Framework Establishment of Methodologies for Statistical Causal Inference in Multimedia Communications QoE

Research Project

Project/Area Number	20K04495
Research Category	Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
Allocation Type	Multi-year Fund
Section	一般
Review Section	Basic Section 21020:Communication and network engineering-related
Research Institution	Nagoya Industrial Science Research Institute
Principal Investigator	Tasaka Shuji 公益財団法人名古屋産業科学研究所, 研究部, 研究員 (80110261)
Project Period (FY)	2020-04-01 – 2023-03-31
Project Status	Completed (Fiscal Year 2022)
Budget Amount *help	¥2,600,000 (Direct Cost: ¥2,000,000、Indirect Cost: ¥600,000) Fiscal Year 2022: ¥780,000 (Direct Cost: ¥600,000、Indirect Cost: ¥180,000) Fiscal Year 2021: ¥910,000 (Direct Cost: ¥700,000、Indirect Cost: ¥210,000) Fiscal Year 2020: ¥910,000 (Direct Cost: ¥700,000、Indirect Cost: ¥210,000)
Keywords	マルチメディア通信 / QoE / 統計的因果推論 / ベイズ統計モデル / 構造方程式モデル / MCMCシミュレーション / インターネット高度化
Outline of Research at the Start	インターネット上でのマルチメディア通信QoE (Quality of Experience: ユーザ体感品質) における因果関係を，ベイズ統計モデリングにより推論する方法の枠組みを構築する．次世代の通信サービスとして有望である力覚・音声・ビデオ通信を主たる研究対象とする．まず，多次元QoE尺度を複数個の構成概念(因子)に集約してその間の因果関係を表現できるモデルを完成する．更に，ネットワークのQoS (Quality of Service: サービス品質)パラメータの構成概念も加えたモデルに拡張する．また，因果関係がQoEに及ぼす影響やそれを利用したQoE向上方策を探る．
Outline of Final Research Achievements	This project aims at establishing a framework of Bayesian methodologies for statistical causal inference of QoE (Quality of Experience) in haptic audiovisual interactive communications. We first proposed an empirical method for inferring causal directions of constructs in multidimensional QoE by structural equation models (SEMs) each with three constructs. Six SEMs with different directions were compared to show the one from the domain knowledge more plausible. We noticed that QoE can behave like the "impact-perceive-adapt" model reported by the University of Manchester in 2007. We next studied how QoS (Quality of Service) affects prediction accuracy of multidimensional QoE by taking into consideration the causal direction of QoS to QoE. We proposed SEMs and MIMIC (Multiple Indicator MultIple Cause) models, which were compared with traditional logistic regression models. We found that multiple QoE measures should be utilized jointly rather than resorting to QoS information only.
Academic Significance and Societal Importance of the Research Achievements	因果関係モデルは，全ての学術分野における基盤である．しかしながら，インターネットにおけるマルチメディア通信QoEについては，その基礎的な研究さえもなされていなかった．送信側と受信側とで因果関係が異なりうることのメカニズムの解明や数理的モデルの構築は，因果推論の学術分野を拡大させる．更には，高度情報ネットワーク社会の安全かつ円滑な発展のために有用である．また，力覚・音声・ビデオ通信は有望な次世代通信技術であり，そのQoE数理モデル構築はこの技術の発展に大いに役立つものと考える．