Картинки и фото человеческие эмоции
|
А может у вас есть желание поделиться своими эмоциями на расстоянии? Ну так чего же проще, качайте, копируйте, отправляйте, и фото человеческих эмоций станут лучшей иллюстрацией внутреннего состояния в данный миг. Дарите улыбки, заставляйте раздумывать, оживляйте диалоги, начинайте новые дискуссии и декорируйте их фотографиями человеческих эмоций, это интересно и увлекательно, и побуждает к новым эмоциям.
|
Как взгляд и эмоции влияют на конверсии
Принято считать, что на сайтах нужно использовать изображение людей, указывающих на те элементы, куда вы хотите направить пользователя — кнопки заявок, товара или формы обратной связи. Эта гипотеза основана на айтрекинге — технологии, которая отслеживает и записывает перемещение взгляда пользователя по сайту.
Посмотрите на эту рекламу от Humanfactors. Очевидно, глаза смотрящие влево, будут вести зрителя туда же.
Привлечение взгляда потенциальных клиентов к call-to-action элементам или изображениям — обычная практика оптимизации конверсий.
Большинство сайтов построены так, чтобы направлять взгляд пользователя картинками или кнопками, которые не вызывают эмоций.
А что, если при создании страниц опираться не на движение глаз человека, а на его эмоциональный отклик? Есть предположение, что конверсии будут выше, если передавать настроение в изображениях, а не зацикливаться только на одном айтрекинге.
Эмоции против айтрекинга
Айтрекинг и хорошо разработанный путь для взгляда это здорово, но слишком часто это все, на чем сосредотачивается дизайнер. Чтобы разобраться, давайте рассмотрим тест от Conversion Voodoo с лендингом, где менялось только одно изображение женщины. Другая часть оформления оставалась прежней ради контроля и правильных результатов испытаний. В тесте приняли участие более 150 000 уникальных посетителей.
Для теста использовались 10 разных снимков. На каждом была одна и та же модель, одинаково одетая на всех фотографиях, но позирующая с различными эмоциями и смотрящая или указывающая в различных направлениях.
Оказывается, предположение было верным. На увеличение конверсий в большей степени повлияли эмоции женщины, чем то, куда она вела взглядом.
А настроение модели передалось пользователям сайта. Таким образом, вы сможете помогать целевой аудитории с эмоциональным состоянием, что сильнее расположит ее к продукту и сподвигнет к действию.
Эта фотография была базовой в тесте: женщина улыбается, указывая на призыв к действию. Другие тестовые картинки сравнивались именно с этим изображением:
На 6 из 10 фотографий показана улыбающаяся, но не восторженная женщина. На пяти снимках она смотрит или указывает на CTA-элемент страницы. Такие изображения должны иметь самый высокий показатель конверсий, не так ли?
Ниже результаты в сравнении с базовым изображением:
В ходе теста все фотографии были поделены на четыре категории:
- excited-forward — восторженная эмоция без указания на CTA-элемент;
- excited-pointing — восторженная эмоция с указанием на CTA-элемент;
- plain-forward — обычное фото с указанием на CTA-элемент;
- plain-pointing — базовое изображение.
Общие результаты такие: plain-pointing выгодно отличается от plain-forward, а у excited-forward и excited-pointing показатели выше, чем у plain категорий.
Самая удивительная находка — фото excited-forward показали лучшие результаты, чем plain-pointing.
Другое интересное замечание: отслеживая «ценность» конверсии во всей воронке прибыли, замечено, что, в дополнение к более высоким темпам конверсии, «ценность за уникального посетителя» для изображений 6 и 7 была выше на 10% и 12%, чем у базового изображения. В то же время изображение № 8 показало −8% «ценности» в сравнении с базовой фотографией. Это довольно большая разница в отношении прибыли на уникального посетителя, что лишь подтверждает предположение об эмоциях.
