Investigating emotional conveyance in AI-generated interior design: A user perception experiment

Yıl 2026, Cilt: 41 Sayı: 1 , 625 - 638 , 31.03.2026

Elif Güneş , Bülent Ünal , Doğan Can Hatunoğlu

https://doi.org/10.17341/gazimmfd.1811620

https://izlik.org/JA56BN85NT

Öz

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.

Anahtar Kelimeler

Artificial intelligence-assisted design , emotional spatial perception , relationship between interior spaces and emotions , MidJourney , visualization

Etik Beyan

Our scientific research project proposal titled “ Investigating Emotional Conveyance in AI-Generated Interior Design: A User Perception Experiment” was approved by the members of the Atılım University Human Research Ethics Committee on July 30, 2025. The Ethics Committee Final Report has been shared in the Files section.

Proje Numarası

Sayı: 604.01.02-491

Teşekkür

The authors would like to thank the valuable participants who voluntarily completed the research surveys and the University Human Research Ethics Committee for permitting the surveys to be conducted.

Yapay zekâ (AI) tarafından oluşturulan iç mekân tasarımlarında duygusal iletişimi inceleme: Bir kullanıcı algısı deneyi

https://izlik.org/JA56BN85NT

Öz

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.

Anahtar Kelimeler

Yapay zekâ destekli tasarım , duygusal mekân algısı , iç mekân ve duygu ilişkisi , MidJourney , görselleştirme

Etik Beyan

"Yapay zeka destekli iç mekan tasarımında duygusal aktarımın araştırılması: Bir kullanıcı algısı deneyi" başlıklı bilimsel araştırma proje önerimiz "Atılım Üniversitesi İnsan Araştırmaları Etik Kurulu" üyeleri tarafından 30.07.2025 tarihinde onaylanmıştır. Etik Kurul Sonuç Raporu Dosyalar bölümünde paylaşılmıştır.

Proje Numarası

Sayı: 604.01.02-491

Teşekkür

Yazarlar, araştırma anketlerini gönüllü olarak dolduran değerli katılımcılara ve anketlerin yapılmasına izin veren Üniversite İnsan Araştırmaları Etik Kurulu'na teşekkür ederler.

