사회적 상호작용에서 적절한 행동을 위해서는 사회인지적 정보 뿐 아니라 다양한 정서 정보의 처리 역시 중요하다. 정서의 처리과정은 자극의 속성 뿐 아니라 다양한 맥락과 외부 요인의 영향을 받는다. 본 연구는 정서처리에 영향을 미치는 요인들과 그 효과의 양상을 파악하기 위하여 생물형운동자극을 사용한 정서변별과제를 시행하였다. 첫 번째 과제에서는 분노, 행복, 또는 중립 정서를 지닌 단서자극과 함께 제시된 빨강, 초록, 흰색, 또는 노란색 중 하나의 색과 분노 또는 행복 정서를 지닌 표적자극을 비교하여, 단서자극에 비해 표적자극이 나타내는 정서를 판단 하도록 하였다. 두 번째 과제에서는 정서 중립 자극만을 사용하여 색의 효과를 조사하였다. 실험 결과, 표적자극의 특정 색과 정서 간 연합이 관찰되었다. 즉, 빨간색은 분노정서, 초록색은 행복정서 처리를 촉진하는 것으로 보였다. 또한, 단서자극과 표적자극의 정서가 일치할 때 표적자극 정서의 변별 정확도가 높았으나, 빨간색과 분노정서가 조합된 조건에서는 단서자극 정서의 영향을 받지 않았다. 두 번째 과제에서는 표적자극의 색에 의해 착각적인 정서반응이 나타남을 관찰하였다. 본 연구를 통해 기존에 주로 사용된 얼굴자극이 아닌 생물형운동자극을 이용해 자극의 정서처리 과정에 영향을 미치는 맥락 및 색 요인의 효과를 구체적으로 확인하였으며, 가능한 후속연구 및 임상적 연구에 대해 논의하였다.

기존의 사회인지와 정서 연구들은 주로 얼굴자극을 이용하여 초기지각단계 및 후기인지과정에의 정서 효과를 조사해 왔다. 그러나, 정서의 효과가 정보처리과정의 각 단계에서 어떤 양상으로 나타나는지와, 정서유형에 따른 효과 양상의 변화 여부는 불확실하다. 본 연구에서는 얼굴 대신 생물형운동자극을 이용해 자극에 내포된 행복, 분노, 중립정서가 지각과제와 작업기억과제 수행에 미치는 영향을 조사하였다. 참가자는 연달아(지각과제) 또는 시간차를 두고(작업기억 과제) 제시되는 두 생물형운동의 동일 여부를 판단하였다. 지각과제에서는 정서가를 가진 자극 시행의 정확도가 중립정 서자극에 비해 낮아 정서정보가 초기지각처리에는 부정적 영향을 미치는 것으로 보였으나, 작업기억과제에서의 기억정보유지에는 도움이 되는 것으로 나타났다. 또한, 각 과제에서 정서유형에 따라 다른 수행 양상이 관찰되었다. 분노정서는 지각단계에서 더 많은 정신적 자원을 요구하여 부하가 증가할 경우 정확도가 낮아지지만 기억유지에는 긍정적으로 작용하는 것으로 보이며. 행복정서의 경우 중립정서가 이어서 제시될 때 이를 행복정서와 유사하게 처리하려는 편향을 유도하는 것으로 보인다. 본 연구는 생물형운동자극을 이용하여 정보처리과정에서의 정서 영향을 재확인하였고, 처리 단계별 및 정서 종류별로 다른 양상의 영향이 나타난다는 점을 추가로 밝혀, 정서정보의 정교한 조작 및 통제를 위한 유용한 단서를 제공한다.

