An evidence-based toolset to capture, measure, analyze & assess emotional health

Hill, Edward Arne (2014). An evidence-based toolset to capture, measure, analyze & assess emotional health. Thèse de doctorat électronique, Montréal, École de technologie supérieure.

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Résumé

This thesis describes the development and validation of an evidence-based toolkit that captures a patient’s emotional state, expressiveness/affect, self-awareness, and empathy during a fifteen second telephone call, and then accurately measures and analyzes these indicators of Emotional Health based on emotion detection in speech and multilevel regression analysis.

An emotion corpus of eight thousand three hundred and seventy-six (8,376) momentary emotional states was collected from one hundred and thirteen (113) participants including three groups: Opioid Addicts undergoing Suboxone® treatment, the General Population, and members of Alcohol Anonymous. Each collected emotional state includes an emotional recording in response to “How are you feeling?” a self-assessment of emotional state, and an assessment of an emotionally-charged recording. Each recording is labeled with the emotional truth. A method for unsupervised emotional truth corpus labeling through automatic audio chunking and unsupervised automatic emotional truth labeling is proposed and experimented.

In order to monitor and analyze the emotional health of a patient, algorithms are developed to accurately measure the emotional state of a patient in their natural environment. Real-time emotion detection in speech provides instantaneous classification of the emotional truth of a speech recording. A pseudo real-time method improves emotional truth accuracy as more data becomes available. A new measure of emotional truth accuracy, the certainty score, is introduced. Measures of self-awareness, empathy, and expressiveness are derived from the collected emotional state.

Are there differences in emotional truth, self-assessment, self-awareness, and empathy across groups? Does gender have an effect? Does language have an effect? Does length of the response, as an indication of emotional expressiveness, vary with emotion or group? Does confidence of the emotional label, as an indication of affect, vary with emotion or group? Are there differences in call completion rates? Which group would be more likely to continue in data collections? Significant results to these questions will provide evidence that capturing and measuring Emotional Health in speech can:

Assist therapists and patients in Cognitive Behavioural Therapy to become aware of symptoms and make it easier to change thoughts and behaviours;

Provide evidence of psychotropic medication and psychotherapy effectiveness in mental health and substance abuse treatment programs;

Accelerate the interview process during monthly assessments by physicians, psychiatrists, and therapists by providing empirical insight into emotional health of patients in their natural environment.

Trigger crisis intervention on conditions including the detection of isolation from unanswered calls, or consecutive days of negative emotions.

Titre traduit

Boîte à outils basée sur des évidences pour capturer, mesurer, analyser et évaluer la santé mentale

Résumé traduit

Cette thèse décrit le développement et la validation d'une boîte à outils fondée sur des preuves qui capture l'état émotionnel, l'expressivité / affect, la conscience de soi et l'empathie d'un patient au cours d'un appel téléphonique de quinze secondes, puis mesure et analyse avec précision ces indicateurs de la santé émotionnelle basée sur la détection des émotions à partir de la voix et son analyse par régression multi-niveaux.

Un corpus d’échantillons de parole de téléphonique de 8376 (8,376) états émotionnels momentanées ont été recueillis. Cent treize (113) individus issus trois groupes ont participé à cette collecte: les toxicomanes traités avec le médicament Suboxone ®, la population en général, et les membres des alcooliques anonymes. Chaque état émotionnel recueilli comprend un enregistrement sonore de la réponse à la question "Comment allez-vous aujourd’hui?" Une auto-évaluation de son propre état émotionnel et de sa réaction à des échantillons émotionnels provenant de tierces personnes sont enregistrées. De plus, une approche non supervisée d’étiquetage automatique du véritable état émotionnel est proposée et expérimentée.

Afin de surveiller et d'analyser la santé émotionnelle d'un patient, les algorithmes sont développés pour mesurer avec précision l'état émotionnel d'un patient dans leur environnement naturel. La détection des émotions en temps réel d’un signal de parole permet la classification instantanée de la vérité émotionnelle d'un enregistrement de la parole. Une méthode en pseudo temps réel améliore la précision de la vérité émotionnelle au fur et à mesure que de nouvelles données audio deviennent disponibles. De plus, une nouvelle mesure de la précision de la vérité émotionnelle, le score de certitude, est proposée. Les mesures de la conscience de soi, d'empathie et d'expressivité sont tirées de l'état émotionnel recueilli.

Y at-il des différences dans la vérité émotionnelle, l’auto-évaluation, la conscience de soi et l'empathie entre les groupes? Est-ce que le sexe du participant influence l’étiquetage? Est-ce que la langue a un effet? Est-ce que la longueur de la réponse, comme une indication de l'expressivité émotionnelle, varie avec l’émotion ou avec le groupe auquel appartient le participant? Est-ce que la confiance de l'étiquetage émotionnel, comme une indication de l'affect, varient en fonction de l’émotion ou du groupe? Y a t-il des différences dans les taux de réussite des appels? Quel groupe serait le plus susceptible à persévérer dans ce type d’analyse? Des résultats significatifs à ces questions fourniront la preuve que la capture et la mesure de la santé émotionnelle dans le discours permettent:

D’aider les thérapeutes et les patients en thérapie cognitivo-comportementale à prendre conscience des symptômes et de faciliter les changements de pensée et de comportement;

De fournir des preuves de l’efficacité du traitement avec des médicaments psychotropes de même que de l’efficacité des sessions de psychothérapie dans les programmes de traitement de la toxicomanie et de la santé mentale;

D’accélérer le processus d'entrevue lors des évaluations mensuelles des médecins, des psychiatres et des thérapeutes en donnant un aperçu empirique sur la santé émotionnelle des patients dans leur environnement naturel.

De détecter des situations de crise suite à des séquences prolongées sur plusieurs jours de non-enregistrement d’échantillons (situation de crise d’isolement) ou d’une situation de déprime exprimée par une séquence consécutives d’états négatifs.

Type de document:	Mémoire ou thèse (Thèse de doctorat électronique)
Renseignements supplémentaires:	"Thesis presented to École de technologie supérieure in partial fulfillement [i.e. fulfillment] of the requirements for the degree of doctor of philosophy" Bibliographie : pages 319-327.
Mots-clés libres:	Santé mentale Évaluation. Psychiatrie factuelle. Reconnaissance automatique de la parole. Langage et émotions.
Directeur de mémoire/thèse:	Directeur de mémoire/thèse Dumouchel, Pierre
Programme:	Doctorat en génie > Génie
Date de dépôt:	03 juin 2014 14:31
Dernière modification:	10 déc. 2016 16:30
URI:	https://espace.etsmtl.ca/id/eprint/1312

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