Development of an emotional intellectual decision support system in the task of choosing long-term events

Abstract


The problem of personalized choice of a person's type of activity based on comparison with his emotional state at the current time is investigated. The hypothesis of the study is that choosing the most relevant type of activity in accordance with the emotional state at the current time will increase the effectiveness of professional activity in the long term. The results of a review of foreign and domestic sources in the field of developing decision support systems based on the use of emotional intelligence in professional activities are presented. A wide range of possibilities for using emotional intelligence in making rational decisions in professional activities and an insufficiently detailed study of the issues of recognizing and using the current emotional state to organize a competent approach to long-term activities determined the topic and purpose of the study. A generalized model of decision support in professional activities based on the use of emotional intelligence is proposed, designed to select the most appropriate activity from a planned list of long-term activities, depending on the current emotional state. To solve the problem of classifying emotional states based on images of people's faces, the FaceNet recognition model from the DeepFace library was used. To solve the problem of classifying activities of various types of activities from the planned list of long-term prospects by emotional states, an algorithm for building a decision tree was applied. The choice of the model and algorithm is determined by the high degree of accuracy of the solutions obtained. A program has been developed that allows automating the procedure for recognizing emotional states from photographs and recommending activities to select the most appropriate activity from a planned list of long-term events, depending on the current emotional state.

Full Text

5

About the authors

S. T Dusakaeva

Orenburg State University

References

  1. Goleman, D. Emotional intelligence: why it can matter more than IQ / D. Goleman. – New York: Bantam Books, 1995. – XIV. – 352 p.
  2. Mayer, J.D. Clarifying concepts related to emotional intelligence: a proposed glossary / J.D. Mayer, J. Ciarrochi // Emotional intelligence in everyday life. – 2nd ed. – New York, 2006. – P. 261–267.
  3. Гоулман, Д. Эмоциональный интеллект. Почему он может значить больше, чем IQ / Д. Гоулман. – 6-е изд. – М.: Манн, Иванов и Фербер, 2018. – 544 с.
  4. Фишер, Р. Эмоциональный интеллект в переговорах / Р. Фишер, Д. Роджер. – М.: Манн, Иванов и Фербер, 2015. – 336 с.
  5. Готтман, Д. Эмоциональный интеллект ребенка. Практическое руководство для родителей / Д. Готтман, Д. Деклер. – М.: Манн, Иванов и Фербер, 2015. – 288 с.
  6. Шабанов, С. Эмоциональный интеллект. Российская практика / С. Шабанов, А. Алешина. – 6-е изд. – М.: Манн, Иванов и Фербер, 2019. – 432 с.
  7. Шингаев, С.М. Эмоциональный интеллект как важное качество лидера в образовании / С.М. Шингаев, И.К. Симагина, И.В. Нырова // Герценовские чтения: психологические исследования. – 2020. – № 3. – С. 640–647.
  8. Шингаев, С.М. Психолого-акмеологический подход к формированию стрессоустойчивости менеджеров / С.М. Шингаев // Акмеология. – 2007. – № 4 (24). – С. 94–104.
  9. Андреева, И.Н. Эмоциональный интеллект и эмоциональная креативность: специфика и взаимодействие / И.Н. Андреева. – Новополоцк: Полоц. гос. ун-т, 2020. – 356 с.
  10. Бреслав, Г.М. Психология эмоций: учеб. пособие / Г.М. Бреслав. – М.: Академия, 2004. – 541 с.
  11. Задача создания системы автоматизированного распознавания эмоций Заболеева / А.В. Зотова, Ю.А. Орлова, В.Л. Розалиев, А.С. Бобков // Материалы Международной научно-технической конференции OSTIS-2012. – 2012. – С. 347–350.
  12. Девятков, В.В. Распознавание манипулятивных жестов / В.В. Девятков, А.Н. Алфимцев // Вестник МГТУ им. Н.Э.Баумана. Сер. Приборостроение. – 2007. – Т. 68, № 3. – С. 56–75.
  13. Emotional State Recognition Based on the Motion and Posture / А.S. Bobkov, A.V. Zaboleeva-Zotova, U.A. Orlova, V.L. Rozaliev // Operations Research and Data Mining, ORADM-2012: the Workshop, March 12–14, 2012, Cancun, Mexico / Cancun Center for Continuous Education of the National Politechnic Institute (IPN). – Cancun, 2012. – P. 161–169.
  14. Канеман, Д. Принятие решений в неопределенности: правила и предубеждения / Д. Канеман, П. Словик, А. Тверски. – Харьков: Гуманитарный центр, 2015. – 632 с.
  15. Van den Stock, J. B. Body expressions influence recognition of emotions in the face and voice / J. Van den Stock, R. Righart, B. De Gelder // Emotion. – 2007. – № 7. – P. 487–494.
  16. Coulson, М. Attributing emotion to static body postures: Recognition accuracy, confusions, and viewpoint dependence / М. Coulson // Nonverbal Behavior. – 2004. – № 28. – P. 117–139.
  17. Шеванов, Д.О. Эмоциональный интеллект в системе поддержки принятия решений / Д.О. Шеванов // Управление в России: проблемы и перспективы. – 2020. – № 6. – С. 70–77.
  18. Богданова, Д.Р. Поддержка принятия решений при оказании персонализованных услуг с применением эмоционального искусственного интеллекта / Д.Р. Богданова, В.А. Котельников, А.Р. Юламанова // Автоматизация и моделирование в проектировании и управлении – 2023. – № 1(19). – С. 51–62.
  19. Пирожкова, В.О. Влияние эмоционального интеллекта на соревновательную надежность спортсменов и их способность к произвольной саморегуляции поведения / В.О. Пирожкова // Прикладная психология. – 2013. – № 4. – С. 79–83.
  20. Родина, Е.А. Влияние эмоционального интеллекта на экономические результаты деятельности предприятия / Е.А. Родина // Материалы Всероссийской научно-практи¬чес-кой конференции «Турбулентность и высшее образование: вызовы, решения и преодоление кризиса». – М., 2022. – С. 273–276.
  21. Фаустова, К.И. Нейронные сети: применение сегодня и перспективы развития / К.И. Фаустова // Территория науки. – 2017. – № 4. – С. 83–87.
  22. Фреймворк DeepFace для Python: сайт [Электронный ресурс]. – URL: https://www.kaggle.com/code/serengil/deepface-framework-for-python/ (дата обращения: 05.08.2024).
  23. Флах, П. Машинное обучение / П. Флах. – М.: ДМК Пресс, 2015. – 400 с.
  24. Labelled Faces in the Wild (LFW) Dataset: сайт [Электронный ресурс]. – URL: https://www.kaggle.com/datasets/jessicali9530/lfw-dataset/code (дата обращения 02.07.2024).

Statistics

Views

Abstract - 36

PDF (Russian) - 38

Refbacks

  • There are currently no refbacks.

This website uses cookies

You consent to our cookies if you continue to use our website.

About Cookies