Что в итоге
Эмоции бывают разными. Представьте себя на месте вашей целевой аудитории, постарайтесь понять, как люди просматривают ваш сайт. Помните: передача и выявление эмоций — немаловажный ключ к успеху. Вместе с этим вы сможете предложить не только товар или услугу, но и настроение от них, возможно, даже некоторое обещание. А если вы еще проведете взгляд пользователя по сайту так же хорошо, как передадите эмоции, то это принесет только больше прибыли.
Картинки, Истории, Эмоции! — SeeingHappy
Дорогие друзья,
На этой неделе мы хотели бы выделить четыре фотографии, которые сопровождаются красивыми историями:
Орнамент Ирины ТрушцэКогда я смотрю на это украшение, я вспоминаю те несколько жарких летних дней в Париже и то, как счастливы Я был, когда я летал на самолете в первый раз. Это был момент, когда я понял, что хочу большего от своей жизни и что мой самый большой идеал — это посещать новые и далекие места. Каждый день, когда я прохожу мимо, этот объект дает мне надежду, что однажды я осуществлю свои мечты и проживу счастливую жизнь.
Перемещение через слова Оаны Винтилеску
Всякий раз, когда я смотрю на эту книгу, я вспоминаю, сколько удовольствия я получил, читая ее, и насколько эмоционально я был привязан к персонажам, несмотря на то, что знал, что они ненастоящие. Я думаю, это внушает благоговейный трепет, как авторам удается перенести вас в чужие страны, просто используя слова.Читая этот роман, я чувствовал себя понятым и признанным, поскольку некоторые из основных тем вращались вокруг важности литературы и природы книг.
Читая этот роман, я чувствовал себя понятым и признанным, поскольку некоторые из основных тем вращались вокруг важности литературы и природы книг. Dn-ul Iepu (мистер Булочка) от Костеи Моники
Mr. Buns или Dn-ul Iepu (как я люблю называть этого выдающегося маленького джентльмена) был действительно особенным человеком в моей жизни, который принес мне сердце умиротворено одним лишь его тихим присутствием; Я думаю, это просто мягкий блеск в его маленьких жемчужно-черных глазах, который приносит комфорт и тепло в мою душу. Он чрезвычайно интригующий и элегантный для пасхального кролика, но это, вероятно, происходит из-за его простого полностью белого вида, который очень хорошо сочетается с его желтым бантом, но одна из моих любимых черт его - его гигантские уши, которые я люблю трогать, когда я нужно снять часть моего стресса и беспокойства. Мы были неразлучны с тех пор, как я снова нашла его в своем старом мешке с игрушками, который моя мама положила мне под кровать несколько лет назад, и я никогда не думала, что такая мелочь может так много значить для меня, молодой взрослой женщины.
Не думаю, что когда-нибудь избавлюсь от него. Записная книжка Дианы Гинеску
«Простая записная книжка, в ней нет смысла», — так все скажут. Но это неправда. Я получила ее от лучшего друга на день рождения. на этих страницах, в этих строках все мои чувства, мои воспоминания, вся моя жизнь. Когда я читаю это, я смотрю в прошлое, как будто я могу путешествовать назад во времени. Я смотрю на маленькую девочку, которая прошла через разные переживания, кто чувствовал тревогу или покой, страх и грусть или радость. Но потом я возвращаюсь в настоящее, читаю между строк и воспоминания с моим лучшим другом и понимаю, как мне повезло, что есть человек, который может показать мне все Я не вижу, кто может дать мне надежду, когда я ее теряю, кто может заставить меня улыбаться, когда я возвращаюсь в болезненное прошлое, и кто может каждый день показывать мне, что иногда слишком мало называть человека "твоим лучшим другом"
Каждая из этих фотографий/рассказов была вызвана декабрьской просьбой сфотографировать объект, который имеет для вас значение, и объяснить его значение.