Customers’ final purchase decisions for electronic products are understandably influenced by previous experiences, marketing messages such as price and promotion, and opinions from other consumers (Simonson and Rosen 2014). In particular, millions of product reviews are posted daily on online review boards or social media represent aggregate consumer preference data (Decker and Trusov 2010). Past studies analyzing online reviews or word-of-mouth (WOM) have focused more on the quantitative dimension of volume of WOM (or “how much people say”), but less on qualitative dimension of valence of WOM (or “what people say”) (Gopinath, Thomas, and Krishnamurthi 2014). However, recent studies have analyzed disaggregate-level UGC by performing text mining in addition to a general analysis of volume and valence of OUGC. Onishi and Manchanda (2012) investigate the relationship between movie sales and both TV advertising and blogs. Although the authors find that the volume and the valence of OUGC (i.e., blogs) are predictive of market outcomes, they retain only certain words (i.e., advertising, award, interesting, and viewed) that consumers would find useful, therefore having general predictive power for market outcomes. Gopinath, Thomas, and Krishnamurthi (2014) address the relationship between the content of online WOM, advertising, and brand performance of cell phones and find that the volume of OUGC does not have significant impact on sales, but only the valence of recommendation UGC has a direct impact. Liu, Singh, and Srinivasan (2015) find that both the volume and sentiments of Tweets do not outperform the information content of Tweets in predicting TV series ratings. Although these three papers have investigated the importance of qualitative UGC through text mining techniques, such studies have not accounted for the detailed dimensions of specific contents. For example, Onishi and Manchanda (2012) use only 4 words out of top 30 frequently cited words for their analysis, and Gopinath, Thomas, and Krishnamurthi (2014) classify the OUGC into three disaggregated dimensions (i.e., attribute, emotion, and recommendation) without further classifications of subcategories and valence of positivity and negativity. Liu, Singh, and Srinivasan (2015) mainly focus on positive and negative Tweet contents about TV shows, lacking further classification of functional and emotional dimensions. In contrast to these studies, this study aims to examine in-depth multidimensional aspects of the content of online reviews, i.e., qualitative UGC, and their impacts on product sales. In this process, we develop defensible measurements of UGC by executing a comprehensive empirical text analysis and evaluate the impact of measures of qualitative UGC relative to volume measure of quantitative UGC. Specifically, we analyze a large data set of UGC on the 350 most talked-about smartphone games from seven different genres (e.g., action, arcade, shooting, puzzle, role playing, simulation, and sports) over a 30 month period, August 2010 to February 2013. We utilize a theoretical framework that classifies qualitative UGC into two major perceptions of functional and emotional dimensions. Prior studies show that perceptions of both functional (cognitive) and emotional (affective) dimensions should be considered to investigate their effects on perceived user satisfaction (Coursaris and van Osch 2015) and online shopping behavior (Van der Heijden 2004). It is evident that both functional and emotional UGC influence consumers to purchase a focal product (Lovett, Peres, and Shachar 2013). The functional UGC relates to the positive and negative attributes and beliefs about a product, and the emotional UGC pertains to the feelings and emotions in response to product experience. As an example, consider one innovative car-racing mobile game which, although expensive, has 3D graphics and high level of complexity. After playing this game, consumers may express their feedback on this game online by describing it as well-made, unique, but sometimes fearful (because a high bill charge is expected from excessive playing time), and addictive (because they like the game too much to stop playing it). This type of online reviews contains different types of UGC: functional (e.g., quality, innovativeness) and emotional (e.g., fear). Another layer of our analysis involves the heterogeneity of impact on product sales across different qualitative UGCs. Specifically, we consider the effects of functional UGC on product sales across emotional contexts such as anger and happiness, in other words, a simultaneous association between functional UGC and emotional UGC. For example, although a consumer may be attracted by some reviews on the high quality graphics of a mobile game (functional UGC), she may hesitate to purchase this product because other reviews express their fear about high cost of purchasing virtual goods (emotional UGC). Accordingly, we expect the functional UGC’s effects on sales to be moderated (amplified or reduced) by emotional UGC. We accommodate such interaction effects in both aggregate and disaggregate models. To the best of our knowledge, this study is the first to empirically identify two dimensions of qualitative UGC (functional and emotional), and shed light on the effects of multidimensional UGC categories on sales. Our findings on the influence of qualitative UGC on product sales are quite different from the prevailing view that firms should pay attention more to the volume of UGC (Chevalier and Mayzlin 2006; Liu 2006) but little to the valence of UGC (Duan, Gu, and Whinston 2008; Godes and Mayzlin 2004; Liu 2006). Rather, our research is in line with recent three papers (Gopinath, Thomas, and Krishnamurthi 2014; Liu, Singh, and Srinivasan 2015; Onishi and Manchanda 2012) in terms of the importance of considering specific contents from a vast amount of text data. However, our paper provides two key contributions. First, we show that specific categories of qualitative online UGC such as functional and emotional variables can be used to predict product sales; this result will be of a high managerial relevance. Especially, traditional methods that use simple metrics such as volume and valence of UGC are less accurate than our method that employs a sophisticated, multidimensional content analysis. Second, the results offer guidance to firms in determining which specific UGC (quantitative or qualitative; functional or emotional; under what contexts) they should focus on for increasing the efficiency of their online marketing activities. Utilizing a large dataset of online reviews on 350 mobile games consisting of four million postings generated for thirty months, the authors identified 76 representative words to describe the functional and emotional UGC using text analysis and word classification. We combined the resulting UGC volumes with weekly sales, resulting in 1,835 observations for analysis with hierarchical Bayesian methods. We find that functional UGC includes 54 representative words to describe various levels of product quality, product innovativeness, price acceptability, and product simplicity, and emotional UGC includes 22 words to express anger, fear, shame, love, contentment, and happiness. The results show that the volume and valence of aggregated functional UGC and the share of aggregated emotional UGC have the positive effects on sales. The volume and valence of functional UGC subcategories have mixed effects on sales and the link is moderated by the share of emotional UGC subcategories. These results are in contrast to those in the literature. Further, a sales forecasting model which includes 13 variables of UGC subcategories shows the best predictive validity. The authors discuss the implications of these results for online marketers.

