The importance and pervasiveness of emotions in our lives makes affective computing a tremendously important and vibrant line of work. Systems for automatic emotion recognition (AER) and sentiment analysis can be facilitators of enormous progress (e.g., in improving public health and commerce) but also enablers of great harm (e.g., for suppressing dissidents and manipulating voters). Thus, it is imperative that the affective computing community actively engage with the ethical ramifications of their creations. In this paper, I have synthesized and organized information from AI Ethics and Emotion Recognition literature to present fifty ethical considerations relevant to AER. Notably, the sheet fleshes out assumptions hidden in how AER is commonly framed, and in the choices often made regarding the data, method, and evaluation. Special attention is paid to the implications of AER on privacy and social groups. Along the way, key recommendations are made for responsible AER. The objective of the sheet is to facilitate and encourage more thoughtfulness on why to automate, how to automate, and how to judge success well before the building of AER systems. Additionally, the sheet acts as a useful introductory document on emotion recognition (complementing survey articles).


翻译:由于情感在我们生活中的重要性和普遍性,因此情感在生活中的重要性和普遍性使得影响性地计算出一个非常重要和充满活力的工作线。自动情感识别和情绪分析系统可以促进巨大的进步(例如在改善公共卫生和商业方面),同时也是巨大的伤害(例如镇压持不同政见者和操纵选民)的促成因素。因此,至关重要的是,感性计算社区必须积极参与其创造所产生的道德后果。在本文件中,我综合和整理了AI道德和情感识别文献中的信息,以提出与AER有关的50种道德考虑。特别是,AER的通常框架和在数据、方法和评价方面经常作出的选择中隐藏的表层内容。特别注意AER对隐私和社会群体的影响。此外,对负责任的AER提出重要建议。该表的目的是便利和鼓励人们更深入地思考为什么实现自动化,如何实现自动化,以及如何在建立AER系统之前就判断成功与否。此外,该表还作为关于情感识别的有用介绍文件(补充性调查文章)。

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狭义的情感分析(sentiment analysis)是指利用计算机实现对文本数据的观点、情感、态度、情绪等的分析挖掘。广义的情感分析则包括对图像视频、语音、文本等多模态信息的情感计算。简单地讲,情感分析研究的目标是建立一个有效的分析方法、模型和系统,对输入信息中某个对象分析其持有的情感信息,例如观点倾向、态度、主观观点或喜怒哀乐等情绪表达。

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