Knowledge- and Data-Driven Models of Multimodal Trajectories of Public Speaking Anxiety in Real and Virtual Settings
Knowledge- and Data-Driven Models of Multimodal Trajectories of Public Speaking Anxiety in Real and Virtual Settings
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真实和虚拟环境中公共演讲焦虑多模态轨迹的知识和数据驱动模型
DOI：
10.1145/3462244.3479964
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发表时间：
2021
期刊：
影响因子：
--
通讯作者：
Chaspari, Theodora
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Nirjhar, Ehsanul Haque;Behzadan, Amir H.;Chaspari, Theodora
公共演讲技巧对职业成功至关重要。然而，公众演讲焦虑（PSA）被认为是最常见的社交恐惧症之一。了解PSA可以帮助沟通专家找到有效的方法来治疗这种基于沟通的障碍。现有的PSA工作依赖于自我报告和汇总的多模式测量，这些测量不能捕捉PSA的时间变化。本文研究了在与真实和虚拟听众的公共演讲中声学和生理测量的时间轨迹，并旨在以知识和数据驱动的方式对这些测量进行建模。知识驱动的模型通过将可解释的参数函数拟合到相应的信号中来利用基于理论的模式。数据驱动模型通过功能主成分分析来考虑多模态信号的功能特性。结果表明，所提出的模型参数可以成功地估计个体在现实生活和虚拟现实环境中的特质焦虑，并且表明在虚拟公共演讲刺激中获得的数据训练的模型能够估计现实生活中的PSA水平。
Public speaking skills are essential to professional success. Yet, public speaking anxiety (PSA) is considered one of the most common social phobias. Understanding PSA can help communication experts identify effective ways to treat this communication-based disorder. Existing works on PSA rely on self-reports and aggregate multimodal measures which do not capture the temporal variation in PSA. This paper examines temporal trajectories of acoustic and physiological measures throughout the public speaking encounter with real and virtual audiences, and aims to model those in both knowledge- and data-driven ways. Knowledge-driven models leverage theoretically-grounded patterns through fitting interpretable parametric functions to the corresponding signals. Data-driven models consider the functional nature of multimodal signals via functional principal component analysis. Results indicate that the parameters of the proposed models can successfully estimate individuals’ trait anxiety in both real-life and virtual reality settings, and suggest that models trained on data obtained in virtual public speaking stimuli are able to estimate levels of PSA in real-life.
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