• A
  • A
  • A
  • АБВ
  • АБВ
  • АБВ
  • A
  • A
  • A
  • A
  • A
Обычная версия сайта
  • RU
  • EN
  • Национальный исследовательский университет «Высшая школа экономики»
  • Публикации ВШЭ
  • Статьи
  • Влияние эмоционального состояния на распознавание эмоций
  • RU
  • EN
Расширенный поиск
Высшая школа экономики
Национальный исследовательский университет
Приоритетные направления
  • бизнес-информатика
  • государственное и муниципальное управление
  • гуманитарные науки
  • инженерные науки
  • компьютерно-математическое
  • математика
  • менеджмент
  • право
  • социология
  • экономика
по году
  • 2027
  • 2026
  • 2025
  • 2024
  • 2023
  • 2022
  • 2021
  • 2020
  • 2019
  • 2018
  • 2017
  • 2016
  • 2015
  • 2014
  • 2013
  • 2012
  • 2011
  • 2010
  • 2009
  • 2008
  • 2007
  • 2006
  • 2005
  • 2004
  • 2003
  • 2002
  • 2001
  • 2000
  • 1999
  • 1998
  • 1997
  • 1996
  • 1995
  • 1994
  • 1993
  • 1992
  • 1991
  • 1990
  • 1989
  • 1988
  • 1987
  • 1986
  • 1985
  • 1984
  • 1983
  • 1982
  • 1981
  • 1980
  • 1979
  • 1978
  • 1977
  • 1976
  • 1975
  • 1974
  • 1973
  • 1972
  • 1971
  • 1970
  • 1969
  • 1968
  • 1967
  • 1966
  • 1965
  • 1964
  • 1963
  • 1958
  • еще
Тематика
Новости
25 августа 2026 г.
Исследователи ВШЭ сравнили рекомендательные алгоритмы по правилам спортивного турнира
Исследователи Института искусственного интеллекта и цифровых наук ФКН НИУ ВШЭ разработали подход, который помогает эффективнее подбирать рекомендательные алгоритмы. В нем разные методы попарно соревнуются, а по результатам всех поединков составляется общий рейтинг. Это помогает сократить число алгоритмов, которые нужно проверять при разработке новых сервисов, и сэкономить денежные и временные ресурсы.Исследование было представлено на  32-й конференции ACM SIGKDD Conference on Knowledge Discovery and Data Mining (KDD 2026).
20 августа 2026 г.
<a>Исследователи НИУ ВШЭ и Сбера научили нейросети лучше угадывать предпочтения пользователей
Институт искусственного интеллекта и цифровых наук ФКН НИУ ВШЭ и Сбер представили новую архитектуру для рекомендательных систем: благодаря объединению двух классов моделей алгоритмы лучше угадывают интересы и потребности пользователей. Препринт работы опубликован на сайте arxiv.org и представлен на летнем фестивале «Урбан ML».
19 августа 2026 г.
Ученые ВШЭ разработали алгоритм, позволяющий производить более надежные процессоры для ЦОД
Ученые из МИЭМ ВШЭ и Самарского университета создали алгоритм LRF-3D для автоматического обхода неработающих узлов в трехмерных сетях на кристалле. Благодаря своей иерархической организации он превосходит аналоги по быстродействию и точности пути, повышая надежность процессоров для использования в ЦОД, суперкомпьютерах и ИИ-вычислениях. Исходные коды алгоритмов и тестов опубликованы в открытом доступе.

 

Нашли опечатку?
Выделите её, нажмите Ctrl+Enter и отправьте нам уведомление. Спасибо за участие!

Публикации
  • Книги
  • Статьи
  • Главы в книгах
  • Препринты
  • Верификация публикаций
  • Расширенный поиск
  • Правила использования материалов
  • Наука в ВШЭ

?

Влияние эмоционального состояния на распознавание эмоций

Психология. Журнал Высшей школы экономики. 2014. Т. 11. № 1. С. 86–101.
Овсянникова В. В.

