Co-Creation Workshop Case Analysis Algorithm Considering Human Facilitation

2021 Fiscal Year Final Research Report

• Project/Area Number: 19K12097
• Research Category: Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
• Allocation Type: Multi-year Fund
• Section: 一般
• Review Section: Basic Section 61030:Intelligent informatics-related
• Research Institution: Nagoya Institute of Technology
• Principal Investigator: Shintani Toramatsu 名古屋工業大学, 工学(系)研究科(研究院), 教授 (00252312)
• Co-Investigator(Kenkyū-buntansha): 大囿 忠親 名古屋工業大学, 工学(系)研究科(研究院), 教授 (90324475)
• Project Period (FY): 2019-04-01 – 2022-03-31
• Keywords: 共創ワークショップ / 協調作業支援 / ファシリテーション / 事例分析アルゴリズム / 類似度尺度

Outline of Final Research Achievements

In co-creation workshops (CCWS), there is a need for a recommendation function for facilitation and techniques for analyzing discussion results using electronic sticky notes. Since descriptions on stickies are minimal and their interpretation is situation-dependent, it is necessary to consider the contents of the stickies as well as the facilitation, layout of the stickies, and background images to interpret the results of a CCWS. In this study, we obtained the following results regarding analyzing logs of CCWSs acquired through industry-academia collaboration. First, we implemented a system for recording user behavior in CCWSs using augmented reality technology. The evaluation demonstrates the effectiveness of this method.

Free Research Field

共創支援

Academic Significance and Societal Importance of the Research Achievements

ウェブインテリジェンスにおいて，機械可読な知識の記述に関して，多くの研究成果がある．しかし，グループ討議における共創WSログの再利用のための分析手法（構造化と蓄積）の設計には，新たな視点での研究が必要である．例えば，構造化に必要な要素技術として，付箋集合の素朴なクラスタリングでは不十分であり，背景画像上に配置された付およびに関するファシリテーション戦略を考慮した類似度関数を新たに実現する点に独自性がある．特筆すべき点は，本研究が，実際に実施された540回分の共創WSのデータに基づいている点である．本研究成果に基づく共創WS支援により，イノベーションに必要な議論の効率化が期待できる．