Kaynakça

• 1. Öcal A., Analysis of emotional attitudes toward autonomous vehicles: A comparative approach using language models, Journal of the Faculty of Engineering and Architecture of Gazi University, 40 (1), 2515-2525, 2025.
• 2. Thampanichwat, C., Wongvorachan, T., Sirisakdi, L., Chunhajinda, P., Bunyarittikit, S., ve Wongmahasiri, R., Mindful architecture from text-to-image YZ perspectives: A case study of DALL-E, Midjourney, and stable diffusion, Buildings, 15 (6), 972, 2025.
• 3. Arda, D., Investigation of Artificial Intelligence Tools in Design Process and Creativity, Master Tezi, Orta Doğu Teknik Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, Ankara, 2024.
• 4. Paananen, V., Oppenlaender, J., ve Visuri, A., Using text-to-image generation for architectural design ideation, International Journal of Architectural Computing, 22 (3), 458-474, 2024.
• 5. Tepecik A., Demir E., Analysis of Turkish audio recording data labeled with three emotions popular machine learning algorithms, Journal of the Faculty of Engineering and Architecture of Gazi University 39 (2), 709-716, 2024.
• 6. Shahidi, R., Golmohammadi, R., Babamiri, M., Faradmal, M., ve Aliabadi, M., Effect of warm/cool white lights on visual perception and mood in warm/cool color environments, EXCLI Journal, 20, 1379-1393, 2021.
• 7. Hyun Cha, S., Zhang, S., ve Kim, T. W., Effects of interior color schemes on emotion, task performance, and heart rate in immersive virtual environments, Journal of Interior Design, 45 (4), 51-65, 2020.
• 8. Reddy, S. M., Chakrabarti, D., ve Karmakar, S., Emotion and interior space design: An ergonomic perspective, A Journal of Prevention, Asessment & Rehabilitation, 41 (1), 1071-1078, 2012.
• 9. Güneş, E., ve Olguntürk, N., Color-emotion associations in interiors, Color Research and Application, 45 (1), 129-141, 2019.
• 10. Li, Y., Chen, H., Yu, P., ve Yang, L., A Review of artificial intelligence in enhancing architectural design efficiency, Applied Sciences, 15, 1476 / 1-22, 2025.
• 11. Savur, D., ve Emekçi, Ş., Evaluating generative YZ capabilities for architectural visualization., 4th international civil engineering & architectural conference (ICEARC’25), Trabzon-Türkiye, 17-19 Mayıs, 2025.
• 12. Patel, K., Beeram, D., Ramamurthy, P., Grag, P., ve Kumar, S., YZ-Enhanced design: Revolutionizing methodologies and workflows, International Journal of Artificial Intelligence Research and Development (IJYZRD), 2 (1), 135-157, 2024.
• 13. Verganti, R., Vendraminelli, L., ve Iansiti, M., Innovation and design in the age of artificial intelligence, Journal of Product Innovation Management, 37 (3), 209-272, 2020.
• 14. Ben-Ze’ev, A., The subtlety of emotions, The MIT Press, Cambridge, MA, Amerika Birleşik Devletleri, 2000.
• 15. Izard, C. E., Human emotions, Plenum Press, New York, NY, Amerika Birleşik Devletleri, 1977.
• 16. TenHouten, W. D., A general theory of emotions and social life, Routledge, Taylor & Francis Group, Londra, Birleşik Krallık, 2007.
• 17. Helvacıoğlu, E., Colour-emotion associations in interior spaces, Doktora Tezi, İhsan Doğramacı Bilkent Üniversitesi, Ekonomi ve Sosyal Bilimler Enstitüsü, Ankara, 2011.
• 18. Orthony, A., Clore, G.L., ve Collins, A., The cognitive structure of emotions, Cambridge University Press, Cambridge, Birleşik Krallık, 1988.
• 19. Ekman, P., ve Friesen, W. V., Constants across cultures in the face and emotion, Journal of Personality and Social Psychology, 17 (2), 124-129, 1971.
• 20. Evans, D., Emotion: The science of sentiment, Oxford University Press, Oxford, Birleşik Krallık, 2002.
• 21. Norman, D., Emotional design: why we love (or hate) everyday things, Basic Books, New York, NY, Amerika Birleşik Devletleri, 2004.
• 22. Barker, R. G., Ecological psychology: concepts and methods for studying the environment of human behavior, Stanford University Press, Redwood City, CA, Amerika Birleşik Devletleri, 1968.
• 23. Zeisel, J., Inquiry by Design: Environment/Behavior/Neuroscience in Architecture, Interiors, Landscape, and Planning (Revised Edition), W. W. Norton & Company, New York, NY, Amerika Birleşik Devletleri, 2006.
• 24. Rapuano, M., Sarno, M., Ruotolo, F., Ruggiero, G., Luliano, S., Masullo, M., Maffei, L., Cioffi, F., ve Lachini, T., Emotional Reactions to different Indoor Solutions: The role of age, Buildings, 13 (7), 1-13, 2023.
• 25. Elliot, A. J., ve MYZer, M. A., Color and psychological functioning, Current Directions in Psychological Science, 16 (5), 250–254, 2007.
• 26. Kwallek, N., Lewis, C. M., ve Robbins, A. S., Effects of office interior color on workers' mood and productivity, Perceptual and Motor Skills, 66 (1), 123-128, 1988.
• 27. Madan, Ö. K., Chamilothori, K., Duijnhoven J. V., Aarts, M. P. J., ve De Kort Y. A. W., Restorative effects of daylight in indoor environments – A systematic literature review, Journal of Environmental Psychology, 97, 102323, 2024.
• 28. Zhang, H. ve Zhou, D., Effects of daylight intensity on emotion regulation in a virtual healing space, Human Factors in Design, Engineering, and Computing, 159, 1178–1186, 2024.
• 29. Zhang, Z., Fort, J. M., Mateu, L. G., ve Chi, Y., Uncovering the connection between ceiling height and emotional reactions in art galleries with editable 360-degree VR panoramic scenes, Frontiers in Psychology, 14, 1-14, 2023.
• 30. Russell, S., ve Norvig, P., Artificial Intelligence: A Modern Approach (4th ed.), Pearson, Harlow, Birleşik Krallık, 2020.
• 31. Igbokwe, I. C., Application of Artificial Intelligence (YZ) in Educational Management, International Journal of Scientific and Research Publications, 13 (3), 300-307, 2023.
• 32. Fitria, T. N., Artificial intelligence (YZ) in education: Using YZ tools for teaching and learning process, Prosiding seminar nasional & call for paper STIE AAS, 134-147, 2021.
• 33. Goodfellow, I., Pouget‐Abadie, J., Mirza, M., Xu, B., Warde‐Farley, D., OzYZr, S., Courville, A., ve Bengio, Y., Generative adversarial nets, Advances in Neural Information Processing Systems, 27, 2672–2680, 2014.
• 34. Derevyanko, N., ve Zalevska, O., Comparative analysis of neural networks Midjourney, Stable Diffusion, and DALL-E and ways of their implementation in the educational process of students of design specialities, Scientific Bulletin of Mukachevo State University Series Pedagogy and Psychology, 9 (3), 36-44, 2023.
• 35. Radford, A., Kim, J. W., Hallacy, C., Ramesh, A., Goh, G., Agarwal, S., Sastry, G., Askell, A., Mishkin, P., Clark, J., Krueger, G., ve Sutskever, I., Learning transferable visual models from natural language supervision, International conference on machine learning, 8748-8763, 2021.
• 36. Zhou, K., Yang, J., Loy, C. C., ve Liu, Z., Learning to prompt for vision-language models, International Journal of Computer Vision, 130 (9), 2337-2348, 2022
• 37. Hoşer, M., ve Köymen, E. Analysis of text-to-image artificial intelligence systems in terms of contribution to interior coloring, Bilişim Teknolojileri Dergisi, 16 (4), 2023.
• 38. Chen, J., Shao, Z., ve Hu, Bin. Generating interior design from text: A new diffusion model-based method for efficient creative design, Buildings, 13, 1861, 2023.
• 39. Ayaz, O., Yapay Zeka Destekli Mıdjourney Görüntü Oluşturma Modelinin İç Mimari Tasarım Sürecinde Değerlendirilmesi Üzerine Bir Bakış, Mester Tezi, Mimar Sinan Güzel Sanatlar Üniversitesi, İstanbul, 2024.