姿勢から推定される社会的シグナルを利用した対面議論支援システムの開発と評価

2016 Fiscal Year Research-status Report

• Project/Area Number: 15K00275
• Research Institution: Kagawa University
• Principal Investigator: 市野 順子 香川大学, 工学部, 准教授 (50452040)
• Project Period (FY): 2015-04-01 – 2018-03-31
• Keywords: CSCW / 社会的シグナル / 姿勢 / 議論支援

Outline of Annual Research Achievements

オフィスワーカーは多大な時間を会議に費やしている．参加の促進や均等化を目的として，ICTを用いて対面の議論の場を支援する研究は多くなされてきた．その多くは，発話量や発話のバランス等を可視化するだけの，いわば行動をmirroringするアプローチであったが，参加過多の人の発言を抑制する効果しか得られていない．自他の行動を客観視し，次に取る行動を調整することを期待するだけでは支援に限界がある．本研究では，高性能・安価になったセンサーを用い，姿勢という非言語行動から，興味や同意の程度といった社会的シグナルを読み取り，それまで参加過少だったが意見を持っていそうな人等への発言を促す，つまり行動をguidingするアプローチを試みる．これにより多様な意見が引き出される議論の場を支援する情報環境の実現を目指す．
２年目である本年度は，センサを用いた姿勢判別の可能性を検討した．本研究では，議論の参加者から非装着かつ非侵襲的に姿勢を判別するために，圧力センサを用いた．会議参加者の取り得る主な姿勢として， 4つの部位――頭部(3姿勢)，胴部(3姿勢)，腕部(3姿勢)，脚部(3姿勢)――の合計12姿勢を判別する必要がある．まず時系列の圧力分布情報から，姿勢判別に有効な特徴量と，その特徴量の抽出方法について検討した．次に，抽出した特徴量を用いてSVM(サポートベクターマシン)を用いて判別を試みた．4つの部位の姿勢を個別に判別する4つのSVMを用意した．被験者4名から収集した圧力分布情報を用いて，交差検定によるSVMの評価を行ったところ，4つの部位の判別精度は，それぞれ25.0%，64.3%，80.0%，75.0%であった．

Current Status of Research Progress

2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.

Reason

前年度から本年度にかけて実施予定であった，以下の項目を予定通り実施できた．
・姿勢判別の可能性を検証するための実験を実施した
・上記結果を踏まえて行う，＜提案手法が議論の過程および結果に与える効果＞を検証するための実験を実施した

Strategy for Future Research Activity

最終年度である次年度は，
・本年度実施した＜提案手法が議論の過程および結果に与える効果を検証するための実験＞から得られたデータの分析を行い，効果の検証を行う．
・提案手法を広く一般に利用可能とするための「基本ソフトウェア」の整備を行う．

Causes of Carryover

【現在までの進捗状況】に記載した通り，研究は概ね計画通り進んでいるが，研究補助・実験補助業務の多くを，当初予定していた外部業者ではなく，学生が実施したため，人件費の計上が小額であった．

Expenditure Plan for Carryover Budget

本年度は，繰り越し分を含め，計画通り使用する予定である．