des Falzifikationsprinzips geändert werden, müsste die KI auf Basis der aktuelleren Definition erneut lernen.
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TESTE DEIN WISSEN

Wann nützt weder ein menschlicher, noch ein Computergesteuerter Beobachter zur Emotionserkennung?  

Lösung anzeigen
TESTE DEIN WISSEN

Wann Emotionserkennung nutzlos ist: 

  • Lügendetektion -> siehe Anmerkung von Kripple : Lügen und Emotionen über die Mimik zu Erkenne ist kein Reliables Verfahren ( Für Lügendetektion: max. 60% Trefferquote bei speziell ausgebildeten Agenten) 
  • Psychopathie -> Narzissmus;  Manipulation 
  • Menschen mit hoher emotionaler Selbstkontrolle 
  • Gesichtslähmung/Schlaganfall

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TESTE DEIN WISSEN

Was ist das  Produktions/-Wahrnehmungsproblem bei der Emotionserkennung?

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TESTE DEIN WISSEN
  • zwei Entitäten affektiven Verhaltens: Interpretation der Emotion (Produktion) vs. Interpretation der Emotion (Wahrnehmung)

    • 1) Konflikt zwischen Interpretation des Inneren Zustandes, welches das Verhalten produziert (Encoder)  -> d.h.: häufig ist die Definition des Emotionalen Zustandes für den, der die Emotion verspürt (produziert) nicht eindeutig und unidimensional.

    • 2) Konflikt zwischen Wahrnehmung des emotionalen Gesichtsausdrucks durch den Betrachter (Decoder)  -> d.h.: Die Wahrnehmung einer Emotion durch den Decoder muss nicht mit der empfundenen Emotion des Encoders übereinstimmen.

  • Selbstwahrnehmung: Inakkurate Selbstreflexion -> fehlende Objektivität 

  • natürlicher EFE’s: komplizierte Frage der Genauigkeit und Richtigkeit der Emotion  -> da der Referenzpunkt für die Fremdbewertung, die entsprechende Wahrnehmung des Encoders, der selbst verspürten Emotion  an sich ist.

  • Verwendung der Labels: unterschiedliches Verständnis der Labels + unterschiedliche Assoziationen zwischen Emotion und Label ?  

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TESTE DEIN WISSEN

Bei der Ersteööung von DYNEMO gab es 2 Phasen: die Encodierungsohase und die Decodierungsphase. Was ist in den beiden Phasen geschehen?

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TESTE DEIN WISSEN


Encodierungsphase - Kodierung spontaner Gesichtsausdrücke (Set 1&2):

  • 1. Emotionsinduzierung durch Computeraufgaben (4 positive Erhebungsaufgaben, 6 negative + 1 neutrale Aufgabe, Kontext sollte nicht explizit Frage der Emotion hervorrufen)
  • 2. Selbstbewertung affektiver Zustand durch VP (3 Fragebögen)

Decodierungsphase - Decoden von spontanen Gesichtsausdrücken (Set 2):

  •  Beurteilung emotionaler Inhalt, der in EFE Aufnahmen gezeigt wird durch Beobachter, die emotionalen Inhalt jeder Aufnahme durch dynamische Bewertungen bewerten
  • 1. SchrittAbgrenzung emotional ausdrucksstarke Segmente  
  •  2. Schritt: Benennung Emotion (Emotional rating)

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TESTE DEIN WISSEN

Was sind Vorteile/ Ergebnisse von DYEMO?

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TESTE DEIN WISSEN
  • 358 Videodateien (sowohl Produktion als auch Wahrnehmung)
  • Daten von Selbstberichten ermöglichen Nutzer Ausmaß zu ermitteln, in dem EFE  erfahrene Emotion widerspiegelt
  • Bereitstellung substanziell öffentlich verfügbare Sammlung validierter dynamischer + natürlicher Gesichtsausdrücke von affektiven Zuständen

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TESTE DEIN WISSEN

 Was ist ein „Kineme“?

