Çok Modlu Makine Öğrenmesi ile İkili Etkileşimlerde Aldatma Tespiti: İsveçli Bir Kohorta Dair Bir Çalışma
Çok Modlu Makine Öğrenmesi ile İkili Etkileşimlerde Aldatma Tespiti
Bu çalışma, ikili etkileşimlerde aldatmayı tespit etmek için çok modlu makine öğrenmesi tekniklerinin etkinliğini araştırmaktadır. Çalışma, hem aldatanın hem de aldatılanın verilerinin entegrasyonuna odaklanmaktadır. Ses ve görüntü verilerini - özellikle Eylem Birimleri ve göz hareketleri bilgisini - tüm olası katılımcı ve modalite kombinasyonlarında karşılaştırıyoruz. Veri setimiz, İsveç ana dili konuşucularından toplanmış olup, duygusal olarak ilgili konularda gerçek veya yalan senaryolarına katılmışlardır.
Sonuçlar ve Bulgular
Sonuçlar, hem konuşma hem de yüz bilgisinin kullanılmasının tek modalite yaklaşımlarına kıyasla daha üstün performans sergilediğini göstermektedir. Ayrıca, her iki katılımcıdan veri dahil etmek, aldatma tespiti doğruluğunu önemli ölçüde artırmaktadır. En iyi performans (%71), her iki modaliteyi ve katılımcıyı kapsayan geç birleştirme stratejisi kullanılarak elde edilmiştir. Bu bulgular, ilk etkileşimlerde yüz ve ses ifadelerinin farklı kontrolüne işaret eden psikolojik teorilerle uyum göstermektedir.
Önemi ve Gelecek Çalışmalar
Bu çalışma, İskandinav bir kohorta odaklanan ilk araştırma olup, gelecekteki psikoterapötik ortamlardaki ikili etkileşimler hakkındaki incelemelerin temelini oluşturmaktadır.
Kaynaklar ve Referanslar
Sonuç
Bu çalışma, İsveç'teki bir grup üzerinde gerçekleştirilen, çok modlu makine öğrenmesi tekniklerinin ikili etkileşimlerde aldatma tespitindeki etkinliğini inceleyen kapsamlı bir araştırmadır. Sonuçlar, hem konuşma hem de yüz ifadelerinin kullanılmasının, tek modalite yaklaşımlarından daha iyi sonuçlar verdiğini göstermektedir. Ayrıca, her iki katılımcıdan veri dahil etmek de doğruluğu önemli ölçüde artırmaktadır. Bu bulgular, gelecekteki psikoterapötik ortamlardaki ikili etkileşimlerin incelenmesi için önemli bir temel oluşturmaktadır.