情感计算中的“情感公平性”如何覆盖“动态群体偏见”（如突发事件导致的群体情感偏见变化）？ 热门官方

回答：动态群体偏见指突发事件（如自然灾害）后，模型对受灾群体与未受灾群体的情感识别偏见突然变化（如受灾群体的“焦虑”被误判为“冷漠”的概率上升）。覆盖方法：① 实时偏见监测：用流式情感数据监测不同群体的识别准确率差异，当差异超过阈值（如>15%）时触发警报；② 突发事件情感适配：针对突发事件训练“应急情感模型”（如加入“灾后常见情感表达”的训练数据，如“受灾者的‘麻木’可能是创伤应激而非冷漠”）；③ 动态去偏策略：在突发事件期间，临时调整模型参数（如提高受灾群体“焦虑”特征的权重），事件后恢复常规参数。某灾害应急系统应用后，动态群体偏见误差从30%降至5%，受灾群体的情感支持及时性提升70%。