Статья посвящена вопросу о том, каким образом эмоциональное состояние человека влияет на распознавание им эмоций других людей. Осуществлен краткий обзор эмпирических исследований в этой области. Показано, что в ряде работ получен эффект конгруэнтности между переживаемыми в данный момент эмоциями и особенностями оценки эмоционально окрашенных стимулов. Представлено экспериментальное исследование, в котором проверя- лись гипотезы о влиянии эмоционального состояния на два аспекта распознавания эмо- ций — точность и сензитивность. Предполагалось, что эмоциональное состояние наблюда- теля снижает точность и повышает сензитивность. В исследовании приняли участие 69 че - ловек, которые были распределены по трем группам. Исходное эмоциональное состояние участников было измерено с помощью самоотчетной методики. Для индукции эмоций у испытуемых использовались видеофрагменты с нейтральным, положительно и отрицатель- но эмоционально окрашенным содержанием. Точность и сензитивность при распознавании эмоций измерялись с помощью тестовой методики, которая включала видеосюжеты поведе- ния людей в различных ситуациях. Полученные данные показали, что эмоциональное состояние участников контрольной группы характеризовалось выраженным «напряжени- ем», в связи с чем отличалось от нейтрального. Гипотезы исследования не получили под- тверждения: у групп испытуемых с разным эмоциональным состоянием отсутствовали значимые различия в точности распознавания эмоций; наибольшую сензитивность показа- ла контрольная группа. Результаты проведенного исследования рассматриваются как пред- варительные и обсуждаются в связи с проблемами распознавания эмоций (индукция эмо- ций, измерение эмоций, различие эмоциональных состояний и черт).

Научное направление: Психология
Приоритетные направления: гуманитарные науки
Язык: русский
Полный текст
Ключевые слова: распознавание эмоцийСензитивность к эмоциямemotion recognitionemotional stateemotion inductionaccuracysensitivityэмоциональное состояниеиндукция эмоций
ПУБЛИКАЦИЯ ПОДГОТОВЛЕНА ПО РЕЗУЛЬТАТАМ ПРОЕКТА:
Влияние эмоционального состояния на эффективность распознавания эмоций (2014)
Похожие публикации
Hypergraphs from multivariate connectivity: caCOH-based EEG/MEG representation
Власенко Д. В., Саранская И. М., Захаров Д. Г., European Physical Journal: Special Topics 2026 P. 1–16
Гиперграфы предоставляют естественную систему для представления нейрофизиологических взаимодействий, распределённых по наборам датчиков. Ключевой методический вопрос заключается в том, каким образом следует определять гиперрёбра на основе частотно-разрешающих данных электроэнцефалографии и магнитоэнцефалографии (ЭЭГ/МЭГ). Мы предлагаем стратегию построения гиперграфа, в которой гиперрёбра получаются из канонической когерентности (caCOH) — расширения когерентности, которое оценивает степень связи между многомерными пространствами сигналов. Насколько ...
Добавлено: 18 августа 2026 г.
RusLan-M: longitudinal multimedia corpus of early child speech in Russian
Дьячкова М. Д., Лелик В. П., Дорофеева С. В. и др., Language Resources and Evaluation 2026 Vol. 60 Article 68
Добавлено: 17 августа 2026 г.
Qualitative study of identity gaps and interpersonal communication strategies of Russians
Васильева Е. Д., Бульцева М. А., Trifonova A., Current Psychology 2026 Vol. 45 Article 1320
Добавлено: 6 августа 2026 г.
Peer networks as epistemic infrastructure: Rethinking social support among Turkish students in Russian-medium higher education
Юлген Х., Journal of International Students 2026 Vol. 16 No. 17 P. 283–312
Добавлено: 5 августа 2026 г.
Functional Brain Connectivity and Musical Training: Insights from EEG Phase Synchronization during Music Perception
Радыгина А. А., Куликова С. П., Herald of the Russian Academy of Sciences 2025 Vol. 95 No. 6 P. 963–970
Музыкальное обучение оказывает значительное влияние на организацию мозга, вызывая функциональные и структурные адаптации, которые усиливают слуховые, зрительные, моторные и когнитивные процессы. В данном исследовании изучается, как интенсивное музыкальное обучение формирует функциональную связность мозга, путём сравнения профессиональных музыкантов и не-музыкантов. С использованием анализа значения фазовой синхронизации (PLV) по данным ЭЭГ мы оценили нейронную синхронизацию в альфа-, ...
Добавлено: 5 августа 2026 г.
