Gefühle Vermessen: Zur Genealogie des Affective Computing

Lisa Schreiber
meson press
2025-06-25

Seit Anfang der 2010er Jahre beschäftigt sich das Affective Computing mit der Entwicklung von digitalen Technologien zur automatischen Erfassung menschlicher Gefühle. Das sogenannte emotion detection operiert auf Grundlage des Facial Action Coding System (FACS), einem Klassifikationssystem für Emotionen, das verspricht, Gefühle anhand der Bewegung der Gesichtsmuskeln zu entschlüsseln. Das FACS transportiert jedoch ein Gefühlsparadigma, das ungelöste Probleme aus der Vorgeschichte der Emotionsforschung bündelt. Gefühle Vermessen untersucht das Nachwirken dieser Probleme in der computergestützten Depressionsforschung und Autismustherapie, welche die Verfahren des Affective Computing anwenden. Im Zentrum steht die Frage, warum das Codierungssystem trotz dieser Ambivalenzen eine mächtige Produktivität entfaltet.

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Keywords

  • Media studies: internet, digital media and society
  • Psychology
  • Machine learning
  • Affective Computing
  • Austismus-Spektrum-Störung
  • Dokumentarische Medien
  • Facial Action Coding System
  • Intermedialität
  • Laborforschung
  • Machine Learning
  • Artificial intelligence
  • Psychology: emotions
  • Media studies

Gefühle Vermessen: Zur Genealogie des Affective Computing

Lisa Schreiber

meson press

2025-06-25

CC BY-SA

Seit Anfang der 2010er Jahre beschäftigt sich das Affective Computing mit der Entwicklung von digitalen Technologien zur automatischen Erfassung menschlicher Gefühle. Das sogenannte emotion detection operiert auf Grundlage des Facial Action Coding System (FACS), einem Klassifikationssystem für Emotionen, das verspricht, Gefühle anhand der Bewegung der Gesichtsmuskeln zu entschlüsseln. Das FACS transportiert jedoch ein Gefühlsparadigma, das ungelöste Probleme aus der Vorgeschichte der Emotionsforschung bündelt. Gefühle Vermessen untersucht das Nachwirken dieser Probleme in der computergestützten Depressionsforschung und Autismustherapie, welche die Verfahren des Affective Computing anwenden. Im Zentrum steht die Frage, warum das Codierungssystem trotz dieser Ambivalenzen eine mächtige Produktivität entfaltet.

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  • Machine learning
  • Affective Computing
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  • Intermedialität
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