Recently, there has been an increasing interest in the keyword, emotion, in many areas including information technology. Previous research mostly used emotion as the input of the contents or to present the changing contents based on the user's emotional states. In this research, a new platform that allows sharing each other's emotional state and a couple of prototype contents utilizing the platforms are developed. There are two different ways to build such emotion sharing platforms either sharing the emotional states in real-time or not. We used stateless server for the asynchronous emotion sharing, while stateful server is utilized for the real-time emotion sharing. This paper explains the systems architecture of both stateful and stateless servers and describes the prototype applications. Content developers should be able to utilize the platforms developed in this paper.

교통사고의 주된 원인은 자동차 주행 중 운전자의 시각적 주의 분산이다. 본 연구에서는 운전자의 시선을 도로에서 벗어나지 않게 하면서 주행정보를 제공하는 HUD(Head Up Display)시스템을 이용해서 자동차 앞 유리(windshield)에 투영된 주행정보의 색채감성을 평가하였다. 주행정보는 전방시선 0˚에서 약 하방 9˚에 위치하도록 설치하였고, 실험실의 형광등, 5개의 LED 조명등과 TV출력 영상을 통해 25[lux]의 야간 운전 시 조도 환경, 100,000[lux]의 주간 운전 시 조도 환경을 재현하였다. 먼셀 표색계의 기본 5색(R, Y, G, B, P)과 신호등의 색 YR, W 총 7색의 단일 색과 W를 제외한 6개 글자에 각각 흰색 글자 외곽선, 회색 글자 외곽선을 주어 외곽선 있는 글자 12개를 만들었다. 총 19개의 실험 자극물을 주간과 야간 환경에서 각각 주행정보의 컬러 시인성, 피로도, 선호도, 방해 정도를 평가하였다. 실험결과는 시인성이 유의미하게 나왔는데, 첫째, 주간에서는 Y와 G 색상같이 색상 자체의 휘도가 높은 경우 시인성이 높았다. 둘째, 텍스트의 외곽선이 있는 경우, 외곽선이 배경색으로 작용하여 색상과의 휘도대비를 일으켜 시인성에 영향을 준다. 셋째, 외곽선이 없는 경우에는 차량 전면 유리의 휘도가 배경색 휘도로 작용하여 글자의 휘도와 큰 대비를 이룰 때 시인성이 높은 것으로 나타났다. 이처럼 운전자의 주시야를 고려해 전방에 제공되는 가상의 영상, HUD의 상용화를 위해서는 주행정보의 색채시인성이 중요한데 이를 높이기 위한 방안으로 배경과 글자의 휘도대비를 고려해볼 수 있다.

본 연구에서는 모바일 정보기기의 콘텐츠 디자인을 목적으로 한 감성검색시스템의 구축에 있어 시스템의 주요 구성요소 중의 하나인 '사용자감성모델'을 풀 컬러 화상의 색상성분추출을 통하여 자동적으로 생성하는 방법을 제안하고, 평가실험을 통하여 시스템의 타당성을 검증하였다. 시각적 감성 유발 자극으로 100장의 인테리어 이미지 화상을 이용하여 데이터베이스를 작성한 후 48명의 실험 참가자를 대상으로 감성평가실험을 실시하였다. '사용자감성모델'의 신뢰성을 검증하기 위해 먼저 시스템이 검색한 이미지 속에 정답 이미지가 출현하는 재현율(Recall ratio)을 구하였다, 다음으로 시스템이 산출한 순위와 피험자가 평가한 순위 사이의 상관분석을 실시하였으며, 마지막으로 시스템이 산출한 상/하위 순위를 이용하여 Paired Samples t-test(2-tailed)분석을 실시하였다. 분석결과 전체 감성어에 대한 평균 재현율은 62.1%로 양호하게 나타났으며, 상관분석에서도 전체 감성어들이 정적 상관을 보이고 있는 것으로 나타났다(p<.01). 또한 Paired Samples t-test(2-tailed) 분석결과 'Casual'를 제외한 모든 감성어들에서 상위 이미지가 더 적합하며 그 차이가 유의미한 것으로 나타났다(t(9)=5.528, p<.05). 이와 같은 연구결과로부터 색상정보만으로 구축한 '사용자감성모델'이 상업공간의 이미지와 같은 시각자극의 검색에 있어서도 사용자의 감성을 반영할 수 있는 효율적인 방법인 점을 확인하였다.

