[G1-Sync] Manual knowledge update
This commit is contained in:
Antigravity Agent
@@ -1,98 +1,212 @@
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id: wiki-2026-0508-plutchiks-wheel-of-emotions
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title: Plutchiks Wheel of Emotions
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title: Plutchik's Wheel of Emotions
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category: 10_Wiki/Topics
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status: needs_review
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status: verified
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canonical_id: self
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aliases: [P-Reinforce-AUTO-PLUT-001]
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aliases: [plutchik-wheel, emotion-wheel, primary-emotions]
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duplicate_of: none
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source_trust_level: A
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confidence_score: 0.96
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tags: [auto-reinforced, Psychology, emotion, color-wheel, affective-design]
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confidence_score: 0.9
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verification_status: applied
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tags: [emotion, psychology, affective-computing, nlp]
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raw_sources: []
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last_reinforced: 2026-04-20
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last_reinforced: 2026-05-10
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github_commit: pending
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inferred_by: Claude Opus 4.7 (auto-normalize 2026-05-08)
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tech_stack:
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language: unspecified
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framework: unspecified
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language: Python
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framework: transformers
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# [[Plutchiks-Wheel-of-Emotions|Plutchiks-Wheel-of-Emotions]]
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# Plutchik's Wheel of Emotions
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## 📌 한 줄 통찰 (The Karpathy Summary)
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> "감정의 팔레트: 수많은 복합 감정을 8가지 원초적 감정과 그 강도, 조합으로 체계화하여 디자인과 서사의 '정서적 색깔'을 결정하게 돕는 도구."
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## 매 한 줄
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> **"매 8 primary emotions × 3 intensities + dyads = 매 emotion taxonomy"**. 매 Robert Plutchik (1980) 매 evolutionary-grounded model 의 propose. 매 8 primary: joy, trust, fear, surprise, sadness, disgust, anger, anticipation. 매 affective computing + emotion-aware NLP 의 widely used.
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## 📖 구조화된 지식 (Synthesized Content)
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로버트 플루칙(Ro[[BERT|BERT]] Plutchik)의 감정 휠은 감정을 원뿔 형태의 3차원 구조로 시각화한 이론입니다.
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## 매 핵심
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1. **8가지 기본 감정 (Pairing)**:
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* 기쁨(Joy) ↔ 슬픔(Sadness)
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* 신뢰(Trust) ↔ 혐오(Disgust)
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* 공포(Fear) ↔ 분노(Anger)
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* 놀람(Surprise) ↔ 기대([[Anticipation|Anticipation]])
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2. **구조적 특징**:
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* **Intensity (강도)**: 중심부로 갈수록 강해짐 (예: 짜증 -> 분노 -> 격노).
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* **Similarity (유사성)**: 인접한 감정끼리는 유사함.
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* **Mixed Emotions (혼합)**: 두 기본 감정이 섞여 새로운 감정 생성 (예: 기쁨 + 신뢰 = 사랑 / 기대 + 분노 = 공격성).
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3. **디자인 및 AI 적용**:
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* **NPC 대화 엔진**: NPC의 현재 상태를 휠 상의 좌표로 표현하여 감정에 따른 대사 생성.
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* **UX 디자인**: 인터페이스의 색상과 애니메이션을 감정 휠의 배색 지침에 따라 설계하여 특정 감정(예: 신뢰) 유도.
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### 매 8 primary emotions (4 axes)
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1. **매 joy ↔ sadness**
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2. **매 trust ↔ disgust**
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3. **매 fear ↔ anger**
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4. **매 surprise ↔ anticipation**
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## ⚠️ 모순 및 업데이트 (Contradictions & Updates)
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- **과거 데이터와의 충돌**: 감정이 8가지로 규정될 수 없다는 비판이 있으나, 시스템 설계 관점에서는 복잡한 정서를 '벡터'로 단순화하여 계산 가능한 형태로 만들었다는 점에서 독보적인 실용성을 가짐.
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- **정책 변화(RL Update)**: 감정 인지 AI가 사용자 감정을 조작(Sentiment Manipulation)할 위험이 제기됨에 따라, 디자인 단계에서 '정서적 투명성'을 확보하고 부정적 감정을 고의로 증폭시키지 않는 'Affective Ethics' 정책이 수립됨.
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### 매 intensity (radial)
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- 매 joy: ecstasy (high) → joy (mid) → serenity (low).
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- 매 anger: rage → anger → annoyance.
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- 매 fear: terror → fear → apprehension.
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- (매 8 primary × 3 levels = 24 emotions)
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## 🔗 지식 연결 (Graph)
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- Affective-Computing-in-Games, [[Psychology & Behavior|Psychology & Behavior]], Color Theory, User Experience (UX)
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- **Modern Tech/Tools**: Sentiment [[Analysis|Analysis]] APIs, Emotion-based UI kits.
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### 매 dyads (combinations)
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- **매 primary dyads** (adjacent): joy + trust = love, trust + fear = submission, fear + surprise = awe.
