Thông tin biểu tượng gồm nét mặt, lời nói, giọng nói; thông tin cảm xúc gồm nhịp tim, sóng não.

• Sóng não được đo bằng thiết bị NeuroSky Mindwave Mobile, tính toán attention và meditation từ 0–100.
• - Nhịp tim được phân tích bằng chỉ số pNN50: tỷ lệ số khoảng thời gian giữa hai nhịp tim liên tiếp có độ lệch >50ms trong 30 nhịp gần nhất.
• - Mô hình Circumplex: trục X là pNN50 (dễ chịu), trục Y là attention–meditation (tỉnh táo).
• - Thí nghiệm 1: so sánh độ chính xác giữa phương pháp biểu cảm khuôn mặt (OKAO Vision) và phương pháp sinh học khi người dùng xem video gây vui.
• - Kết quả: người biểu cảm mạnh thì phương pháp khuôn mặt chính xác hơn; người ít biểu cảm thì phương pháp sinh học vượt trội.
• - Thí nghiệm 2: chia video thành 7 cảnh, đo “mức độ vui” bằng vector sinh học và so sánh với đánh giá chủ quan.
• - Kết quả: độ chính xác khác nhau giữa người, có tương quan với đặc điểm cá nhân như “mệt mỏi” (tired whiff) và “tính thực tế” (realistic).
• - Phân tích thống kê: hệ số tương quan giữa tired whiff và sai số MAE là 0.56 (p<0.03); giữa realistic và MAE là -0.6 (p<0.013).
• - Thảo luận: cần cá nhân hóa thuật toán theo đặc điểm người dùng, cải thiện cảm biến sinh học, và mở rộng sang các cảm xúc khác ngoài “vui”.