情感计算方法的准确性不断提高，并且正如一些证据表明的那样，有能力超越传统的调查方法。 例如，食品公司 使用 的 技术（根据面部表情识别情绪）来确定消费者对其广告的情绪反应，使他们能够比传统方法更准确地预测短期销售。 苹果和谷歌等国际公司已经投资情感计算，通过为其大规模营销应用铺平道路来增强客户体验。
年的市场研究预情感计算行业的价值
预计将达到 亿美元，年增长率预计为 。 情感计算和数字技术：人工智能变得情感化 返回索引 潜在的限制和未来的发展标题投资和营销计划 将信 Outlook 电子邮件列表 任作为关键的营销资产，公司首先应该问自己：基于情感的个性化如何使享乐主义产品优于功利主义产品？ 因此，有必要确定客户何时以及如何从使用实时适应其情绪的产品和服务中获得价值，并且应检查情感计算方法与传统方法相比的预测能力，以便将两者整合到其他的。
员工愿意使用情感计算系统是应用这
些技术的先决条件因此，需要进行研究来确定影响这些系统的接受度和信任度的因素。 对此， 年的一项研究证明了一种称为算法厌恶的现象：在决策情 B2B电话列表 况下，人类不愿意相信算法做出的预测。 此外，研究还应探讨消费者是否跟踪他们的情绪。 虽然客户可能会受益，但他们在分析自己的情绪时仍然可能会感到不适。消费者如何评价这种妥协？ 对于员工来说，情感计算引发了有关他们所经历的心理结果的问题。
