[ca] Un dels objectius de la computació afectiva és desenvolupar tecnologies afectives que puguin entendre els humans emocionalment i millorar la seva vida. Les emocions humanes són de naturalesa altament subjectiva. És per això que els sistemes que consideren la informació afectiva juntament amb la subjectiva tenen un paper important no només a l'hora d'imitar el procés cognitiu d'un individu, sinó també en la interacció d'un individu amb els altres. Aquesta tesi té com a objectiu estudiar la subjectivitat emocional en tasques relacionades amb l'afecte o les emocions. En particular, aquesta tesi estudia la subjectivitat des de dues perspectives diferents: (I) subjectivitat en les anotacions, i (II) subjectivitat segons els trets de personalitat. Pel que fa a les anotacions, en l'aprenentatge automàtic supervisat, els sistemes afectius s'entrenen i es testen en conjunts de dades anotats. Normalment, aquestes anotacions són l'agregació de múltiples anotacions subjectives que representen bàsicament la percepció emocional subjectiva de cada anotador. La pràctica habitual per obtenir anotacions agregades és calcular la puntuació mitjana o la votació majoritària de múltiples anotacions subjectives. Aquestes etiquetes agregades perden informació subjectiva. Els sistemes entrenats i testats a partir d'aquestes anotacions agregades tenen capacitats de generalització deficients per predir la percepció emocional subjectiva. Per fer front a aquest problema, vam proposar un enfocament d'aprenentatge multitasca (MT) que té la capacitat d'aprendre cada percepció emocional subjectiva disponible a les anotacions per separat. Els resultats mostren que el nostre enfocament MT (que considera totes les anotacions subjectives per separat) té més capacitats de generalització en comparació amb els enfocaments que només s'entrenen en anotacions agregades. La segona part de la tesi presenta un estudi en el context dels diàlegs. Concretament, hem estudiat el problema de predir respostes emocionals subjectives per al pròxim enunciat respecte de cada participant de la conversa. Hem desenvolupat un enfocament d'aprenentatge multitasca (MT) que té la capacitat de predir múltiples respostes emocionals subjectives a la conversa utilitzant la informació de la personalitat de cada parlant. Els resultats mostren que el modelatge separat de les respostes emocionals de cada parlant mitjançant el modelatge conjunt (és a dir, l'aprenentatge multitasca) és millor que el modelatge combinat de les respostes emocionals de tots els parlants.

[es] Uno de los objetivos de la computación afectiva es desarrollar tecnologías afectivas que puedan comprender emocionalmente a los humanos y mejorar su vida. Las emociones humanas son de naturaleza altamente subjetiva. Esta es la razón por la que los sistemas que consideran la información afectiva junto con la subjetiva tienen un papel importante no solo en la imitación del proceso cognitivo de un individuo, sino también en la interacción de un individuo con los demás. Esta tesis se enfoca en el estudio de la subjetividad emocional en tareas relacionadas con el afecto o las emociones. En particular, esta tesis estudia la subjetividad desde dos perspectivas diferentes: (I) subjetividad en las anotaciones, y (II) subjetividad según los rasgos de personalidad. Con respecto a las anotaciones, en el aprendizaje automático supervisado, los sistemas afectivos se entrenan y testean en conjuntos de datos anotados. Por lo general, estas anotaciones son la agregación de múltiples anotaciones subjetivas que básicamente representan la percepción emocional subjetiva de cada anotador. La práctica común para obtener anotaciones agregadas es calcular la puntuación media o la votación mayoritaria de múltiples anotaciones subjetivas. Estas etiquetas agregadas pierden información subjetiva. Los sistemas que se entrenan y testean en función de estas anotaciones agregadas tienen capacidades de generalización deficientes para predecir la percepción emocional subjetiva. Para abordar este problema, propusimos un enfoque de aprendizaje multitarea (MT) que tiene la capacidad de aprender cada percepción emocional subjetiva disponible en las anotaciones por separado. Los resultados muestran que nuestro enfoque MT (que considera todas las anotaciones subjetivas por separado) tiene más capacidades de generalización en comparación con los enfoques que se entrenan solo en anotaciones agregadas. La segunda parte de la tesis presenta un estudio en el contexto de los diálogos. Concretamente, estudiamos el problema de predecir respuestas emocionales subjetivas para el próximo enunciado con respecto a cada hablante en la conversación. Desarrollamos un enfoque de aprendizaje multitarea (MT) que tiene la capacidad de predecir múltiples respuestas emocionales subjetivas en la conversación utilizando la información de la personalidad de cada hablante. Los resultados muestran que el modelado separado de las respuestas emocionales de cada hablante mediante el modelado conjunto (es decir, el aprendizaje multitarea) es mejor que el modelado combinado de las respuestas emocionales de todos los hablantes.