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In dieser Studie haben wir ein auf Computer Vision basierendes System entwickelt und evaluiert, das automatisch Lächeln auf einem Campus erkennt, fördert und zählt. Während einer zehnwöchigen Installation konnten Passanten an vier öffentlichen Orten mit dem System interagieren. Die aggregierten Daten wurden in Echtzeit in verschiedenen intuitiven und interaktiven Formaten auf einer öffentlichen Website angezeigt. Wir stellten fest, dass Privatsphäre ein Hauptdesignbeschränkung war und Transparenz die beste Strategie war, um die Akzeptanz der Teilnehmer zu gewinnen. In einer Umfrage (mit 300 Antworten) berichteten die Teilnehmer, dass das System sie mehr zum Lächeln brachte, als sie erwartet hatten, und dass es ihnen und den Menschen um sie herum kurzzeitig besser ging. Die quantitative Analyse der Interaktionen offenbarte zeitliche Muster (z. B. mehr Lächeln am Wochenende) und eine starke Korrelation mit Campusereignissen (z. B. weniger Lächeln während der Prüfungen, die meisten Lächeln am Tag nach dem Abschluss), was die emotionalen Reaktionen einer großen Gemeinschaft widerspiegelt.
Hernandez et al. (Mittw,) haben diese Frage untersucht.
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