Эти фотографии являются отличными примерами того, что мы искали, однако вам не нужно подсказка, чтобы включить рассказ о конкретной фотографии — что это такое, почему вы ее сфотографировали, почему она что-то значит для вас. Истории делают образ еще более интересным и помогают общаться с большим количеством людей на более глубоком уровне. Это особенно верно, когда у вас есть набор изображений; например, шесть — это большое количество изображений, с помощью которых можно рассказать историю.
Нам бы очень хотелось, чтобы ваши фоторепортажи освещались, как мы это делали в проекте «Эхо Нью-Йорка». Пожалуйста, пришлите их нам.
Кроме того, очень интересно посмотреть на наши истории и переживания глазами других людей. Наши истории многое говорят о нас и о нашем восприятии мира. Другие люди могут увидеть историю совсем по-другому: более добрую интерпретацию или, может быть, менее оптимистичную интерпретацию. Наши истории не высечены на камне — их можно переформулировать в связи с другим опытом, и это может помочь нашему психическому здоровью.
Кроме того, мы можем отвлечься от историй и переживаний, которые причиняют нам боль, и можем переключить свой взгляд на новые удовольствия, позволяющие нашему благополучию процветать. Если вам интересно узнать больше о том, как оглядываться назад и размышлять о своем опыте таким образом, ознакомьтесь с «Дзен терапии» Марка Эпштейна.
С уважением,
Команда SeeingHappy
Идентификация эмоций на изображениях по рейтингу валентности и возбуждения
Borth D, Ji R, Chen T, Breuel T, Chang SF (2013) Крупномасштабная онтология визуальных настроений и детекторы с использованием прилагательного пары существительных. В: Международная конференция по мультимедиа, стр. 223–232
Брэдли М., Ланг П. (1994) Измерение эмоций: манекен самооценки и семантический дифференциал. J Behav Ther Exp Psychiatry 25 (1): 49–59
Артикул Google Scholar
«>Брейман Л. (2001) Случайные леса. Mach Learn 45(1):5–32
Статья МАТЕМАТИКА Google Scholar
Бретертон И., Бигли М. (1982) Говоря о внутренних состояниях: приобретение явной теории разума. Dev Psychol 18(6):906–921
Статья Google Scholar
Камбрия Э., Гастальдо П., Бисио Ф., Зунино Р. (2015) Модель аффективных аналоговых рассуждений на основе ELM. Нейрокомпьютинг 149(Часть A):443–455
Статья Google Scholar
ле Сесси С., ван Хаувелинген Дж. (1992) Оценщики хребта в логистической регрессии. J Appl Stat 41(1):191–201
Статья МАТЕМАТИКА Google Scholar
Chang CC, Lin CJ (2011) LIBSVM: библиотека для машин опорных векторов. Trans Intel Syst Technol 2(3):1–27
Артикул Google Scholar
«>Чавла Н.В., Бойер К.В., Холл Л.О., Кегельмейер В.П. (2002) SMOTE: синтетический метод избыточной выборки меньшинства. J Artif Intel Res 16:321–357
МАТЕМАТИКА Google Scholar
Chen CH, Weng M, Jeng S, Chuang Y (2008) Визуализация музыки на основе эмоций с использованием фотографий. В: Конференция по достижениям в мультимедийном моделировании, стр. 1–11
Chen YY, Chen T, Hsu WH, Liao HYM, Chang SF (2014) Прогнозирование эмоциональных комментариев зрителей на основе изображений в социальных сетях. В: Международная конференция по мультимедийному поиску, стр. 233: 233–233: 240
Сиос К., Педрыч В., Свинярски Р., Курган Л. (2007) Интеллектуальный анализ данных: подход к обнаружению знаний. Springer US
Codispoti M, De Cesarei A (2007) Возбуждение и внимание: размер изображения и эмоциональные реакции. Психофизиология 44(5):680–6
Артикул Google Scholar
«>Дэн-Глаузер Э.С., Шерер К.Р. (2011) Женевская база данных аффективных изображений (GAPED): новая база данных из 730 изображений, посвященная валентности и нормативной значимости. Behav Res Methods 43:468–77
Статья Google Scholar
Dice LR (1945) Меры степени экологической связи между видами. Экология 26(3):297–302
Статья Google Scholar
Дитц Р., Ланг А. (1999) Аффективные агенты: влияние агента на возбуждение, внимание, симпатию и обучение. В: Когнитивные технологии
Дункер П., Новак С., Бегау А., Ланц С. (2008) Классификация настроения на основе контента для фотографий и музыки: общая мультимодальная структура классификации и подход к оценке. В: Международная конференция по мультимедийному поиску, стр. 97–104
Экман П. (1999) Основные эмоции.
