| Project/Area Number |
22K21312
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| Research Category |
Grant-in-Aid for Research Activity Start-up
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| Allocation Type | Multi-year Fund |
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| Review Section |
1002:Human informatics, applied informatics and related fields
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| Research Institution | Keio University |
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Principal Investigator |
SASAKI Wataru 慶應義塾大学, 政策・メディア研究科(藤沢), 特任助教 (00964040)
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| Project Period (FY) |
2022-08-31 – 2024-03-31
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| Project Status |
Completed (Fiscal Year 2023)
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| Budget Amount *help |
¥2,860,000 (Direct Cost: ¥2,200,000、Indirect Cost: ¥660,000)
Fiscal Year 2023: ¥1,430,000 (Direct Cost: ¥1,100,000、Indirect Cost: ¥330,000)
Fiscal Year 2022: ¥1,430,000 (Direct Cost: ¥1,100,000、Indirect Cost: ¥330,000)
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| Keywords | 感情 / SNS / 情報フィルタリング / モバイルセンシング / 機械学習 / 感情推定 / 情報制御 / 情報伝染 / 情動伝染 / 感情状態 |
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| Outline of Research at the Start |
情報技術の発展により膨大な情報を私たちは日々受容している。これらの情報は提供者が発信した形のまま私たちに降り注ぐ。提供者から送信される多様な情報の中にはユーザの感情状態に悪影響を与えうる情報が含有している可能性がある。情動伝染というコミュニケーションを介して人々の感情状態が伝播する現象に着目すると、ネガティブ感情を保持する情報が受容者の感情状態に悪影響を及ぼすことが報告されている。
本研究ではユーザの感情状態に沿った情報フィルタリングをすることで、ネガティブな情動伝染を防ぎユーザの心の健康を考慮した効果的な情報受容システムを提案する。
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| Outline of Final Research Achievements |
This study aims to enhance the effective reception of information by considering the user's mental health through emotion-based information filtering. In 2022, we conducted a data collection experiment involving 130 university students and developed a model to estimate emotional states using an iOS application and sensor data. The model is based on two axes: valence (positive-negative) and arousal (active-inactive). In 2023, we developed an application that controls the display of other users' posts according to the user's emotional state and conducted an experiment. As a result, while the hypothesis that positive posts would be promoted was not proven, it was found that the number of user posts increased.
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| Academic Significance and Societal Importance of the Research Achievements |
研究成果として感情状態の推定モデルの構築と情報フィルタリングによるシステム利用の増加にある。感情状態に基づく情報フィルタリングによってユーザの投稿数が増加したことが確認されたが、感情状態の向上は確認できなかった。しかし、この技術はメンタルヘルスのサポートや個人化された情報提供を可能にし、ストレスの軽減とユーザエクスペリエンスの向上に寄与する可能性がある。さらに、ソーシャルメディア上の健全なコミュニケーションを促進し、デジタルヘルスケアの進展に貢献する重要な基盤となりうる。
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