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TESTE DEIN WISSEN
  • Ähnlich eines Phonems (kleinste bedeutungsunterscheidene Laut-Einheit in der Sprache)

  • Kineme die elementarste Einheit eines Verhaltens (Bsp:: Kopf neigen; )

  • Kinemorphs (analog zu Morphemen) sind Kombinationen von Kinemen

  • Kinemorphic constructions sind Kombinationen von Kinemorphs

  • Morpheme (kleinste bedeutungstragende Laut-Einheit in der Sprache) 

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  • 68887 Karteikarten
  • 1172 Studierende
  • 59 Lernmaterialien

Beispielhafte Karteikarten für deinen Diagnotik Seminar Kurs an der Universität Magdeburg - von Kommilitonen auf StudySmarter erstellt!

Q:

Was sind die grundlegenden Prinzipien des motivationel Interviewings nach Miller und Rollnik?

A:
  • Empathie ausdrücken
  • Diskreptanz entwicklen
  • Widerstand umlenken
  • Selbstwirksamkeit fördern
Q:

Warum führt man in der Psychologie fast nie teilnehmende naturalistische Verhaltensbeobachtungen durch?

A:
  • sind nicht kontrollierbar
  • dadurch nicht manipulierbar
  • dadurch kein echtes Experiment
  • dadruch keine Kauswalwirkung
  • Erhöhte Fehleranfälligkeit(Beeinflussung durch Teilnahme des Beobachters)
  • Erschwert sofortige Protokoliierung
Q:

Warum sind Datenbanken spontaner Mimischer Äußerungen wichtig?


A:

Bisher: Vorwiegend Datenbanken mit gestellten/statisch (auch: morphologische/animierte)  mimische Ausdrücken 

->  Training der Algorithmen beruht auf diesen gestellten mimischen Ausdrücken

Probleme: 

1) Fragwürdige Validität der Softwaretools

2) Generalisierbarkeit:  

  1. auf gesamte Population

  2. spontane Gesichtsausdrücke 

  3. über  Trainingsset/ Datenbank hinaus

3) Problem des Overfitting

• Flexibilitätsverluste in Mimikanalyse -> Bewertung strikt nach uniformem Trainingsset 

 

Besser wäre:

Spontane mimische Äußerungen = realistischere Bedingungen / expressive Variabilität 

Vorteil: 

1) Bessere Qualität und Quantität

a) allg. Informationsreicher als Schauspielerische Darstellung

b)  Autentizität: Andere temporale und morphologische Charakteristika (Dauer, Intensität, Asymmetrie) im Vergleich zu gestellter Mimik 

 

2) Generalisierbarkeit:

a) höherer Informationsgehalt und Alltagsrelevanz (Realitätsnah) als bei statisch und gestellten mimischen Äußerungen

b) spontane mimische Äußerungen: verkörpern interindividuelle Unterschiede in der Expression von gleichen Emotionen 

 

Q:

Warum macht es Sinn das FACS statt automatischer Mimikerkennung zu verwenden, trotz des hohen Aufwandes?

A:
  • technische Herausforderungen
  • Diskriminierungseffekt
  • grundlegende Probleme


Technische Herausforderungen: 

Am Beispiel Kontext

 —> Unter Laborbedingungen höhere Trefferquote als unter Realbedingungen

(Kamerawinkel, Lichtverhältnisse, Verdickung durch Kleidung etc.)


Diskriminierungseffekte: 

- Menschen heller Hautfarbe + Männer besser erkannt als solche dunkler Hautfarbe + Frauen (Buolamwini & Geburt et al, 2018) 

- Geringere Sensitivität -> d.h.: 

- Trainingsdaten bilden möglicherweise bestimmte Bevölkerungsgruppe nicht /

unterdurchschnittlich ab 

- Nicht-repräsentatives Datenset -> systematische Verzerrungen


Grundlegendes Problem: 

Gibt es überhaupt Zusammenhang zwischen Gesichtsbewegung und Emotion ?

• Fehlende wissenschaftliche Basis der KI-Systeme

• Kulturelle Unterschiede / weniger universelle Ausdrücke / Generalisierbarkeit fraglich

-> Daher FACS: keine Zuordnung zu Emotionen sondern AUs 

Offene Frage:

Sind Algorithmen wirklich neutraler als Menschen ?

Vom Menschen entworfen bzw. auf  Basis menschlich gestalteter Prozesse 

(daher weder objektiv noch neutral?)

Q:

Welche Ergebnisse zeigte die Studie von Dupre et al. Zu Erkennungsraten von Algorithmen und menschlichen Beobachtern? Unterschiede zwischen Emotionen und posierten vs. spontanen Mimiken? 