Уайли
Эль-Наср М., Йен Дж. (1998) Агенты, эмоциональный интеллект и нечеткая логика. В: Конференция Североамериканского общества обработки нечеткой информации, стр. 301–305
Эсули А., Себастиани Ф. (2006) SENTIWORDNET: общедоступный лексический ресурс для сбора мнений. В: Конференция по языковым ресурсам и оценке, стр. 417–422
Фэн С., Ван Д., Ю. Г., Гао В., Вонг К. Ф. (2011) Извлечение общих эмоций из блогов на основе детальной группировки настроений. Knowl Inf Syst 27 (2): 281–302
Артикул Google Scholar
Фернандес-Дельгадо М., Сернадас Э., Барро С., Аморим Д. (2014) Нужны ли нам сотни классификаторов для решения реальных задач классификации? J Mach Learn Res 15 (1):3133–3181
MathSciNet МАТЕМАТИКА Google Scholar
«>Fox E (2008) Наука об эмоциях: когнитивные и нейробиологические подходы к пониманию человеческих эмоций. Пэлгрейв Макмиллан
Франсиско В., Гервас П., Пейнадо Ф. (2010) Онтологическое обоснование для улучшения обработки эмоций в тексте. Knowl Inf Syst 25(3):421–443
Статья Google Scholar
Ganganwar V (2012) Обзор алгоритмов классификации несбалансированных наборов данных. Int J Emerg Technol Adv Eng 2(4):42–47
Google Scholar
Gbehounou S, Lecellier F, Fernandez-maloigne C, Cnrs UMR (2012) Извлечение эмоционального воздействия на цветные изображения. В: Международная конференция по компьютерной графике, изображениям и визуализации
Холл М., Фрэнк Э., Холмс Г. (2009 г.) Программа интеллектуального анализа данных WEKA: обновление. Информационный бюллетень SIGKDD Explorations 11(1):10–18
Статья Google Scholar
«>Hanjalic A (2006) Извлечение настроений из изображений и звуков: на пути к действительно персонализированному телевидению. Signal Process Mag 23(2):90–100
Артикул Google Scholar
ван дер Хейде А., Санчес Д., Тривиньо Г. (2011) Вычислительные модели аффекта и нечеткой логики. В: Конференция европейского общества нечеткой логики и технологий, стр. 620–627 9.0003
Хорват М., Попович С., Косич К. (2013) Шаблоны использования баз данных мультимедийных стимулов: отчет об исследовании. В: Международная конвенция по информационным и коммуникационным технологиям, электронике и микроэлектронике, коммуникационным технологиям, электронике и микроэлектронике
Ислам Дж, Чжан И (2016) Анализ визуальных настроений для социальных изображений с использованием подхода трансферного обучения. В: Международные конференции IEEE по большим данным и облачным вычислениям (BDCloud), социальным вычислениям и сетям (SocialCom), устойчивым вычислениям и коммуникациям (SustainCom) (BDCloud-SocialCom-SustainCom), стр.
