AI Summary & Key Takeaways
AI InsightFindings revealed that happiness, fear, and surprise were mostly identified as intended, while emotions such as anger and disgust were underrepresented.
📌 3 Key Takeaways
Abstract
This study investigates the effectiveness of artificial intelligence (AI)-assisted generation tools in conveying emotions within interior environments. Using MidJourney, 28 images of hotel lobbies were generated to represent six basic emotions (happiness, sadness, fear, anger, surprise, disgust) and a neutral state. Each image was evaluated through an online survey designed to measure participants' instinctive and behavioral responses, independent of personal associations. Participants were asked to select the emotion that best matched each image. Findings revealed that happiness, fear, and surprise were mostly identified as intended, while emotions such as anger and disgust were underrepresented. Participant feedback emphasized that spatial cues like lighting, color, openness, and materiality significantly influenced emotional perception. These results suggest that AI-generated visuals hold promising potential for evoking specific emotional responses in interior design, though some emotional targets remain challenging to achieve. The study provides a foundation for future research in design education, emotion-driven design, and the integration of AI into creative practice.
Özet
Bu çalışma, yapay zekâ (YZ) destekli üretim araçlarının iç mekânlarda duygu aktarımındaki etkinliğini incelemektedir. MidJourney programı kullanılarak, altı temel duygu (mutluluk, üzüntü, korku, öfke, şaşkınlık, tiksinti) ve nötr durum için otel lobisi tipolojisinde toplam 28 görsel üretilmiştir. Her görsel, kullanıcıların yalnızca içeriğe dair sezgisel ve davranışsal tepkilerini ölçmeye odaklanan bir çevrim içi anket aracılığıyla değerlendirilmiştir. Katılımcılardan her bir görsel ile en iyi eşleştiğini düşündükleri duyguyu seçmeleri istenmiştir. Bulgular, mutluluk, korku ve şaşkınlık duygularının büyük oranda doğru şekilde tanımlandığını; buna karşın tiksinti ve öfke gibi bazı duyguların beklenenin altında temsil edildiğini göstermiştir. Katılımcı geri bildirimleri, özellikle ışık, renk, açıklık ve malzeme gibi mekânsal ipuçlarının duygusal algı üzerinde etkili olduğunu vurgulamaktadır. Bu bulgular, yapay zekâ destekli görsel üretim araçlarının iç mekân tasarımında bazı duygusal hedeflerin başarısını artırmakta önemli bir potansiyele sahipken, bazı duygusal hedefler için henüz yeterli olmadığını göstermektedir. Araştırma, tasarım eğitimi, duygu temelli tasarım ve yapay zekâ entegrasyonu alanlarında gelecek çalışmalar için anlamlı bir zemin sunmaktadır.