Expressing social attitudes in virtual agents for social training games

The use of virtual agents in social coaching has increased rapidly in the last decade. In order to train the user in different situations than can occur in real life, the virtual agent should be able to express different social attitudes. In this paper, we propose a model of social attitudes that enables a virtual agent to reason on the appropriate social attitude to express during the interaction with a user given the course of the interaction, but also the emotions, mood and personality of the agent. Moreover, the model enables the virtual agent to display its social attitude through its non-verbal behaviour. The proposed model has been developed in the context of job interview simulation. The methodology used to develop such a model combined a theoretical and an empirical approach. Indeed, the model is based both on the literature in Human and Social Sciences on social attitudes but also on the analysis of an audiovisual corpus of job interviews and on post-hoc interviews with the recruiters on their expressed attitudes during the job interview

Une architecture mixte agent/environnement pour le calcul dynamique des émotions.

International audienceno abstrac

Dynamiques émotionnelles d’une population d’agents incarnés

International audienceRecently, researchers have shown an increased interest in the emotion contagion phenomenon in order to model emerging group behaviour. In this article, we propose the MA/SDEC (Mixed Agent/Social Dynamics for Emotion Computation) architecture in order to manage the set of emotional dynamics : punctual events, temporal dynamics and external influences. In an embodied agent approach, the first is the responsibility of the agent’s mind, the second of the agent’s body, and the third of the environment. We show how contagion can be calculated when social relations between agents are unknown. Several experiments allow us to validate the model, analyze its properties, calibrate its parameters and evaluate its performance.Récemment, des chercheurs ont étudié l’intérêt du phénomène de contagion émotionnelle afin de modéliser des comportements de groupe émergents. Dans cet article, nous présentons l’architecture MA/SDEC (Architecture Mixte Agent/Sociale pour le Calcul des Émotions) pour la gestion de l’ensemble des dynamiques émotionnelles : la perception d’événements, la dynamique temporelle et la contagion émotionnelle. Dans une approche d’agent incarné, la première influence est sous la responsabilité de l’esprit de l’agent, la seconde sous celle de son corps, et la troisième sous celle de l’environnement. Nous montrons comment la contagion peut être calculée lorsque les relations sociales des agents sont inconnues. Des expérimentations nous permettent de valider le modèle, d’analyser ses propriétés, de le calibrer et d’évaluer ses performances

Raisonnement à base de règles implicatives floues (Inférence et sémantique)

TOULOUSE3-BU Sciences (315552104) / SudocSudocFranceF

Mixed Agent/Social Dynamics for Emotion Computation

National audienc

Mixed Agent/Social Dynamics for Emotion Computation

National audienc

Une architecture mixte agent/environnement pour le calcul dynamique des émotions.

International audienceno abstrac

Mixed agent/social dynamics for emotion computation

International audienceno abstrac

Mixed agent/social dynamics for emotion computation

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Perception et émotions des conducteurs: une modélisation à base de règles floues (présentation courte).

International audienceLes modèles classiques de simulation microscopique de trafic sont fondés sur une équation gérant le suivi de véhicules et sur un algorithme de changement de voie. Ce type de modélisation montre de bons résultats en terme de propriétés macroscopiques, mais ne permet pas de répliquer de façon précise les comportements individuels, ce qui limite la capacité des simulations à expliquer et à prédire le comportement des conducteurs. De façon à améliorer le réalisme des comportements individuels et collectifs des agents, nous proposons d’intégrer la perception des événements et le calcul des émotions des agents dans le cadre de la logique floue. La modélisation de la perception et de ses effets sur les émotions grâce à un processus d’inférence floue permet aux agents virtuels d’appréhender de façon souple l’environnement et de choisir des comportements non-normatifs. Nous montrons comment différents types de règles floues, peuvent être utilisées pour émuler les perceptions et émotions d’un conducteur, et leurs effetssur le processus de décision