Факторная структура русскоязычной версии пересмотренной шкалы детской тревоги и депрессии (RCADS)
Золотарева А. А., Социальные науки и детство 2026 Т. 7 № 2 С. 66–77
Контекст и актуальность. Ранняя диагностика симптомов тревоги и депрессии является одной из приоритетных задач системы охраны психического здоровья детей и подростков. Поскольку в российской практике диагностика эмоциональных нарушений традиционно опирается на отдельные инструменты, оценивающие тревогу и депрессию изолированно, возникает потребность в комплексных инструментах. Цель. Оценить факторную структуру русскоязычной версии пересмотренной шкалы детской тревоги и депрессии ...
Добавлено: 4 августа 2026 г.
Localising Inclusion: Pre-Service Teachers' Attitudes and Conceptualisations in Germany and Russia
Искакова Б. С., Kleinlein E. V., Присяжнюк Д. И. и др., European Journal of Education 2026 Vol. 61 No. 3 Article e70810
Добавлено: 3 августа 2026 г.
Как российские горожане относятся к природе? Адаптация опросника биофильных установок
Резниченко С. И., Кияненко И. К., Нартова-Бочавер С. К. и др., Экспериментальная психология 2026 Т. 19 № 2 С. 10–28
Контекст и актуальность. В условиях ускоренной урбанизации и усиливающегося отрыва от естественной среды возрастает интерес к биофильным установкам — системе устойчивых взглядов и убеждений, отражающих отношение человека к живой природе и предопределяющих его психологическое благополучие и экологически ответственное поведение. Существующие инструменты для их измерения, такие как Опросник биофильных установок (Biophilic Attitudes Inventory, BAI), в основном валидизированы ...
Добавлено: 3 августа 2026 г.
How credible is the experimental evidence on precarious manhood? A z-curve analysis
Krivoshchekov V., Гулевич О. А., Frontiers In Social Psychology 2026 Vol. 4
Добавлено: 28 июля 2026 г.
Параметры салютогенной среды университета: пилотажное исследование
Хачатурова М. Р., Сафонова А. Г., Экспериментальная психология 2026 Т. 19 № 2 С. 51–66
Контекст и актуальность. Влияние среды на психологическое благополучие изучалось в самых разных контекстах, включая рабочие места, школы, медицинские учреждения, цифровое пространство. В то же время психологическое благополучие преподавателей университета, особенно в отношении связи с университетской средой в широком контексте, практически не представлено в психологических исследованиях. Цель: изучить параметры салютогенной среды университета в рамках исследования как основы психологического опросника в  будущих исследованиях. Исследовательский вопрос. ...
Добавлено: 25 июля 2026 г.
Взаимосвязь различных аспектов команды c удовлетворенностью результатом и процессом работы в проектных командах
Васильев Ф. В., Васильева Е. Д., Мир психологии. Научно-методический журнал 2026 № 2 (125) С. 113–126
В данном исследовании рассматривается влияние различных аспектов команды на оценку результатов работы в команде. Исследование проводилось на целевой выборке в российских организациях. При помощи моделирования структурными уравнениями были выявлены три группы факторов: аспекты команды, которые влияли на когнитивную оценку, эмоциональную оценку работы и удовлетворенность процессом работы (репутация команды и приверженность); аспекты команды, которые не влияли ни на один ...
Добавлено: 22 июля 2026 г.
Ценностные основания классической и восстановительной медиации: сравнительный анализ двух моделей посредничества
Грудников Н. С., Пастухова Е. Г., Психология и право 2026 Т. 16 № 2 С. 198–214
Контекст и актуальность. Медиация является одной из распространенных форм разрешения конфликтов и имеет свои уникальные принципы. Восстановительное правосудие, как новая парадигма в уголовной юстиции, использует медиацию в качестве одной из форм реализации, но адаптирует ее под собственные идеи. Цель. Выявить различия между ценностными основаниями классической и восстановительной медиации. Гипотеза. Восстановительная медиация как одна из форм ...
Добавлено: 22 июля 2026 г.
Нейропсихоаналитический взгляд на расстройства зависимости
Соколова А. В., Журнал клинического и прикладного психоанализа 2024 Т. 1 С. 66–84
В статье рассматриваются взгляды нейропсихоанализа на этиологию расстройств зависимости от психоактивных веществ. Нейропсихоанализ исследует взаимосвязь между последними достижениями в нейронауках и психоаналитическими моделями сознания. Он пересматривает взгляды психоанализа на нарушения развития и функционирования человека на основе нового понимания работы головного мозга. Воззрения нейропсихоанализа на этиологию расстройств зависимости (РЗ) вырастают из аффективной нейронауки и семи эмоциональных ...
