Automatic Measurement of Content Ratings in Virtual Spaces
Project/Area Number |
21K01749
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Research Category |
Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
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Allocation Type | Multi-year Fund |
Section | 一般 |
Review Section |
Basic Section 07090:Commerce-related
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Research Institution | Musashino University |
Principal Investigator |
中村 亮太 武蔵野大学, データサイエンス学部, 准教授 (80460096)
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Project Period (FY) |
2021-04-01 – 2024-03-31
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Project Status |
Granted (Fiscal Year 2022)
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Budget Amount *help |
¥4,160,000 (Direct Cost: ¥3,200,000、Indirect Cost: ¥960,000)
Fiscal Year 2023: ¥260,000 (Direct Cost: ¥200,000、Indirect Cost: ¥60,000)
Fiscal Year 2022: ¥130,000 (Direct Cost: ¥100,000、Indirect Cost: ¥30,000)
Fiscal Year 2021: ¥3,770,000 (Direct Cost: ¥2,900,000、Indirect Cost: ¥870,000)
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Keywords | バーチャル時空間再生システム / VR / 行動センシング / バーチャル展示会 / バーチャル空間 / VRHMD / 行動認識 |
Outline of Research at the Start |
VRHMDを用いて体験する没入型バーチャル展示会または展覧会における来場者の行動分析に基づいた、コンテンツ視聴率自動測定システムの開発を目的とし、以下の研究課題に取り組む。 (i) バーチャル空間におけるマルチモーダルAI技術を活用した行動検出技術の確立 (ii) 実際の展示・展覧会を対象とした実空間やWebサイトなどのサイバー空間と、VRHMDを用いた没入型バーチャル空間との間に生じるコンテンツ閲覧・視聴行動の差異の調査 (iii) VRHMDを用いた没入型バーチャル空間におけるコンテンツ視聴率測定システムの構築と効果検証
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Outline of Annual Research Achievements |
2022年度の研究では、実空間とVR空間でのコンテンツ視聴行動の差異を調べるために、実際のVR展示会を対象とした参加者アバタの行動分析を実施した。分析の過程でグラフによるデータ可視化ではイベント参加者の詳細な行動を把握することが困難であることが明らかになった。これらの方法ではユーザ間のインタラクションや空間的な位置関係が適切に評価されないため、分析の精度が低いことが問題であった。そこで、バーチャルイベントにおける来場者アバタの3次元座標移動と回転角度のデータを自動的に取得し、Web上で行動分析が可能なフレームワークを構築した。この新しい手法により、参加者の動きや視線の変化をリアルタイムで追跡し、イベントにおける興味・関心の分布や交流のパターンを明らかにすることができる。また、このフレームワークを用いて、来場者の3次元空間内での行動を再現できるバーチャル時空間再生システムを開発し、平面的な視覚認識を超えた実態的な分析支援を実現した。評価結果、バーチャル時空間再生システムによって、バーチャル空間での来場者の回遊行動の可視化や動きの少ない来場者の検出が開催者のイベントの振り返り支援につながる可能性が確認された。これにより、開催者はイベントの成功要因や改善点を明確に把握し、次回のイベント企画や運営に活かすことができる。また、バーチャルイベントにおける来場者同士の交流を検知するための条件についての知見も得られた。これらの情報は、参加者が互いに交流を促進し、コミュニケーションを活性化させるための設計や工夫に役立つことが期待される。これらの成果を活かし、今後もバーチャルイベントの開催者支援を向上させる研究を続けていく予定である。
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Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
1: Research has progressed more than it was originally planned.
Reason
HMDによる行動データの自動取得および可視化技術を発展させ、これまでのVR展示会だけでなく、HMDを用いたチアダンスや団体スポーツ競技、旅行体験、グループワーク、ショッピングなどのコンテンツに対する視聴行動分析についても実施した。これにより、様々なシチュエーションでの視聴行動分析技術の応用が期待される。
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Strategy for Future Research Activity |
今後の研究では、表情や心拍データを取得可能なHMDや他のデバイスとの組み合わせを検討し、VRイベント参加者の心理状況なども考慮したコンテンツ視聴行動分析に発展させる計画である。これにより、参加者の興味や感情の変化をより正確に把握し、イベントの成功をより具体的に評価できるようになることが期待される。
具体的には、表情認識技術を用いて参加者の喜怒哀楽をリアルタイムで解析し、それに応じたコンテンツ改善や参加者サポートを行うことが可能になる。また、心拍データを利用して、イベント参加者がどの程度興奮やリラックスしているかを把握し、これに基づいて適切なタイミングでコンテンツやイベント進行を調整することができる。
さらに、これらのデータを組み合わせることで、参加者の多様な反応や心理状態を総合的に評価し、より高度な分析が可能となる。例えば、特定のコンテンツが特定の属性の参加者に対してどれだけ興味を引き付けるか、あるいはどのような状況下で参加者のストレスが増大するかなど、様々な視点からイベントの改善点を見つけ出すことができると考える。
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Report
(2 results)
Research Products
(8 results)