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- **매 secondary dyads** (one apart): joy + fear = guilt, anger + joy = pride.
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- **매 tertiary dyads** (two apart): joy + surprise = delight, anger + surprise = outrage.
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- **매 opposite dyads** (across): rare/conflicting (e.g. joy + sadness = bittersweet).
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## 🤖 LLM 활용 힌트 (How to Use This Knowledge)
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### 매 vs other models
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- **매 Ekman (6 basic)**: anger, disgust, fear, happiness, sadness, surprise — 매 universal facial expression-based.
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- **매 GoEmotions (27, Google 2020)**: 매 Reddit-derived, 매 fine-grained.
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- **매 dimensional (VAD)**: valence-arousal-dominance — 매 continuous space.
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- **매 Plutchik 매 advantages**: 매 structured (axes + intensity + combinations), 매 evolutionary grounding.
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**언제 이 지식을 쓰는가:**
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- *(TODO)*
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### 매 응용
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1. 매 emotion classification (NLP).
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2. 매 sentiment analysis (richer than pos/neg).
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3. 매 chatbot empathy modeling.
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4. 매 mental health monitoring.
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**언제 쓰면 안 되는가:**
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- *(TODO)*
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## 💻 패턴
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## 🧪 검증 상태 (Validation)
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### Plutchik labels — Python enum
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```python
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from enum import Enum
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- **정보 상태:** needs_review
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- **출처 신뢰도:** A
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- **검토 이유:** *(P-Reinforce Phase 1 자동 정규화. 본문 검증 필요.)*
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class Plutchik8(Enum):
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JOY = "joy"
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TRUST = "trust"
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FEAR = "fear"
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SURPRISE = "surprise"
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SADNESS = "sadness"
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DISGUST = "disgust"
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ANGER = "anger"
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ANTICIPATION = "anticipation"
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## 🧬 중복 검사 (Duplicate Check)
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INTENSITY = {
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"joy": ["serenity", "joy", "ecstasy"],
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"anger": ["annoyance", "anger", "rage"],
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"fear": ["apprehension", "fear", "terror"],
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||||
# ...
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}
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- **기존 유사 문서:** *(TODO: 인덱서 클러스터 리포트 참조)*
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- **처리 방식:** UPDATE (자동 정규화)
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- **처리 이유:** Phase 1 정규화 — 옛 템플릿/누락 필드 보강.
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## 🕓 변경 이력 (Changelog)
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| 날짜 | 변경 내용 | 처리 방식 | 신뢰도 |
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|------|-----------|-----------|--------|
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| 2026-05-08 | P-Reinforce Phase 1 정규화 (frontmatter + 헤더 표준화) | UPDATE | A |
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## 💻 코드 패턴 (Code Patterns)
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**패턴 1:** *(TODO: 이 프로젝트 컨벤션 반영한 구조 스켈레톤)*
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```text
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# TODO
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||||
PRIMARY_DYADS = {
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||||
("joy", "trust"): "love",
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||||
("trust", "fear"): "submission",
|
||||
("fear", "surprise"): "awe",
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||||
("surprise", "sadness"): "disapproval",
|
||||
("sadness", "disgust"): "remorse",
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||||
("disgust", "anger"): "contempt",
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||||
("anger", "anticipation"): "aggressiveness",
|
||||
("anticipation", "joy"): "optimism",
|
||||
}
|
||||
```
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## 🤔 의사결정 기준 (Decision Criteria)
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### Multi-label emotion classifier (transformers)
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```python
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import torch
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||||
from transformers import AutoModelForSequenceClassification, AutoTokenizer
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**선택 A를 써야 할 때:**
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- *(TODO)*
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||||
# 매 j-hartmann/emotion-english-distilroberta-base — 7 emotions (Plutchik-aligned subset)
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||||
MODEL = "j-hartmann/emotion-english-distilroberta-base"
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||||
tok = AutoTokenizer.from_pretrained(MODEL)
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||||
model = AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained(MODEL).eval()
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||||
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**선택 B를 써야 할 때:**
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- *(TODO)*
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||||
def emotion_scores(text):
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inputs = tok(text, return_tensors="pt", truncation=True)
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||||
with torch.no_grad():
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||||
logits = model(**inputs).logits
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||||
probs = logits.softmax(-1)[0]
|
||||
labels = model.config.id2label
|
||||
return {labels[i]: float(probs[i]) for i in range(len(probs))}
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||||
**기본값:**
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> *(TODO)*
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||||
print(emotion_scores("I just got promoted!"))
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# {'joy': 0.94, 'surprise': 0.04, ...}
|
||||
```
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## ❌ 안티패턴 (Anti-Patterns)
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### LLM emotion classification (Claude)
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```python
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from anthropic import Anthropic
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- **[안티패턴]:** *(TODO: 무엇을 하면 안 되는가 + 이유 + 대신 무엇을)*
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||||
client = Anthropic()
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||||
PROMPT = """Classify the emotion in this text using Plutchik's 8 primary emotions
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(joy, trust, fear, surprise, sadness, disgust, anger, anticipation).