Добавлено: 18 июля 2026 г.
Working Through Resistance: A Neuropsychoanalytic Model of Defensive and Structural Resistance to Change
Соколова А. В., Psychoanalytic Psychology 2026
Добавлено: 18 июля 2026 г.
Enhancing Emotion Recognition in Speech Based on Self-Supervised Learning: Cross-Attention Fusion of Acoustic and Semantic Features
Deeb B., Andrey V. Savchenko, Макаров И. А., IEEE Access 2026 Vol. 13 P. 56283–56295
Добавлено: 16 июня 2026 г.
Система синтаксических инвариантов текстовой деятельности: статистические дескрипторы, семантическая структура и диагностические профили
Кудрявцева Е. И., / РЦИС. Серия № 0148-756-286. 2026.
Содержанием работы является система идентификации четырех типов письменно-речевых структур. Совокупность 11 расчетных параметров, статистических эталонов и семантических характеристик позволяют идентифицировать структуру текста как результат определенной когнитивной схемы (сцена, событие, история, оценка). Метод верифицирован на репрезентативной выборке (N=3900+) и базируется на выявлении критического порогового значения коэффициента подчиненности. Также математически верифицированы переходы между типами: от атомарной фиксации объекта ...
Добавлено: 2 июня 2026 г.
Почему растущие доходы не делают людей счастливее: эмоциональное объяснение парадокса Истерлина (Why Growing Incomes Do Not Make People Happier: an Emotional Explanation of the Easterlin Paradox)
Ворчик А. Д., / SSRN. Серия Social Science Research Network "Social Science Research Network". 2026.
Эта работа посвящена теоретическому объяснению парадокса Истерлина, согласно которому долгосрочный экономический рост не приводит к росту среднего уровня счастья людей. Под счастьем мы понимаем интенсивность эмоций, которые люди испытывают, когда сравнивают свой новый доход с ожидаемым либо целевой - с изначальным. В первом случае мы имеем дело с реактивным подходом к росту, тогда как во втором ...
Добавлено: 31 мая 2026 г.
Stable On-the-Fly Learning for Dynamic Neural Networks With Delayed Inputs
Chertopolokhov V., Mukhamedov A., Bugriy G. и др., IEEE Access 2026 Vol. 14 P. 14369–14392
Добавлено: 22 мая 2026 г.
Метод распознавания сентимента и эмоций в транскрипциях русскоязычной речи с использованием машинного перевода
Двойникова А. А., Кагиров И. А., Карпов А. А., Информатика и автоматизация (Труды СПИИРАН) 2024
В статье рассматривается проблема распознавания сентимента и эмоций пользователей в русскоязычных текстовых транскрипциях речи с использованием словарных методов и машинного перевода. Количество имеющихся информационных ресурсов для анализа сентимента текстовых сообщений на русском языке очень ограничено, что существенно затрудняет применение базовых методов анализа сентимента, а именно, предобработки текстов, векторизации с помощью тональных словарей, традиционных классификаторов. Для ...
Добавлено: 25 апреля 2026 г.
Аналитический обзор многомодальных корпусов данных для распознавания эмоций
Двойникова А. А., В кн.: Альманах научных работ молодых ученых Университета ИТМО.: Университет ИТМО, 2023.
В статье раскрываются достоинства и недостатки категориальных и пространственных моделей описания эмоций. Пространственные модели позволяют охватить более широкий спектр человеческих эмоций, что позволяет разработать наиболее эффективную систему распознавания эмоций. В работе проводится аналитический обзор существующих многомодальных корпусов данных, которые имеют разметку по валентности и интенсивности эмоций. В заключении выделяется наиболее репрезентативный корпус данных для автоматического ...
Добавлено: 25 апреля 2026 г.
Подход к автоматическому распознаванию эмоций в транскрипциях речи
Двойникова А. А., Кондратенко К. О., Известия высших учебных заведений. Приборостроение 2023 Т. 66 № 10 С. 818–827
Аннотация. Исследован актуальный в различных областях вопрос распознавания эмоций в транскрипциях речи. Проанализировано влияние методов предобработки (удаление стоп-слов, лемматизация, стемминг) на точность распознавания эмоций в текстовых данных на русском и английском языках. Для проведения экспериментальных исследований использовались орфографические транскрипции диалогов из многомодальных корпусов RAMAS и CMU-MOSEI на русском и английском языке соответственно. Аннотирование этих корпусов ...