124–130
Jang JSR, Sun CT (1997) Нейро-нечеткие и мягкие вычисления: вычислительный подход к обучению и машинному интеллекту. Prentice-Hall Inc
Jiang ZQ, Li WH, Liu Y, Luo YJ, Luu P, Tucker DM (2014) Когда аффективная валентность слова встречается с лингвистической полярностью: поведенческие и ERP-данные. J Нейролингвистика 28:19–30
Статья Google Scholar
John GH, Langley P (1995) Оценка непрерывных распределений в байесовских классификаторах. В: Конференция по неопределенности в искусственном интеллекте, стр. 338–345 9.0003
Джоу Б., Чен Т., Паппас Н., Реди М., Топкара М., Чанг С.Ф. (2015) Визуальное воздействие во всем мире. В: Международная конференция по мультимедиа, том 1, стр. 159–168
Katsimerou C, Albeda J, Huldtgren A, Heynderickx I, Redi JA (2016) Краудсорсинговый эмпатический интеллект: случай аннотации базы данных emma для эмоций и распознавание настроения.
Trans Intel Syst Technol 7(4):51:1–51:27
Google Scholar
Kim Y, Shin Y, Kim SJ, Kim EY, Shin H (2009) EBIR: поиск изображений на основе эмоций. В: Международная конференция по конференциям потребителей, стр. 3–4
Киттлер Дж., Хатеф М., Дуин Р.П., Матас Дж. (1998) Об объединении классификаторов. Trans Pattern Anal Mach Intell 20(3):226–239
Статья Google Scholar
Кунчева Л.И. (2004) Комбинирование классификаторов образов: методы и алгоритмы. Уайли
Курди Б., Лозано С., Банаджи М.Р. (2016) Представляем открытый набор стандартизированных аффективных изображений (OASIS). Behav Res Methods 49(2):457–470
Статья Google Scholar
Лейн Р.Д., Рейман Э.М., Ахерн Г.Л.
, Шварц Г.Е., Дэвидсон Р.Дж. (1997) Нейроанатомические корреляты счастья, печали и отвращения. Am J Psychiatr 154 (7):926–933
Статья Google Scholar
Ланг П., Брэдли М., Катберт Б. (1997) Международная система аффективных изображений (IAPS): оценка аффективных изображений и руководство по эксплуатации. Центр изучения эмоций и внимания NIMH
Махайдик Дж., Хэнбери А. (2010) Классификация аффективных изображений с использованием функций, вдохновленных психологией и теорией искусства. В: Мультимедийная конференция ACM, стр. 83–92.
Марчевка А., Журавски Л., Еднорог К., Грабовска А. (2014) Система аффективных изображений Ненки (NAPS): введение в новую, стандартизированную, широкомасштабную, высокоэффективную качественная, реалистичная база данных изображений. Методы разрешения поведения 46 (2): 596–610
Артикул Google Scholar
«>Мехрабиан А., Рассел Дж. (1974) Подход к психологии окружающей среды. MIT Press
Meneses Alarcão S (2014) Emophoto: идентификация эмоций на фотографиях. РС. диссертация, IST/ULisbon
Микелс Дж.А., Фредриксон Б.Л., Ларкин Г.Р., Линдберг С.М., Маглио С.Дж., Рейтер-Лоренц П.А. (2005) Данные об эмоциональных категориях изображений из международной системы аффективных изображений. Behav Res Methods 37(4):626–630
Артикул Google Scholar
Олькевич К.А., Марковска-качмар У. (2010)Поиск изображений на основе эмоций — метод искусственной нейронной сети. В: Международная мультиконференция по компьютерным наукам и информационным технологиям, стр. 89–96
Ортони А., Тернер Т.Дж. (1990) Что является основным в основных эмоциях? Psychol Rev 97(3):315–331
Статья Google Scholar
«>Parrott W (2001) Эмоции в социальной психологии: важно. Readings Psychology Press
Пэн К.С., Чен Т., Садовник А., Галлахер А.С. (2015) Смешанный набор эмоций: моделирование, прогнозирование и передача распределения эмоций. В: Конференция по компьютерному зрению и распознаванию образов, стр. 860–868
Пэн К.С., Карлссон К., Чен Т., Чжан Д.К., Ю Х (2014) Структура изменения эмоций изображения с использованием прогнозирования эмоций. В: Международная конференция по обработке изображений
Песенко Ю.А. (1982) Принципы и методы количественного анализа в фаунистических исследованиях. Москва (Наука)
Пикар Р. (1995) Аффективные вычисления. Технический представитель 321, Медиа-лаборатория Массачусетского технологического института, Отдел перцептивных вычислений
Плутчик Р. (2001) Природа эмоций: человеческие эмоции имеют глубокие эволюционные корни.