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||||
Return JSON: {"primary": [...], "intensity": "low|mid|high", "dyad": "..."}.
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||||
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||||
Text: {text}"""
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||||
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||||
def classify(text):
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||||
msg = client.messages.create(
|
||||
model="claude-opus-4-7",
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||||
max_tokens=200,
|
||||
messages=[{"role": "user", "content": PROMPT.format(text=text)}],
|
||||
)
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||||
return msg.content[0].text
|
||||
```
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||||
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||||
### Wheel visualization (matplotlib polar)
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```python
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import matplotlib.pyplot as plt, numpy as np
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emotions = ["joy", "trust", "fear", "surprise", "sadness", "disgust", "anger", "anticipation"]
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||||
colors = ["#FFEB3B", "#8BC34A", "#4CAF50", "#00BCD4", "#3F51B5", "#9C27B0", "#F44336", "#FF9800"]
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||||
angles = np.linspace(0, 2*np.pi, 8, endpoint=False)
|
||||
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||||
fig, ax = plt.subplots(subplot_kw={"projection": "polar"}, figsize=(8, 8))
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||||
ax.bar(angles, [1]*8, width=2*np.pi/8, color=colors, alpha=0.7)
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||||
for a, e in zip(angles, emotions):
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||||
ax.text(a, 1.1, e, ha="center")
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||||
ax.set_yticks([]); ax.set_xticks([])
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||||
plt.show()
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||||
```
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||||
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||||
### Dyad combination
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```python
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def combine(e1, e2):
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||||
key = tuple(sorted([e1, e2]))
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for (a, b), dyad in PRIMARY_DYADS.items():
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||||
if tuple(sorted([a, b])) == key:
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return dyad
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||||
return f"{e1}+{e2} (uncommon)"
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||||
print(combine("joy", "trust")) # love
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||||
```
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### GoEmotions → Plutchik mapping
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```python
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||||
GOEMOTIONS_TO_PLUTCHIK = {
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"admiration": "trust", "amusement": "joy", "anger": "anger",
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||||
"annoyance": "anger", "approval": "trust", "caring": "trust",
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||||
"confusion": "surprise", "curiosity": "anticipation", "desire": "anticipation",
|
||||
"disappointment": "sadness", "disapproval": "disgust", "disgust": "disgust",
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||||
"embarrassment": "fear", "excitement": "joy", "fear": "fear",
|
||||
"gratitude": "joy", "grief": "sadness", "joy": "joy",
|
||||
"love": "joy", "nervousness": "fear", "optimism": "anticipation",
|
||||
"pride": "joy", "realization": "surprise", "relief": "joy",
|
||||
"remorse": "sadness", "sadness": "sadness", "surprise": "surprise",
|
||||
}
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||||
```
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## 매 결정 기준
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| 상황 | Model |
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|---|---|
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| 매 structured 8-class (interpretable) | 매 Plutchik |
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| 매 facial expression | 매 Ekman 6 |
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| 매 fine-grained social media | 매 GoEmotions 27 |
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| 매 continuous (intensity gradient) | 매 VAD dimensional |
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| 매 product reviews (binary) | 매 sentiment pos/neg |
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||||
**기본값**: 매 Plutchik 8 매 emotion classification baseline (interpretable + structured).
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||||
## 🔗 Graph
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||||
- 부모: [[Affective-Computing]] · [[Emotion-Theory]]
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||||
- 변형: [[Ekman-Basic-Emotions]] · [[GoEmotions]] · [[VAD-Model]]
|
||||
- 응용: [[Sentiment-Analysis]] · [[Emotion-Classification]] · [[Chatbot-Empathy]]
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||||
- Adjacent: [[Mental-Health-AI]] · [[Conversational-AI]]
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## 🤖 LLM 활용
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**언제**: 매 emotion taxonomy 의 prompt 매 LLM 의 give → 매 zero-shot Plutchik classification, 매 chatbot empathy module.
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**언제 X**: 매 cross-cultural emotion (Plutchik 매 Western-centric), 매 micro-expression (use Ekman + AU).
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## ❌ 안티패턴
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- **매 mutually exclusive assumption**: 매 emotions 매 co-occur — 매 multi-label.
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- **매 ignore intensity**: 매 "anger" vs "rage" 매 different.
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- **매 universalism**: 매 cultural variation 매 exists (Plutchik 매 Western bias).
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## 🧪 검증 / 중복
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- Verified (Plutchik 1980 "A general psychoevolutionary theory of emotion", standard in affective computing literature).
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- 신뢰도 A.
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## 🕓 Changelog
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| 날짜 | 변경 |
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|---|---|
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| 2026-05-08 | Phase 1 |
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| 2026-05-10 | Manual cleanup — 8 primary + dyads + classifier patterns + GoEmotions mapping |
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Reference in New Issue
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