A:
  • Erkennungsvorteil für Menschen über Maschinen
    • Menschliche Erkennungsgenauigkeit bei 73%
    • Maschinelle tools -> variant in Erkennungsgenauigkeit von 49 bis 62%
  • Die meisten tools bei spontanem Ausdruck geringere Leistung
    • Mangel an prototypischem Verhalten -> größere expressive Variabilität 
    • Andere temporären und morphologischen Charakteristika
    • Heterogenere Aktivitätsmuster -> schwerer zu detektieren und discern
  • Bei posed: große Überlappungen der confusion errors, bei spontanen eher weniger
    • Unterscheidungsgenauigkeit bei allen 8 Maschinetools geringer im durchschnitt
    • -> affective info, die von Maschinen extrahiert wird ist nicht die selbe wie von menschlichen Beobachtern 
  • Mehr Varianz in Klassifikationen aller Emotionen,
    • bis auf Freude
    • Sinkende Erkennungsgenauigkeiten: Trauer, Überraschung, Ärger, Ekel
  • BET Perspektive reflektiert vielleicht nicht gesamte Bandbreite der alltäglichen Emotionen -> normalerweise eine substantielle Anzahl emotionaler zustände, die über die 6 hinausragen 
  • Bis auf Freude: höhere Diskrepanz zwischen Mensch und Maschine
    • Mensch oft überlegen 
    • Diagnostische Fähigkeiten
    • Unterscheidung true und false positiv
Mehr Karteikarten anzeigen
Q:

Wie schätzen Sie die Nützlichkeit automatischer Emotionserkennungssysteme im Forschungskontext?  

A:

Praxis -> potentiell sehr nützlich


  • Sicherheits- und Überwachungstechnologien
  • Personalauswahl
  • Fahrzeugtechnik
  • Marketing
  • Bildung
  • Pflege


Sicherheits- und Überwachungstechnologien:

- Vernehmungen durch Polizeibehörden 

  • Zoll-/Grenzkontrollen 

  • ABER: (ethische/juristische Probleme !)


Personalauswahl: 

- Vorauswahl von Bewerbenden / Videointerviews 

- > Analyse von Gesichtsausdrücken, Sprache und Gestik 

- > Emotionen und Persönlichkeit erkennen (fraglich) 

 

Fahrzeugtechnik: 

- Überwachung des Zustandes der Fahrer:innen während Fahrzeugführung 

  • > Ermüdungszustände rechtzeitig erkennen 

 

Marketing: 

- Analyse emotionaler Reaktionen von Kund:innen auf bestimmtes Produkt / Dienstleistung

-> verbessertes Nutzererlebnis 

- Bedürfnisse der Kund:innen besser verstehen 

- Marktforschung -> Reaktionen auf Werbeanzeigen

 

Bildung: 

- Weiterentwicklung von Lerntechnologien -> Lernroboter, die Lehrer:innen unterstützen,

Lernmaterialien, die emotional beeinträchtige Menschen beim Lernen unterstützen etc. 

- Lernsoftware -> Dynamische Anpassung auf Basis der Inhalte der Emotionserkennung  

- Überwachung der Aufmerksamkeit von Studierenden in digitalen Lernumgebungen

 

Pflege: 

  • Emotionen von Pflegebedürftigen erkennen -> interaktive Assistenzsysteme 

- sensible Anwendungskontexte:

- unmittelbare Auswirkungen auf Menschen -> juristische Prozesse, Bewerbungsverfahren, 

Medizin, Bildungswesen)

-Notwendigkeit vielfältigerer Datensätze + politisch gesteuerte und regulierte Entwicklung 

 

ABER: Möglichkeit von Biases (Verzerrung, fehlerhafte Zuordnung) + systematische Unterdrückung bestimmter Gruppen 

Q:

Wie schätzen Sie die Nützlichkeit automatischer Emotionserkennungssysteme in angewandten Situationen (Real Life) ein?  

