各国也持续研议相关立法 ， 例如2020年美国加州推动加州隐私权法（CPRA） ， 扩大了数据搜集的相关规范 ， 其中备受重视的个人生物识别数据 ， 涵盖了多种可用于识别情绪的记录 ， 用户可以决定这些生物辨别数据该如何使用 ， 也有权要求删除这些数据 。

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用户的积极反馈
从情感计算的技术和数据本质来看 ， 就会发现这类研究融入生活并不简单 。近年来我们团队针对不同情境 ， 抽丝剥茧提出可能的技术突破点 ， 例如让机器考量不同人在表达情绪时的表情、语音和用字的个人差异性 ， 才进行情绪辨识; 把分析讯号中情绪和人格特质的算法 ， 设计成提供用户选择主要预测任务 ， 并透过屏蔽技术去除用户不想揭露的信息 。此外 ， 发表在《IEEE信号处理杂志》针对情感计算技术进行归纳性的调查研究 ， 从稳定性、一般化及使用性等三个面向剖析多年来进展 。
除了学术研究不断强化技术面向上的不足 ， 近年专家透过社群平台和媒体传递科普知识、汇整技术和产业发展趋势 ， 都有助于社会对情感计算的理解 。而情感计算发展的方向也有赖于每位用户的积极参与 ， 多一些对情感计算的认识 ， 才是推进此一技术的根基 。用户需要理解情感计算目前可使用的情境 ， 以及背后已经采用的技术 ， 避免过度夸大情感计算的能力更是重要 。
情感计算有了学术研究基础 ， 也有应用于日常生活的可能性 ， 下一步就需要聪明的用户正确使用情感计算服务 。一个好的科技发展循环 ， 是由用户、研发者和立法者共同串连 。如果社会上多元的用户都能直接看见技术来源 ， 也能直接传达对于技术发展的诉求 ， 就决定了科技的下一步发展 。
我们必须试着正确理解科技 ， 注意误用情况 ， 掌握自己的资料使用范围 ， 扩大用户自主权 。如果人类社会加入情感科技 ， 将变得更有智慧 ， 那不该是由科学家和工程师在实验室凭空想象出来 ， 而是社会上每个人把需求回馈到科技进步的循环里 ， 形塑有温度的科技 。情感计算的下一步已经交到我们手上 ， 主动参与 ， 就能影响下个世代在情感、计算和生活上的模样 。
好了 ， 这篇文章的内容发迹号就和大家分享到这里！

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