央广网上海11月1日消息（记者傅闻捷 通讯员卢晓璐）在教室授课时，老师可随时得知学生的情绪反应，从而对教学策略作出调整；面对一群急躁的顾客，公司客服人员可即时作出精准的回应；在现代企业管理中，管理者能根据员工的情绪状况变化采取措施，让他们每天都“happy”地工作……这一切的实现都有赖“群体情感计算技术”的应用。

过去，“读心术”被视为“特异功能”。如今，随着现代探测工具和情感智能理论的发展，一项综合了神经科学、心理学、计算机科学和管理科学的新技术——基于现场观测信息的群体情感计算技术在复旦大学管理学院教授戴伟辉及其团队的研究推动下开始进入应用阶段。这一技术使更有效率的教学活动、客户服务和企业员工管理等成为可能，对智能化、人性化的智慧城市建设具有非凡意义。该技术在今天开幕的第18届中国国际工业博览会上亮相。

在人类日常生活和交流中，情感扮演着重要角色。人类的情感体验是由外界或身体内部情景所产生的刺激信号传入脑部，激发相应的脑功能活动，在神经调控作用下引发一系列生理反应，进而通过神经感觉通路的反馈在脑中所形成的主观感受。这一过程一方面将导致人体外周各类生理信号，如脑电、皮肤电、心电、呼吸、体温等变化；另一方面，人体的外部表现，如语音、表情、姿态、动作等，在神经调控作用下也可能发生改变，并可能进一步引发人体各类有意识的后续行为。

情感计算技术致力于通过赋予计算机识别、理解、表达人类情感的能力，进而使计算机具有更全面的智能，为人类提供更能满足其情感需求的智慧服务。以往的情感计算技术主要通过生理信号的采集和外部表现观测所获得的信息，与自我报告的情感状态进行比对并进行模式识别来完成，缺乏对上述过程神经活动机制的深入研究。

戴伟辉团队在采用f-MRI（功能性核磁共振成像）、多通道生理反馈仪器、红外热成像设备等多种实验设备对情感的神经活动观测及其与外周反应、外部表现和后续行为之间的关联研究基础上，提出了基于现场观测信息的非接触、非干预式情感计算方法，不仅使得对情感的理解和计算更为精确，而且大大降低了计算冗余度，提高了计算效率。

戴伟辉介绍：“群体情感计算是在个体情感计算基础上的进一步发展：一是群体情感计算需要结合具体的情景特征，对人群中个体之间的关联和不同个体的情感状态差异进行分析，给出不同情感状态的总体分布状况；二是群体情感的计算往往是一个动态过程，如在课堂学习、群体会话中，个体交互行为会导致情感的不断变化和相互影响，这是群体情感计算的难点。”

据悉，戴伟辉及其团队对群体情感识别技术的研究始于2009年，他们首先针对突发事件网络信息传播所引发的社会心理反应作了计算分析。戴伟辉认为，要系统性把握突发事件的演化特征，需要将物理空间、心理空间和网络空间三个空间的信息进行融合分析，并提出了物理、社会心理和网络空间的CPP（Cyber Psychosocial and Physical Computation）融合计算方法。

其中，基于现场观测信息的群体情感计算技术就是上述计算中与物理空间和社会心理空间相关的技术，为CPP融合计算提供了有力的手段。2014年至2015年，戴伟辉在美国哥伦比亚大学医学院访问期间，就群体情感计算技术作了大量实验，其成果已应用于突发事件现场监测、医疗服务管理和零售业顾客行为分析等领域。

戴伟辉说，现代管理中涉及大量人类的心理与行为活动，如何从神经学机制来更好地理解人类的心理与行为机理，已成为神经管理学这一新兴学科的重要研究内容，对于现代管理学的发展和为大数据环境下的计算提供先验知识、降低计算冗余、提高计算的精准度具有重要意义。基于现场观测信息的群体情感计算技术是多学科融合下的创新，将为促进神经管理学的发展与应用提供新的基础和技术手段。

基于现场观测信息的群体情感计算技术应用前景广泛，成本较低。然而，要实现大范围应用，戴伟辉认为，一是要对复杂社会场景中的情感理解和相关知识建模进一步研究，提高识别精确度；二是要注意对隐私保护的问题，在应用场合、应用方式、信息采集分析等方面通过相关法律予以明确规范。