想象一下当你正在看广告的时候，你的电脑或者手机能够立刻知道你是否喜欢这则广告里的商品；想象一下当你在驾驶中感到疲惫的时候你的车自动开始与你聊天，调节空调与收音机；或者想象一下视频或者电影因你对某些特定角色的反应而改变整个故事情节。这就是未来，到那时这些设备不仅根据我们的行为或生理上的暗示，同时还能够依据我们的情感做出反应。 情感计算旨在研究并发展能够识别、理解、处理和模拟人类不同情绪状态的系统与设备。它是一门跨学科交叉领域的计算机科学，涉及心理学与认知科学。
利用软件跟踪的面部表情（credit：MIT News/Limited license）
情感计算领域中应用的大部分软件可以追踪情感，例如高兴、困惑、惊讶以及厌恶，通过仔细观察脸庞所在环境并识别面部主要区域——嘴唇、鼻子、眼睛与眉毛。软件会为每张脸标记点位，并追踪这些点如何相对于其他点来运动。皮肤纹理——例如皱纹——同时也被追踪记录并结合到面部点位的信息里。最后，软件通过对比之前所分析的记录来识别出一种表情。
情感计算的应用非常广泛且多样，例如线上学习应用。调整学习速度，并且当学习者感到单调、有趣、挫折或愉悦时改变虚拟老师的风格。营销机构可以观察和记录消费者对于广告和产品的反应，测试其在市场中的广泛反响。手机应用也许有一天会根据用户的心情来挑选音乐、新闻时事或游戏，而健身追踪器则可以推荐特定种类的运动以使得我们头脑清醒，克服挫折，或干脆建议我们去放松游戏。
情感计算依赖于测量两种主要部分：交感身形系统和副交感神经系统。交感神经系统控制我们“战斗或逃跑（fight or flight）”的反应，加快我们的心率，可以通过检测皮肤导电性获得。副交感神经系统控制我们的“休息和消化（rest and digest）”的反应，降低心率，直接通过心率的变率获得。由此，当人们的心率加快，启发电脉冲，计算机就可以识别出人们正对某事感兴趣。相似地，计算机可以识别出人们对某事失去兴趣，因为他们的眼神徘徊不定，心率下降，同时“带电更少”。
尽管一些社会科学家认为与情感计算中的设定相比，周边环境在识别情感中所占的比例远更大一些，但实验研究已经证明忽视环境的计算机在揭露情感上比人类更精确。计算机在区分礼貌、社交性微笑与内心高兴所激发的微笑以及假装疼痛与真实疼痛时经常胜于真实的人类。其中的一个原因就是计算机拥有强大的关注力，甚至在做出表情的人本身都毫无意识的情况下，识别出转瞬即逝的表情。
关于情感计算将如何改变媒体、市场、教育与其他工业的更多讯息，Rosalind Picard，“情感计算”术语的发明者，分享了她为何认为将情感融入于机械环境中是一件重要的事。
