في دراسة جديدة نشرت في arXiv، تم تقديم نموذج مبتكر لتقدير المشاعر يعتمد على EEG-fNIRS، حيث يركز على كيفية تفاعل المشاعر في الوقت الفعلي أثناء مشاهدة مقاطع فيديو مألوفة. يُعتبر تقدير المشاعر المتواصل عملية معقدة تتطلب والانتباه الفعال للمشاعر عند كل لحظة من الفيديو.

تتضمن هذه الدراسة طريقة جديدة للتحقق من دقة تقديرات المشاعر من خلال استخدام نماذج الفيديو كمعيار قوي وبسعر منخفض. لقد تم إجراء تقييم شامل على 24 مقطع فيديو لحساب متوسط الأخطاء المسموح بها (MAE) التي سجلت قيمًا تُظهر الفعالية العالية للنموذج، حيث كانت الفروقات داخل نطاق 0.05 و0.32 في التقييمات الداخلية والخارجية.

تظهر التحليلات التفصيلية مدى تأثير هوية الفيديو ووقته على نتائج التقدير، حيث اعتُبرت هذه العوامل الأكثر تأثيرًا في تقليل الأخطاء. بالمقابل، كانت مكاسب EG-fNIRS متفاوتة من مشارك لآخر ومن فيديو لآخر.

تفتح هذه النتائج المجال لفهم أعمق لكيفية استخدام EEG-fNIRS كنموذج احتياطي لإضافة إشارات إضافية في تقدير مشاعر المشاهدين عند مشاهدة مقاطع الفيديو المألوفة، مما يعكس وجود تطبيقات واسعة النطاق في علوم الأعصاب وتكنولوجيا التعرف على المشاعر. تُعتبر هذه الدراسة خطوة هامة نحو تعزيز دقة تقديرات المشاعر في مختلف السياقات العملية.