감성디자인 접근방법은 다양한 방법이 연구되어 소개되고 있지만 어떠한 진행방법이 정확한지에 대한 기준은 없다. 본 연구에서는 이러한 다양한 감성디자인에 대한 연구방법 중 새로운 접근방법으로서 감성에 대한 구조 모델화 프로세스를 제시하였다. 실험에서는 수량화 3류（Quantification theory type 3) 분석을 통해 속성의 의미를 해석하여 푸드용품에 대한 감성모델을 실험하였다. 실험결과 푸드용품 디자인을 위한 감성요인으로는 조형성, 분위기, 기능성, 정보 등의 4가지 요인의 항목이 감성디자인과 관계가 깊은 것을 알 수 있다. 추출된 4가지 항목에 대해 감성적 의미를 정리해보면 다음과 같이 정의할 수 있다. (1. 요리를 하기에 편리한 기능이 있는가? 2. 요리에 사용하는 용기는 조형적인가? 3. 요리할 때 분위기를 연출할 수 있는가? 4. 요리에 관한 정보를 얼마만큼 얻을 수 있는가?)의 정의된 내용을 중심으로 각각의 세부항목에 대해 설계요건 항목을 분류하여 감성모델을 구축하였다.

최근 들어 인간과 컴퓨터 상호작용 분야에서 기존의 인지적인 측면 이외에 감정의 역할에 대한 관심이 증폭되고 있는 추세이다. 본 연구에서는 사용자가 좁은 화면을 통해 의사 결정을 위한 정보검색을 수행 할 때 감정 상태에 따라 정보 검색 패턴이 달라지는지를 알아보고자 하였다. 본 실험에서 실험참가자들의 감정 상태를 긍정적 혹은 부정적 상태로 유도하기 위해 긍정적인 감정과 부정적인 감정을 유발시킬 수 있는 음악을 듣게 하였고 동시에 자신의 과거 기억으로부터 긍정적인 감정 혹은 부정적인 감정을 유발시킬 수 있는 자서전적 회상 과제를 수행하도록 하였다. 감정 유발 과정이 끝난 뒤 각 실험 참가자들은 작은 디스플레이를 통해 세 나라들에 대한 여행 정보를 검색하여 가장 선호하는 여행지를 선택하였고, 실험참가자들이 탐색한 링크들의 경로 및 각 링크에 머무른 시간 등이 실시간으로 기록되었다 실험결과 긍정적인 감정 상태에서는 중립 상태와 부정적인 감정 상태에 비해 보다 신속한 정보탐색이 이루어지는 것으로 나타났고, 중립 상태와 부정 감정 상태에서는 긍정 감정 상태에 비해 세부 항목에 상대적으로 많은 양의 인지적 자원을 할당하는 것으로 나타났다.

인간의 적응적인 마음상태는 긍정적/부정적 사고의 상호작용에서 자기 고양적인 방향으로 편향된 비대칭성을 가정한다. 본 논문에서는 긍정적/부정적 인지, 정서의 균형에 대한 심리 수학적 모형인 SOM 모형을 감성판단 영역에 적용하여 보았다. ,iOM 모형은 개인이 긍정적, 부정적 감성의 이분법적 판단에 있어서 평균적으로 6B의 비율을 유지한다고 제안하며, 이러한 비율은 고대수학의 .6)0 ,.182의 황금분할비와 일치하는 것이다. 32명의 일반성인을 대상으로 한 분석결과, 긍정적/부정적 감성단어에 대한 자기 관련성 평정의 SOM 비율은 .62(SD=.On)로 나타났으며, 우연회상 과제수행의 SOM 비율은 .18(SD=.34)로 이론적 기준과 유사하게 나타났다. 또한 상관분석에서 개인의 10M 비율은 긍정적/부정적 감성단어에 대한 평정과도 유의미한 상관관계를 지니고 있는 것으로 나타났다. 이러한 결과를 바탕으로 인지적 균형비의 의미와 감성과학 분야의 적용 가능성에 대해 제안하였다.

The performance of a teacher has an important role in the success of education in general. This study aims to determine the factors that affect the decline in teacher performance in one of the junior secondary schools in Indonesia. Based on the literature review, four exogenous variables were identified, namely, training, utilization of information technology, intellectual intelligence, and emotional intelligence. This study uses primary data, collected from a questionnaire distributed to respondents. The questionnaire items are measured using a Likert scale. The sample in this study were all teachers at MTS Darul Falah Sirahan, totaling 32 people. The analysis technique used in testing the hypothesis of this study is multiple regression analysis. Statistical product and service solutions are used as analysis tools. The results of this study indicate that only the variable ‘utilization of information technology’ has a positive and significant effect. However, the variables ‘training,’ ‘intellectual intelligence,’ and ‘emotional intelligence’ did not have a significant effect. This finding contradicts the literature in general. Therefore, this study recommends improving training methods, both those carried out internally by schools and by related agencies, and schools still need to optimize guidance and potential for teacher’s intelligence in improving performance.