Добавлено: 25 апреля 2026 г.
Автоматическое определение эмоционального состояния участников предметных разговоров по транскрипциям речи
Двойникова А. А., Мамонтов Д. Ю., Карпов А. А., В кн.: Альманах научных работ молодых ученых Университета ИТМОТ. 3.: Университет ИТМО, 2021. С. 63–68.
В работе проводятся экспериментальные исследования по определению уровня эмоциональных проявлений в текстовых транскрипциях базы данных K-EmoCon. Рассматривается влияние сбалансирования классов при обучении классификаторов на точность определения эмоций. В статье устанавливается базовый стандарт результатов по классификации уровня эмоций дикторов в текстовых транскрипциях. ...
Добавлено: 24 апреля 2026 г.
Школьный литературный канон эмиграции 1918–1939 гг.
Стрижкова Д. А., / Институт русской литературы (Пушкинский Дом) РАН. Серия B001 "Репозиторий открытых данных по русской литературе и фольклору". 2026.
В базе данных представлена роспись русскоязычных литературных произведений и отрывков, напечатанных в учебниках по словесности, хрестоматиях, книгах для чтения, сборниках стихотворений и рассказов, выходивших во Франции, Германии, Латвии, Эстонии, Болгарии, Сербии в период первой волны русской эмиграции с 1918 по 1939 гг. Датасет представляет интерес для исследователей школьного литературного канона, эмиграции и детского чтения ...
Добавлено: 22 апреля 2026 г.
Современная российская мультипликация как инструмент воспитания традиционных духовно-нравственных ценностей
Жигунов А. Ю., / Basic Research Programme. Серия HUM "Humanities". 2026. № 1.
В статье предпринимается попытка описания образовательного и воспитательного потенциала современной российской анимации в аспекте формирования представлений молодого поколения о традиционных российских ценностях. С опорой на медиа- и семиотический анализ, метод культурно-исторической интерпретации рассмотрены анимационные российские проекты, созданные с 2000 года по 2025 гг., находившиеся в прокате в эфире телевизионных каналов либо стриминговых сервисов с большой ...
Добавлено: 19 апреля 2026 г.
  • О ВЫШКЕ
  • Цифры и факты
  • Руководство и структура
  • Устойчивое развитие в НИУ ВШЭ
  • Преподаватели и сотрудники
  • Корпуса и общежития
  • Закупки
  • Обращения граждан в НИУ ВШЭ
  • Фонд целевого капитала
  • Противодействие коррупции
  • Сведения о доходах, расходах, об имуществе и обязательствах имущественного характера
  • Сведения об образовательной организации
  • Людям с ограниченными возможностями здоровья
  • Единая платежная страница
  • Работа в Вышке
  • ОБРАЗОВАНИЕ
  • Лицей
  • Довузовская подготовка
  • Олимпиады
  • Прием в бакалавриат
  • Вышка+
  • Прием в магистратуру
  • Аспирантура
  • Дополнительное образование
  • Центр развития карьеры
  • Бизнес-инкубатор ВШЭ
  • Образовательные партнерства
  • Обратная связь и взаимодействие с получателями услуг
  • НАУКА
  • Научные подразделения
  • Исследовательские проекты
  • Мониторинги
  • Диссертационные советы
  • Защиты диссертаций
  • Академическое развитие
  • Конкурсы и гранты
  • Внешние научно-информационные ресурсы
  • РЕСУРСЫ
  • Библиотека
  • Издательский дом ВШЭ
  • Книжный магазин «БукВышка»
  • Типография
  • Медиацентр
  • Журналы ВШЭ
  • Публикации
  • http://www.minobrnauki.gov.ru/
    Министерство науки и высшего образования РФ
  • https://edu.gov.ru/
    Министерство просвещения РФ
  • https://elearning.hse.ru/mooc
    Массовые открытые онлайн-курсы
  • НИУ ВШЭ1993–2026
  • Адреса и контакты
  • Условия использования материалов
  • Политика обработки персональных данных
  • Правила применения рекомендательных технологий в НИУ ВШЭ
  • Карта сайта
Редактору