American Scientist 89(4):344–350
Статья Google Scholar
Познер Дж., Рассел Дж. А., Петерсон Б. С. (2005) Циркулярная модель аффекта: интегративный подход к аффективной нейронауке, когнитивному развитию и психопатологии. Dev Psychopathol 17 (3):715– 734
Статья Google Scholar
Ригель М., Журавски Л., Вежба М., Мослехи А., Клочек Л., Хорват М., Грабовска А., Михаловски Дж., Еднорог К., Марчевка А. (2016) Характеристика системы аффективных образов nencki дискретными эмоциональными категориями (NAPS BE ). Behav Res Methods 48(2):600–612
Артикул Google Scholar
Рассел Дж.А., Кэрролл Дж.М. (1999) О биполярности положительного и отрицательного аффекта. Psychol Bull 125(1):3–30
Статья Google Scholar
«>Schmidt S, Stock W (2009) Коллективная индексация эмоций в изображениях. Исследование эмоционального информационного поиска. J Am Soc Inf Sci Technol 60(5):863–876
Статья Google Scholar
Шейвер П., Шварц Дж., Кирсон Д., О’Коннор С. (1987) Знание эмоций: дальнейшее исследование прототипного подхода. J Pers Soc Psychol 52(6):1061–1086
Статья Google Scholar
Шиота М.Н., Кельтнер Д., Моссман А. (2007) Природа благоговения: вызывающие, оценки и влияние на самооценку. Cognit Emot 21(5):944–963
Статья Google Scholar
Смит А. (2004 г.) Новый свод норм. Методы исследования поведения, инструменты и компьютеры, (3x(x), xx)
Smith A (2004) Smith3004norms.txt. Получено 2 октября 2004 г. из веб-архива Psychonomic Society
«>Sørensen TA (1948) Метод установления групп равной амплитуды в социологии растений, основанный на сходстве видового состава, и его применение к анализу растительности на {датских} общинах. Биологический Скрифтер 15:1–34
Google Scholar
Sorower MS (2010) Обзор литературы по алгоритмам многокомпонентного обучения. Технический представитель
Sun M, Yang J, Wang K, Shen H (2016) Обнаружение аффективных областей в глубоких сверточных нейронных сетях для визуального предсказания настроений. В: Международная конференция IEEE по мультимедиа и выставкам
Вальдес П., Мехрабян А. (1994) Влияние цвета на эмоции. J Exp Psychol Gen 123 (4): 394–409
Артикул Google Scholar
Wang X, Jia J, Yin J, Cai L (2013) Интерпретируемые эстетические признаки для классификации аффективных изображений.
В: Международная конференция по обработке изображений, стр. 3230–3234
You Q, Luo J, Jin H, Yang J (2015) Надежный анализ тональности изображений с использованием прогрессивно обучаемых и доменных глубинных сетей. В: Ассоциация развития искусственного интеллекта
You Q, Luo J, Jin H, Yang J (2016) Создание крупномасштабного набора данных для распознавания эмоций изображений: мелкий шрифт и эталон. В: Ассоциация развития искусственного интеллекта
Заде Л.А. (1965) Нечеткие множества. Информационный контроль 8:338–353
Статья МАТЕМАТИКА Google Scholar
Чжан Х., Генен М., Ян З., Оджа Э. (2013) Прогнозирование эмоциональных состояний изображений с использованием байесовского обучения с несколькими ядрами. В: ICONIP, стр. 274–282 9.0003
Чжао С., Гао И., Цзян Х.