Computational Modeling of Emotion: Towards Improving the Inter- and Intradisciplinary Exchange

International audienceThe past years have seen increasing cooperation between psychology and computer science in the field of computational modeling of emotion. However, to realize its potential, the exchange between the two disciplines, as well as the intradisciplinary coordination, should be further improved. We make three proposals for how this could be achieved. The proposals refer to: 1) systematizing and classifying the assumptions of psychological emotion theories; 2) formalizing emotion theories in implementation-independent formal languages (set theory, agent logics); and 3) modeling emotions using general cognitive architectures (such as Soar and ACT-R), general agent architectures (such as the BDI architecture) or general-purpose affective agent architectures. These proposals share two overarching themes. The first is a proposal for modularization: deconstruct emotion theories into basic assumptions; modularize architectures. The second is a proposal for unification and standardization: Translate different emotion theories into a common informal conceptual system or a formal language, or implement them in a common architecture

Toward a unifying model for Opinion, Sentiment and Emotion information extraction

International audienceThis paper presents a logical formalization of a set 20 semantic categories related to opinion, emotion and sentiment. Our formalization is based on the BDI model (Belief, Desire and Intetion) and constitues a first step toward a unifying model for subjective information extraction. The separability of the subjective classes that we propose was assessed both formally and on two subjective reference corpora

ABC-EBDI: A cognitive-affective framework to support the modeling of believable intelligent agents.

El Grupo de Investigación de Interfaces Avanzadas (AffectiveLab), es un grupo reconocido por el Gobierno de Aragón (T60-20R) cuya actividad se enmarca en el área de la Interacción Humano-Computadora (IHC). Su actividad investigadora se ha centrado, en los últimos años, en cuatro temas principales: interacción natural, informática afectiva, accesibilidad e interfaces basadas en agentes inteligentes, siendo esta última en la que se enmarca esta tesis doctoral. Más concretamente, la realización de esta tesis doctoral se enmarca dentro de los proyectos de investigación nacionales JUGUEMOS (TIN2015-67149-C3-1R) y PERGAMEX (RTI2018-096986-B-C31). Una de sus líneas de investigación se centra en el desarrollo de arquitecturas cognitivo-afectivas para apoyar el modelado afectivo de los agentes inteligentes. El AffectiveLab tiene una sólida experiencia en el uso de agentes de interfaz incorporados que exhiben expresiones afectivas corporales y faciales (Baldassarri et al., 2008). En los últimos años, se han centrado en el modelado del comportamiento de los agentes inteligentes (Pérez et al., 2017).La definición de agente inteligente es un tema controvertido, pero se puede decir que es una entidad autónoma que recibe información dinámica del entorno a través de sensores y actúa sobre el medio ambiente a través de actuadores, mostrando un comportamiento dirigido a un objetivo (Russell et al., 2003). El modelado de los procesos cognitivos en los agentes inteligentes se basa en diferentes teorías (Moore, 1980; Newell, 1994; Bratman, 1987) que explican, desde diferentes puntos de vista, el funcionamiento de la mente humana. Los agentes inteligentes implementados sobre la base de una teoría cognitiva se conocen como agentes cognitivos. Los más desarrollados son los que se basan en arquitecturas cognitivas, como Soar (Laird et al., 1987), ACT-R (Anderson, 1993) y BDI (Rao and Georgeff, 1995). Comparado con Soar y otras arquitecturas complejas, BDI se destaca por su simplicidad y versatilidad. BDI ofrece varias características que la hacen popular, como su capacidad para explicar el comportamiento del agente en cada momento, haciendo posible una interacción dinámica con el entorno. Debido a la creciente popularidad del marco BDI se ha utilizado para apoyar el modelado de agentes inteligentes (Larsen, 2019; (Cranefield and Dignum, 2019). En los últimos años, también han aparecido propuestas de BDI que integran aspectos afectivos. Los agentes inteligentes construidos en base a la arquitectura BDI que también incorporan capacidades afectivas, se conocen como agentes EBDI (Emotional BDI) y son el foco de esta tesis. El objetivo principal de esta tesis ha sido proponer un marco cognitivo-afectivo basado en el BDI que sustente el modelado cognitivo-afectivo de los agentes inteligentes. La finalidad es ser capaz de reproducir un comportamiento humano creíble en situaciones complejas donde el comportamiento humano es variado y bastante impredecible. El objetivo propuesto se ha logrado con éxito en los términos descritos a continuación:• Se ha elaborado un exhaustivo estado del arte relacionado con los modelos afectivos más utilizados para modelar los aspectos afectivos en los agentes inteligentes.• Se han estudiado las arquitecturas de BDI y las propuestas previas de EBDI. El estudio, que dio lugar a una publicación (Sánchez-López and Cerezo, 2019), permitió detectar las cuestiones abiertas en el área, y la necesidad de considerar todos los aspectos de la afectividad (emociones, estado de ánimo, personalidad) y su influencia en todas las etapas cognitivas. El marco resultante de este trabajo doctoral incluye también el modelado de la conducta y el comportamiento comunicativo, que no habían sido considerados hasta ahora en el modelado de los agentes inteligentes. Estos aspectos colocan al marco resultante entre EBDI los más avanzados de la literatura. • Se ha diseñado e implementado un marco basado en el BDI para soportar el modelado cognitivo, afectivo y conductual de los agentes inteligentes, denominado ABC-EBDI (Sanchez et al., 2020) (Sánchez et al., 2019). Se trata de la primera aplicación de un modelo psicológico muy conocido, el modelo ABC de Ellis, a la simulación de agentes inteligentes humanos realistas. Esta aplicación implica:o La ampliación del concepto de creencias. En el marco se consideran tres tipos de creencias: creencias básicas, creencias de contexto y comportamientos operantes. Las creencias básicas representan la información general que el agente tiene sobre sí mismo y el entorno. Las conductas operantes permiten modelar la conducta reactiva del agente a través de las conductas aprendidas. Las creencias de contexto, que se representan en forma de cogniciones frías y calientes, se procesan para clasificarlas en creencias irracionales y racionales siguiendo las ideas de Ellis. Es la consideración de creencias irracionales/racionales porque abre la puerta a la simulación de reacciones humanas realistas.o La posibilidad de gestionar de forma unificada las consecuencias de los acontecimientos en términos de consecuencias afectivas y de comportamiento (conducta). Las creencias de contexto racionales conducen a emociones funcionales y a una conducta adaptativa, mientras que las creencias de contexto irracionales conducen a emociones disfuncionales y a una conducta maladaptativa. Este carácter funcional/disfuncional de las emociones no se había utilizado nunca antes en el contexto del BDI. Además, el modelado conductual se ha ampliado con el modelado de estilos comunicativos, basado en el modelo Satir, tampoco aplicado previamente al modelado de agentes inteligentes. El modelo de Satir considera gestos corporales, expresiones faciales, voz, entonación y estructuras lingüísticas.• Se ha elegido un caso de uso, "I wish a had better news" para la aplicación del marco propuesto y se han realizado dos tipos de evaluaciones, por parte de expertos y de usuarios. La evaluación ha confirmado el gran potencial del marco propuesto para reproducir un comportamiento humano realista y creíble en situaciones complejas.<br /

