VEATIC : Suivi vidéo des émotions et des effets dans un ensemble de données contextuelles : traitement des valeurs aberrantes

Tableau des liens

• Résumé et introduction
• Wok connexe
• Ensemble de données VEATIC
• Expériences
• Discussion
• Conclusion
• En savoir plus sur les stimuli
• Détails des annotations
• Traitement des valeurs aberrantes
• Accord de sujet sur les vidéos
• Évaluations et références de familiarité et de plaisir

9. Traitement des valeurs aberrantes

Nous avons évalué s'il y avait des annotateurs bruyants dans notre ensemble de données en calculant l'accord de chaque annotateur individuel avec le consensus. Cela a été fait en calculant la corrélation de Pearson entre chaque annotateur et le consensus de sortie (ensemble des réponses à l'exception de l'annotateur actuel) pour chaque vidéo. Un seul observateur de notre ensemble de données présentait une corrélation inférieure à 0,2 avec la note consensuelle « Leave-One-Out » dans toutes les vidéos. Nous avons choisi 0,2 comme seuil car il est souvent utilisé comme indicateur d'une faible corrélation dans la recherche en psychologie. Il est important de noter que si nous comparons les corrélations entre le consensus de chaque vidéo et un consensus qui supprime l'annotateur qui montre un faible accord, nous obtenons une corrélation très élevée (r = 0,999) indiquant que l'exclusion de ce sujet n'influence pas de manière significative la réponse consensuelle. dans notre ensemble de données. Ainsi, nous avons décidé de conserver l’annotateur avec un accord faible dans l’ensemble de données afin d’éviter de supprimer toute annotation alternative importante aux vidéos.