How does empathy influence creative problem solving? We introduce a computational empathy intervention based on context-specific affective mimicry and perspective taking by a virtual agent appearing in the form of a well-dressed polar bear. In an online experiment with 1,006 participants randomly assigned to an emotion elicitation intervention (with a control elicitation condition and anger elicitation condition) and a computational empathy intervention (with a control virtual agent and an empathic virtual agent), we examine how anger and empathy influence participants' performance in solving a word game based on Wordle. We find participants who are assigned to the anger elicitation condition perform significantly worse on multiple performance metrics than participants assigned to the control condition. However, we find the empathic virtual agent counteracts the drop in performance induced by the anger condition such that participants assigned to both the empathic virtual agent and the anger condition perform no differently than participants in the control elicitation condition and significantly better than participants assigned to the control virtual agent and the anger elicitation condition. While empathy reduces the negative effects of anger, we do not find evidence that the empathic virtual agent influences performance of participants who are assigned to the control elicitation condition. By introducing a framework for computational empathy interventions and conducting a two-by-two factorial design randomized experiment, we provide rigorous, empirical evidence that computational empathy can counteract the negative effects of anger on creative problem solving.


翻译:共解如何影响创造性问题的解决? 我们引入了基于特定环境的情感模仿和视角的计算同情干预; 我们引入了一种基于特定环境的情感模仿和视角的计算同情干预, 由虚拟代理方以美化的北极熊的形式出现。 在对1,006名参与者进行在线实验中,随机分配到情绪激发干预(有控制诱发条件和愤怒激怒条件)和对计算同情干预(有控制虚拟代理方和消化虚拟代理方),我们审视了愤怒和同情如何影响参与者在解决基于Wordle的词游戏中的表现。 我们发现,被分配到愤怒引发条件的参与者在多重性能指标上的表现比被指派到控制状态的参与者要差得多。 然而,我们发现,在由愤怒诱发性虚拟代理方的参与者被随机分配到情绪激发干预(有控制诱发条件)和愤怒状态的参与者的表现下降时,我们发现,对被分配到愤怒引发情绪引发情绪的参与者的虚拟代理方与被分配到控制引发情绪反应的参与者的表现有显著影响,我们引入了一种正反向分析的测试的模型分析,我们可以引入一个反向分析的测试的模型,我们可以提供一种反感化分析结果。

0
下载
关闭预览

相关内容

Artificial Intelligence: Ready to Ride the Wave? BCG 28页PPT
专知会员服务
26+阅读 · 2022年2月20日
专知会员服务
123+阅读 · 2020年9月8日
专知会员服务
52+阅读 · 2020年9月7日
Linux导论,Introduction to Linux,96页ppt
专知会员服务
76+阅读 · 2020年7月26日
【SIGGRAPH2019】TensorFlow 2.0深度学习计算机图形学应用
专知会员服务
39+阅读 · 2019年10月9日
VCIP 2022 Call for Demos
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年6月6日
全球首个GNN为主的AI创业公司,募资$18.5 million!
图与推荐
1+阅读 · 2022年4月16日
VCIP 2022 Call for Special Session Proposals
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年4月1日
【ICIG2021】Check out the hot new trailer of ICIG2021 Symposium5
中国图象图形学学会CSIG
1+阅读 · 2021年11月11日
【ICIG2021】Check out the hot new trailer of ICIG2021 Symposium4
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年11月10日
【ICIG2021】Latest News & Announcements of the Industry Talk1
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年7月28日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
23+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
26+阅读 · 2019年5月18日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
41+阅读 · 2019年1月3日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
16+阅读 · 2018年12月24日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
VIP会员
相关VIP内容
Artificial Intelligence: Ready to Ride the Wave? BCG 28页PPT
专知会员服务
26+阅读 · 2022年2月20日
专知会员服务
123+阅读 · 2020年9月8日
专知会员服务
52+阅读 · 2020年9月7日
Linux导论,Introduction to Linux,96页ppt
专知会员服务
76+阅读 · 2020年7月26日
【SIGGRAPH2019】TensorFlow 2.0深度学习计算机图形学应用
专知会员服务
39+阅读 · 2019年10月9日
相关资讯
VCIP 2022 Call for Demos
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年6月6日
全球首个GNN为主的AI创业公司,募资$18.5 million!
图与推荐
1+阅读 · 2022年4月16日
VCIP 2022 Call for Special Session Proposals
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年4月1日
【ICIG2021】Check out the hot new trailer of ICIG2021 Symposium5
中国图象图形学学会CSIG
1+阅读 · 2021年11月11日
【ICIG2021】Check out the hot new trailer of ICIG2021 Symposium4
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年11月10日
【ICIG2021】Latest News & Announcements of the Industry Talk1
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年7月28日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
23+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
26+阅读 · 2019年5月18日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
41+阅读 · 2019年1月3日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
16+阅读 · 2018年12月24日
相关基金
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员