圖片來源:https://cdv.dei.uc.pt/projects/essys_sharing_uc?utm_source=chatgpt.com
# 為什麼要談「情緒」？

我們每天在社群媒體上發文、留言，這些文字裡藏著情緒。喜悅、期待、憤怒、悲傷……雖然是虛擬的字句，但卻反映了城市或社群的真實氛圍。

那麼，如果我們能把這些情緒**「轉換成可以看見、聽見的東西」**，會是什麼體驗？

葡萄牙科英布拉大學（University of Coimbra）的 CDV 實驗室 就用一個作品來回答這個問題——它的名字叫 ESSYS Sharing #UC。

案例介紹：城市情緒的「即時可視化」

ESSYS* Sharing #UC 是一個 視聽裝置（audiovisual installation），它的靈感來自於一個問題：

「我們能不能把一座城市的情緒，用影像和聲音即時呈現？」

設計團隊的做法是，從 Twitter 上抓取關於科英布拉與科英布拉大學的推文，再用 NLP（自然語言處理）模型 判斷每則推文的情緒屬性，像是：喜悅、期待、信任、恐懼、憤怒、厭惡、驚訝、悲傷。

系統接著會做兩件事：

*** 生成海報**

背景顏色、漸層、字體都隨著情緒而變化。
例如：若推文帶有「憤怒」色彩，海報的色調可能偏紅；若是「悲傷」，可能呈現冷色系。
排版並不是隨機的，而是遵循一組排字規則，確保海報既能讀懂文字，也能表達情緒氛圍。

*** 生成聲音**

系統同時生成 MIDI 音樂，透過規則與機率控制旋律與和聲。
當推文情緒偏「緊張」，聲音會更尖銳、密集；當偏「平靜」，則音樂趨於和緩。
最終，觀眾在展場裡看到的是一面不斷更新的「情緒海報牆」，並在環境音中感受到當下社群氛圍。這就是所謂的「城市情緒的即時投影」。

技術層面：三個核心模組

如果從技術角度來看，整個系統大致可以拆成三個模組：
輸入與情緒分類
使用 NLP 神經網路，把文字分類到普魯奇克情緒模型（Plutchik’s Wheel of Emotions）中的八種基本情緒。
排字模組
利用「貪婪演算法」決定文字在海報上的位置。
顏色、字體來自預設規則與隨機組合，與情緒結果對應。
聲音生成模組（ESSYS）
基於規則的音樂系統，根據不同情緒，調整旋律與音色。

為什麼這個案例值得學？

ESSYS* Sharing #UC 的價值不只是「藝術展示」，它還帶來一些啟發：

跨領域融合
NLP + 排版設計 + 音樂生成 + 視覺互動，這是一個完整的跨域應用範例。

資料如何轉化為感官體驗
文字情緒 → 視覺色彩、字型、聲音，這是一條「資料到感知」的鏈條，非常適合給互動設計或新媒體創作者參考。

城市情緒的映射
作品不是針對個人，而是針對一個城市、一所大學的「群體情緒」。這個概念可以延伸到智慧城市、社會觀察或公民參與領域。

結語

ESSYS* Sharing #UC 告訴我們：情緒不是只能被寫在文字裡，它也能被「看到、聽到」。當我們把情緒計算（Affective Computing）與生成藝術結合，原本冷冰冰的數據，會轉換成有溫度、有氛圍的互動體驗。

這不僅是一次技術實驗，也是一種提醒：數位世界的情緒，終究還是屬於人類共同的感受。