Vers un monde équitable et durable

Jusqu'ici, les cartes émotionnelles ont été basées sur la surveillance de volontaires au moyen de capteurs qui surveillent la fréquence cardiaque, la pression artérielle, etc. Cette méthode limite considérablement la quantité d'informations pouvant être collectées. Maintenant, grâce à une nouvelle approche, on peut créer des cartes basées sur de vastes informations. Les chercheurs du Technion ont réussi à associer l'émotion à une analyse syntaxique des messages contenant des tags de localisation. L'algorithme qu'ils ont développé permet de mettre en lumière des liens significatifs entre l'émotion et le lieu.

La carte des émotions produite par la technologie développée par les chercheurs présente les émotions caractéristiques exprimées dans différents endroits. De telles cartes offrent une variété d'utilisations possibles - par exemple, elles peuvent aider un touriste à choisir où il ou elle est susceptible de susciter la joie ou les sentiments romantiques et d'éviter les endroits qui induisent la colère et l'hostilité. Les urbanistes seront désormais en mesure d'identifier les zones où la planification déclenche des émotions négatives et les modifie pour déclencher d'autres émotions. Les chercheurs en sciences sociales seront en mesure d'en apprendre davantage sur les relations entre le comportement communautaire et leur environnement et d'identifier les domaines qui intensifient les sentiments artistiques ou la colère qui peuvent mener à l'activisme politique.

L'étude s'est confrontée à trois défis majeurs : 

- Premièrement, les messages sur les réseaux sociaux sont souvent courts, mals écrits et contiennent des expressions, des abréviations et des mots d'argot, et il est donc difficile de les caractériser avec précision.

- Deuxièmement, un large éventail d'émotions est exprimé partout, il est donc important de filtrer les liens maigres et aléatoires et de ne laisser que les corrélations significatives et significatives. 

- Troisièmement, pour obtenir des résultats significatifs en peu de temps, un algorithme rapide est nécessaire pour gérer d'énormes quantités de données.

La méthode proposée a été testée sur une base de données de dizaines de millions de messages créés à New York. La colère, par exemple, a été détectée à un niveau élevé dans les stations de transport public. Tristesse et colère - dans les lycées. Anxiété - sur les campus universitaires mais aussi au musée de cire Madame Tussauds. Joie, parfois accompagnée de surprise - dans les restaurants et les parcs. Toutes les émotions examinées étaient très fréquentes dans les théâtres et les cinémas.

Selon Ben Galon, l'étude se concentrera sur une analyse approfondie des résultats, afin de comprendre les raisons des liens entre l'émotion et le lieu, et d'introduire la dimension temporelle dans les nouvelles cartes de l'émotion. L'étude a été menée aux États-Unis en partie en raison de l'utilisation considérable faite par les Américains dans des réseaux tels que Twitter, mais la technologie est pertinente partout où ces réseaux sont largement utilisés.

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L'étude permet de découvrir une corrélation entre le lieu géographique et l'état émotionnel, a été réalisée dans le cadre des programmes de doctorat de l'étudiant diplômé Ben gallon sous la supervision du professeur Lune Deutscher Technion et le Dr Yaron Kenza d'AT&T. ils ont mis au point un algorithmique qui a développer une carte d'émotions dans la ville, sur l'analyse des messages publiés sur les réseaux sociaux tels que tweet sur Twitter.

La méthode proposée a été testée sur une base de données de dizaines de millions de messages créés à New York. La colère, par exemple, a été détectée à un niveau élevé dans les stations de transport public. Tristesse et colère - dans les lycées. Anxiété - sur les campus universitaires mais aussi au musée de cire Madame Tussauds. Joie, parfois accompagnée de surprise - dans les restaurants et les parcs. Toutes les émotions examinées étaient très fréquentes dans les théâtres et les cinémas.

Selon Ben Galon, l'étude se concentrera sur une analyse approfondie des résultats, afin de comprendre les raisons des liens entre l'émotion et le lieu, et d'introduire la dimension temporelle dans les nouvelles cartes de l'émotion. L'étude a été menée aux États-Unis en partie en raison de l'utilisation considérable faite par les Américains dans des réseaux tels que Twitter, mais la technologie est pertinente partout où ces réseaux sont largement utilisés.

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