• Search Research Projects
  • Search Researchers
  • How to Use
  1. Back to previous page

The gaze synchronizations of listeners in group discussion to contribute the cooperative knowledge construction

Research Project

Project/Area Number 19K03233
Research Category

Grant-in-Aid for Scientific Research (C)

Allocation TypeMulti-year Fund
Section一般
Review Section Basic Section 10020:Educational psychology-related
Research InstitutionTakasaki City University of Economics

Principal Investigator

木下 まゆみ  高崎経済大学, 経済学部, 教授 (40404909)

Project Period (FY) 2019-04-01 – 2025-03-31
Project Status Granted (Fiscal Year 2023)
Budget Amount *help
¥2,990,000 (Direct Cost: ¥2,300,000、Indirect Cost: ¥690,000)
Fiscal Year 2021: ¥650,000 (Direct Cost: ¥500,000、Indirect Cost: ¥150,000)
Fiscal Year 2020: ¥780,000 (Direct Cost: ¥600,000、Indirect Cost: ¥180,000)
Fiscal Year 2019: ¥1,560,000 (Direct Cost: ¥1,200,000、Indirect Cost: ¥360,000)
Keywords集団討論 / 視線配布 / 判別 / 機械学習 / 過程評価 / 統計的ネットワーク分析 / 活性化 / 同期性 / 身体動作 / コミュニケーション / 発言順序 / 理解深化 / 発言機会 / ネットワーク分析 / 聞き手 / 発言の質 / 協同学習
Outline of Research at the Start

本研究では、集団討論における協同的な知識構築の要因として聞き手の視線に着目し、複数の聞き手が同時に話し手を見るという同期性が、1つの発言を発端として発言が重ねられていく連鎖をもたらし、議論の質を高める過程を明らかにする。 初年度の研究1では、集団討論での発話開始前後での視線配布の同期性を確認する。次年度の研究2では、視線配布の同期性と発言の連鎖および議論の質との関連を明らかにする。そして、最終年度の研究3では、同期性の促進方法の開発に向けた探索的研究を行い(研究3)、集団討論の効果的実施に関する具体的な手続きを提示する。

Outline of Annual Research Achievements

研究目的①:前年度の研究において、集団討論での均等な発言が議論の質の高さと関連する可能性が示唆された。今年度は、討論の評価方法として統計的ネットワーク分析を実施し、議論の質との関連を検討する。方法:討論の録画データの中から、発言権の移動が生じやすいステップ4(話題の理解)、ステップ6(話題の適用)の動画それぞれ2本を分析対象とし、GUP検定(推移性の有意性検定)を行った。結果と考察:ステップ4の動画2本の推移性は、.85、.51、ステップ6の2本の推移性は、.78*、.66であった。研究代表者とコーダーにより、それぞれの動画における討論の方向性を決定づける発言の頻度を評価し、4つの中で最もその頻度が多かった討論場面で有意な推移性が認められたことから、特定の参加者に偏らない均等な発言が議論の質を高めることが示唆された。さらに、この結果から、推移性が集団討論の質を反映するものであり、討論の過程評価の指標の1つになることも考えられる。

研究目的②:視線配布のコーディングについて、表情計測ソフトと機械学習の活用により、その自動的判別を試みる。方法:人物の正面顔を撮影した動画を用い、表情計測ソフト(OpenFace)を通じて視線の方向性データを得た。また、同一の動画に関してコーダー2名が視線配布(正面を向いているか否か)を判定した。コーダーによる判定を教師データとし、機械学習による判別を行った。結果と考察:訓練データ80%、テストデータ20%とし、5つの判別モデルの正解率、適合率、再現率を求めた。 その結果、k近傍法(それぞれ 79.29 %、74.70%、81.58%)、ランダムフォレスト(79.88% 、77.63%、77.63%)の2つが他よりも高い数値を示した。コード化の基準改善などで各種指標を向上させる必要があるが、自動的判別の実用可能性は十分あると考えられる。

Current Status of Research Progress
Current Status of Research Progress

3: Progress in research has been slightly delayed.

Reason

コロナ禍により集団討論を実施できない状況が続いてきたが、状況が改善し、データ収集が可能になった。今年度の研究によって視線配布のコーディングが自動化できる可能性が示された。また、討論のプロセス評価として、これまで報告してきたネットワークの次数中心性などの記述的指標に加え、それら指標の統計的検定も活用できることが示され、当初の計画進度より遅れはあるものの、今後の研究に有用な知見が得られている。

Strategy for Future Research Activity

視線配布の自動判別に関する機械学習を検討し、より高い精度のモデルを見出す予定である。また、前年度指摘したように、注意伝搬効果の1つとして参加者間の視線配布の同期性を検討する。これらの要因と、発話内容および討論プロセスとの関連を検討し、聞き手の視線配布が討論の活性化に与える影響について検討する。

Report

(5 results)
  • 2023 Research-status Report
  • 2022 Research-status Report
  • 2021 Research-status Report
  • 2020 Research-status Report
  • 2019 Research-status Report
  • Research Products

    (3 results)

All 2021 2020

All Presentation (3 results) (of which Int'l Joint Research: 2 results)

  • [Presentation] The effect of bodily motions to show wants for a speech on activating turn-taking in group discussion2021

    • Author(s)
      Kinoshita, M.
    • Organizer
      the 32th International Congress of Psychology
    • Related Report
      2021 Research-status Report
    • Int'l Joint Research
  • [Presentation] 集団討論における過程評価の検討 話者交替のネットワーク分析2021

    • Author(s)
      木下まゆみ
    • Organizer
      日本心理学会第85回大会
    • Related Report
      2021 Research-status Report
  • [Presentation] The effect of bodily motions to show wants for a speech on activating turn-taking in group discussion.2020

    • Author(s)
      Mayumi Kinoshita
    • Organizer
      International Congress of Psychology
    • Related Report
      2019 Research-status Report
    • Int'l Joint Research

URL: 

Published: 2019-04-18   Modified: 2024-12-25  

Information User Guide FAQ News Terms of Use Attribution of KAKENHI

Powered by NII kakenhi