Smarta städer använder olika utplacerade sensorer och aggregerar sina data för att skapa en stor bild av stadens levande tillstånd. Denna levande stat kan förbättras genom att införliva medborgarnas affektiva stater. I detta arbete upptäcker vi automatiskt känslorna hos stadens invånare från geo-taggade inlägg på det sociala nätverket Twitter. Känslor representeras som fyradimensionella vektorer av njutning, upphetsning, dominans och oförutsägbarhet. I en träningsfas används känsloordshashtaggar i budskapen som den grundläggande sanningskänslan som finns i ett budskap. Ett neuralt nätverk tränas genom att använda närvaron av ord, hashtaggar och smilisar i meddelandena som funktioner. Under livefasen, dessa funktioner extraheras från nya geo-taggade Twitter-meddelanden och ges som ingång till det neurala nätverket. Detta gör det möjligt att uppskatta en fyradimensionell känslovektor för ett nytt meddelande. De upptäckta känslorna är aggregerade över rum och tid och visualiserade på en karta över staden.
Andra senaste arbeten tilldelade fyra dimensioner, baserat på Fontaine modellen (pleasantness, upphetsning, dominans och oförutsägbarhet), till 24 känslor hashtags och skapade en dataset med 58.000 tweets REF.
Detection and Visualization of Emotions in an Affect-Aware City
{'venue': "EMASC '14", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Psychology', 'Computer Science']}