Research on emotion integrates experiential, behavioural, and physiological dimensions. Traditional approaches have relied on self-reported data, but advances in wearable technology now allow access to real-time physiological signals. The Empatica E4 wristband and Situation Specific Arousal Analyzer (SSAA) enable non-clinical studies of state anxiety in language learning. SSAA links physiological arousal with motivation, achievement, and willingness to communicate, offering deeper insights beyond self-report measures. SSAA processes data exported from E4 Connect, including Heart Rate (HR), Heart Rate Variability (HRV), and Electrodermal Activity (EDA), using researcher-defined time intervals. It supports both micro-level analyses (e.g., second-by-second task changes) and macro-level analyses across full sessions. The system computes means and standard deviations for HR and EDA, while HRV is analyzed across time-, frequency-, and non-linear domains. Results export as structured .CSV files with Lomb-Scargle Periodograms and Poincaré plots, enabling fine-grained analysis of autonomic arousal.

感情研究では、体験・行動・生理の3側面を統合的に捉えることが重要です。従来の研究は主に自己報告に依存してきましたが、ウェアラブル技術の進展により、リアルタイム生理データの取得が容易になりました。Empatica E4 リストバンドとSSAA（Situation Specific Arousal Analyzer）は、外国語学習における状態不安を対象とする非臨床的研究を可能にします。SSAA は動機づけ・達成・コミュニケーション意欲などの情意要因と生理データを結びつけ、自己報告に依存しない分析を実現します。SSAA は E4 Connect からエクスポートされたデータをもとに、心拍数（HR）、心拍変動（HRV）、皮膚電気活動（EDA） を 研究者が設定した時間間隔で処理します。ミクロ分析（例：発話中の秒単位変化）から マクロ分析（授業全体など）まで対応し、平均値・標準偏差を算出します。HRV は 時間領域・周波数領域・非線形指標で評価され、EDA は 0.25秒ごとにサンプリングされます。結果は .CSV ファイル として出力され、ピリオドグラムや Poincaré プロット などの視覚的分析も生成されます。