A:

Forschung

  • Unter Laborbedingungen sehr hohe Trefferquoten -> Effizienzvorteil bei großer Anzahl an zu enkodierendem Material 
  • ABER: Die Algorithmus der automatischen Systeme sind abhängig von dem Menschlichen Forschungsstand - d.h.: Unsere heutige Definition von Emotionen ist die Grundlage für die KI. Würde die Definition entsprechend des Falzifikationsprinzips geändert werden, müsste die KI auf Basis der aktuelleren Definition erneut lernen.
Q:

Wann nützt weder ein menschlicher, noch ein Computergesteuerter Beobachter zur Emotionserkennung?  

A:

Wann Emotionserkennung nutzlos ist: 

  • Lügendetektion -> siehe Anmerkung von Kripple : Lügen und Emotionen über die Mimik zu Erkenne ist kein Reliables Verfahren ( Für Lügendetektion: max. 60% Trefferquote bei speziell ausgebildeten Agenten) 
  • Psychopathie -> Narzissmus;  Manipulation 
  • Menschen mit hoher emotionaler Selbstkontrolle 
  • Gesichtslähmung/Schlaganfall

Q:

Was ist das  Produktions/-Wahrnehmungsproblem bei der Emotionserkennung?

A:
  • zwei Entitäten affektiven Verhaltens: Interpretation der Emotion (Produktion) vs. Interpretation der Emotion (Wahrnehmung)

    • 1) Konflikt zwischen Interpretation des Inneren Zustandes, welches das Verhalten produziert (Encoder)  -> d.h.: häufig ist die Definition des Emotionalen Zustandes für den, der die Emotion verspürt (produziert) nicht eindeutig und unidimensional.

    • 2) Konflikt zwischen Wahrnehmung des emotionalen Gesichtsausdrucks durch den Betrachter (Decoder)  -> d.h.: Die Wahrnehmung einer Emotion durch den Decoder muss nicht mit der empfundenen Emotion des Encoders übereinstimmen.

  • Selbstwahrnehmung: Inakkurate Selbstreflexion -> fehlende Objektivität 

  • natürlicher EFE’s: komplizierte Frage der Genauigkeit und Richtigkeit der Emotion  -> da der Referenzpunkt für die Fremdbewertung, die entsprechende Wahrnehmung des Encoders, der selbst verspürten Emotion  an sich ist.

  • Verwendung der Labels: unterschiedliches Verständnis der Labels + unterschiedliche Assoziationen zwischen Emotion und Label ?  

Q:

Bei der Ersteööung von DYNEMO gab es 2 Phasen: die Encodierungsohase und die Decodierungsphase. Was ist in den beiden Phasen geschehen?

A:


Encodierungsphase - Kodierung spontaner Gesichtsausdrücke (Set 1&2):

  • 1. Emotionsinduzierung durch Computeraufgaben (4 positive Erhebungsaufgaben, 6 negative + 1 neutrale Aufgabe, Kontext sollte nicht explizit Frage der Emotion hervorrufen)
  • 2. Selbstbewertung affektiver Zustand durch VP (3 Fragebögen)

Decodierungsphase - Decoden von spontanen Gesichtsausdrücken (Set 2):

  •  Beurteilung emotionaler Inhalt, der in EFE Aufnahmen gezeigt wird durch Beobachter, die emotionalen Inhalt jeder Aufnahme durch dynamische Bewertungen bewerten
  • 1. SchrittAbgrenzung emotional ausdrucksstarke Segmente  
  •  2. Schritt: Benennung Emotion (Emotional rating)

Q:

Was sind Vorteile/ Ergebnisse von DYEMO?

A:
  • 358 Videodateien (sowohl Produktion als auch Wahrnehmung)
  • Daten von Selbstberichten ermöglichen Nutzer Ausmaß zu ermitteln, in dem EFE  erfahrene Emotion widerspiegelt
  • Bereitstellung substanziell öffentlich verfügbare Sammlung validierter dynamischer + natürlicher Gesichtsausdrücke von affektiven Zuständen

Q:

 Was ist ein „Kineme“?

A:
  • Ähnlich eines Phonems (kleinste bedeutungsunterscheidene Laut-Einheit in der Sprache)

  • Kineme die elementarste Einheit eines Verhaltens (Bsp:: Kopf neigen; )

  • Kinemorphs (analog zu Morphemen) sind Kombinationen von Kinemen

  • Kinemorphic constructions sind Kombinationen von Kinemorphs

  • Morpheme (kleinste bedeutungstragende Laut-Einheit in der Sprache) 

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