在数字人文与智能技术深度融合的背景下，档案利用正从“资源导向”向“体验导向”转型。情感计算作为人工智能领域的前沿技术，通过识别、分析和响应人类情感状态，为档案利用体验的精准化、人性化提供了新路径。

一、情感计算的技术特性与档案利用需求的契合性

情感计算通过多模态数据融合（文本、语音、视觉、生理信号）实现情感状态的精准识别与动态响应，其核心技术包括：

情感识别技术：基于卷积神经网络（CNN）的面部表情分析，准确率可达92%（FER-2013数据集测试结果），结合语音语调分析（如基频、共振峰参数），可实时捕捉用户情绪变化。

情感建模技术：采用隐马尔可夫模型（HMM）构建情感时序模型，结合LSTM神经网络分析用户交互历史，实现情感状态的预测与干预。

情感反馈技术：通过动态界面设计（如色彩调整、交互元素重组）和语音合成技术，生成个性化情感响应，提升用户沉浸感。

档案利用场景中，用户需求呈现高度个性化与情感化特征：

学术研究者：对档案内容的深度挖掘需求强烈，情感计算可通过分析其检索行为（如关键词输入频率、页面停留时长），预判研究兴趣点，主动推送关联档案资源。

普通公众：更关注档案的文化体验价值，情感计算可通过识别用户对档案展览的情感反馈（如凝视时长、微表情变化），优化展陈设计与导览策略。

特殊群体：如老年用户或残障人士，情感计算可通过语音情感分析提供更友好的交互方式，降低利用门槛。

二、情感计算在档案利用中的核心应用场景

（一）智能检索系统的情感化升级

传统档案检索依赖关键词匹配，存在语义理解偏差与情感交互缺失的问题。情感计算通过以下方式优化检索体验：

意图识别增强：采用BERT等预训练语言模型分析用户查询语句的情感倾向，如用户输入“急需查找某事件的详细记录”时，系统可识别出焦虑情绪，优先返回高关联度档案并提供加急服务选项。

结果动态排序：结合用户历史交互数据构建情感偏好模型，对检索结果进行情感维度排序。例如，历史检索中多次对战争档案表现出悲伤情绪的用户，系统可优先推送和平主题的档案资源。

情感化交互设计：通过语音合成技术模拟档案管理员的情感语调，在检索结果为空时自动触发安抚性反馈（如“目前未找到相关档案，建议调整查询关键词或联系我们获取帮助”）。

（二）档案展览的沉浸式情感交互

情感计算为档案展览带来多维度体验升级：

动态展陈优化：在虚拟展厅中部署情感识别摄像头，实时分析观众对展品的情感反应。例如，当系统检测到观众对某件红色档案的凝视时长超过30秒且伴随积极微表情时，自动触发该展品的详细语音讲解与关联史料推送。

个性化导览服务：基于用户情感偏好生成定制化导览路线。如通过可穿戴设备监测用户生理信号（心率、皮肤电反应），为情感波动较大的用户推荐舒缓主题的档案内容，为情绪平稳的用户推送深度研究型展品。

情感化叙事设计：运用情感计算技术构建档案内容的情感图谱，将离散的档案资源转化为具有情感脉络的故事链。例如，通过分析历史人物书信中的情感词频，生成其生平经历的情感曲线图，增强叙事感染力。

（三）档案编研的精准化内容生成

情感计算为档案编研提供数据驱动的内容优化方案：

受众情感预测：通过爬取社交媒体上的档案相关话题，运用情感分析模型预测公众兴趣点。

内容情感适配：在档案数字化加工过程中，对文本、图像等资源进行情感标注。如对历史照片添加“庄重”“喜悦”等情感标签，便于编研人员快速筛选符合特定情感基调的素材。

情感化成果呈现：利用情感计算技术生成动态化编研成果。例如，将口述历史音频转化为情感波形图，结合文字转录生成带情感标注的互动式电子档案，用户可通过滑动时间轴查看情感波动节点的详细内容。

三、未来发展趋势与展望

情感计算与档案知识图谱的深度融合：通过构建档案内容的情感知识图谱，实现档案资源的情感维度关联与智能推理。例如，用户查询“五四运动相关档案”时，系统可自动关联具有“激昂”“抗争”情感标签的文献、照片和影像资料。

情感计算在档案修复中的创新应用：利用情感计算技术分析修复人员的情感状态，优化修复流程。例如，当系统检测到修复人员因长时间工作产生疲劳情绪时，自动调整工作节奏并推送舒缓音乐。

情感计算在档案文化传播中的社会化拓展：开发基于情感计算的档案文化传播平台，通过分析用户社交媒体行为，生成个性化档案文化内容推送。

情感计算技术的应用，使档案利用从“被动供给”转向“主动共情”，重构了档案资源与用户之间的情感连接。通过情感识别优化检索效率、通过情感建模提升展览体验、通过情感反馈增强编研价值，情感计算不仅破解了档案利用中的“情感鸿沟”，更将档案事业转化为具有温度的文化体验工程。在技术伦理与法律框架的双重保障下，情感计算有望成为档案数字化转型的核心驱动力，推动档案事业从“资源宝库”向“情感枢纽”的历史性跨越。