| Project/Area Number |
21K12197
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| Research Category |
Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
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| Allocation Type | Multi-year Fund |
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| Section | 一般 |
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| Review Section |
Basic Section 62040:Entertainment and game informatics-related
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| Research Institution | Teikyo University |
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Principal Investigator |
塩野目 剛亮 帝京大学, 理工学部, 講師 (30466677)
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| Project Period (FY) |
2021-04-01 – 2025-03-31
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| Project Status |
Granted (Fiscal Year 2023)
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| Budget Amount *help |
¥3,510,000 (Direct Cost: ¥2,700,000、Indirect Cost: ¥810,000)
Fiscal Year 2023: ¥1,170,000 (Direct Cost: ¥900,000、Indirect Cost: ¥270,000)
Fiscal Year 2022: ¥1,300,000 (Direct Cost: ¥1,000,000、Indirect Cost: ¥300,000)
Fiscal Year 2021: ¥1,040,000 (Direct Cost: ¥800,000、Indirect Cost: ¥240,000)
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| Keywords | 職場うつ病予防 / 自己認知 / 人間関係 / 心理的距離 / コミュニケーションモデル / シミュレータ / サンクスカード / メンタルヘルス / ゲームアプリ / 職場うつ病 / 精神的健康 |
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| Outline of Research at the Start |
本研究では職場の人間関係に起因するストレスの軽減，ならびに職場うつ病の予防のため，他者との関わり方に焦点をあてた自己認知のモデル化を行ない，自己認知と精神的健康との関連について明らかにする.モデルにしたがったシミュレータ，およびゲームアプリを制作し，ユーザ評価を通して自身のコミュニケーション特性と他者との関わりについての振り返りが自己認知に与える影響を分析し，メンタルヘルス改善への有効性を示す.
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| Outline of Annual Research Achievements |
2023年度は，コミュニケーションモデル・シミュレータの改良とともに，新たな領域でのシミュレータ活用の可能性について検討した．企業より提供を受けた実社会のデータと，モデル・シミュレータを照合することで，より妥当なシステムの構築が期待できる．
昨年度より開始した企業との共同研究の成果は，ユーザインタビューの結果とログデータの可視化プログラムとともに国際会議HCII2023にてポスター発表（オンライン動画）した．また，同様の内容に加えてデータ分析の結果をどのように情報設計・視覚表現するかの検討結果を超異分野学会2023にてポスター発表した．
コミュニケーションモデルには新たにメッセージの伝播の概念を導入し，直接的なやりとりのない他者への／他者からのメッセージの発信／受信ができるようなシミュレータを試作した． これについては，ごく少数の参加者ではあるがシミュレータを試用した予備実験を行い，シミュレータの精度，およびモデルの妥当性について検討し，メッセージの伝播と見られる現象を確認した．
新たな領域でのシミュレータ活用の可能性を検討するため，企業で使用されているサンクスカードの仕組みについて，学校の児童生徒が利用できるようなシステムのプロトタイプを作成した．児童生徒間で送りあった感謝の気持ちの大きさに応じて，関係性の強さをネットワークグラフで描画し，とコミュニティを検出するシステムを開発した．さらに，仮想データに基づいて人間関係の変化や学級内での孤立の検出などの指導に有益な情報の抽出について検討した．
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
3: Progress in research has been slightly delayed.
Reason
人間関係に起因するストレスの軽減に関連して複数のプロジェクトが同時並行的に動いていたため，本研究課題における主プロジェクトが若干遅れている．
2023年度は実社会で活用されているシステムのログデータ，およびシステムユーザのインタビュー結果の分析をするとともに，同様のシステムの学校現場への導入について検討した．
一方で，コミュニケーションモデルを拡張したシミュレータを用いたデータ収集・評価はサンプル数として十分ではなく，さらなるデータ収集と評価が必要となっている．今後，その評価結果をもとに自己認知変容アプリの開発に取り組む必要がある．
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| Strategy for Future Research Activity |
2023年度に開発・予備実験を行ったシミュレータについて，多くのデータ収集に使用できるように改修するとともに，クラウドソーシングによるデータ収集を行う予定である．
収集されたデータをもとにコミュニケーションモデルを修正し，さらにシミュレータに実装していく．
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