Identifying Emotions in Organizational Settings : towards dealing with morality

International audienceEmotions play an essential role in the behaviour of human beings, either at their sudden occurrence or by the continuous care to prevent the occurrence of unpleasant ones and to search for the occurrence of pleasant ones. Notably, in any system of collective action, they influence the behaviours of the actors with respect to each others. SocLab is a framework devoted to the study of the functioning of social organizations, through the agent-based modelling of their structure and the simulation of the processes by which the actors adjust their behaviours the one to another and so regulate the organization. This position paper shows how SocLab enables to characterize the configurations of an organization that are likely to arouse different kinds of social emotions in the actors, in order to cope with the emotional dimension of their behaviours. The case of a concrete organization is introduced to illustrate this approach and its usefulness for a deeper understanding of the functioning of organizations

Context-aware emotion-based model for group decision making

Involving groups in important management processes such as decision making has several advantages. By discussing and combining ideas, counter ideas, critical opinions, identified constraints, and alternatives, a group of individuals can test potentially better solutions, sometimes in the form of new products, services, and plans. In the past few decades, operations research, AI, and computer science have had tremendous success creating software systems that can achieve optimal solutions, even for complex problems. The only drawback is that people don’t always agree with these solutions. Sometimes this dissatisfaction is due to an incorrect parameterization of the problem. Nevertheless, the reasons people don’t like a solution might not be quantifiable, because those reasons are often based on aspects such as emotion, mood, and personality. At the same time, monolithic individual decisionsupport systems centered on optimizing solutions are being replaced by collaborative systems and group decision-support systems (GDSSs) that focus more on establishing connections between people in organizations. These systems follow a kind of social paradigm. Combining both optimization- and socialcentered approaches is a topic of current research. However, even if such a hybrid approach can be developed, it will still miss an essential point: the emotional nature of group participants in decision-making tasks. We’ve developed a context-aware emotion based model to design intelligent agents for group decision-making processes. To evaluate this model, we’ve incorporated it in an agent-based simulator called ABS4GD (Agent-Based Simulation for Group Decision), which we developed. This multiagent simulator considers emotion- and argument based factors while supporting group decision-making processes. Experiments show that agents endowed with emotional awareness achieve agreements more quickly than those without such awareness. Hence, participant agents that integrate emotional factors in their judgments can be more successful because, in exchanging arguments with other agents, they consider the emotional nature of group decision making

From Affect Theoretical Foundations to Computational Models of Intelligent Affective Agents

[EN] The links between emotions and rationality have been extensively studied and discussed. Several computational approaches have also been proposed to model these links. However, is it possible to build generic computational approaches and languages so that they can be "adapted " when a specific affective phenomenon is being modeled? Would these approaches be sufficiently and properly grounded? In this work, we want to provide the means for the development of these generic approaches and languages by making a horizontal analysis inspired by philosophical and psychological theories of the main affective phenomena that are traditionally studied. Unfortunately, not all the affective theories can be adapted to be used in computational models; therefore, it is necessary to perform an analysis of the most suitable theories. In this analysis, we identify and classify the main processes and concepts which can be used in a generic affective computational model, and we propose a theoretical framework that includes all these processes and concepts that a model of an affective agent with practical reasoning could use. Our generic theoretical framework supports incremental research whereby future proposals can improve previous ones. This framework also supports the evaluation of the coverage of current computational approaches according to the processes that are modeled and according to the integration of practical reasoning and affect-related issues. This framework is being used in the development of the GenIA(3) architecture.This work is partially supported by the Spanish Government projects PID2020-113416RB-I00, GVA-CEICE project PROMETEO/2018/002, and TAILOR, a project funded by EU Horizon 2020 research and innovation programme under GA No 952215.Alfonso, B.; Taverner-Aparicio, JJ.; Vivancos, E.; Botti, V. (2021). From Affect Theoretical Foundations to Computational Models of Intelligent Affective Agents. Applied Sciences. 11(22):1-29. https://doi.org/10.3390/app112210874S129112