2023 Fiscal Year Annual Research Report
Control of Negative Emotional Contagion through Information Filtering based on User's Emotional States
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22K21312
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| Research Institution | Keio University |
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Principal Investigator |
佐々木 航 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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| Keywords | 感情推定 / モバイルセンシング / 情報制御 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
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ユーザの心の健康を考慮した効果的な情報受容がすることを目的としている。そのため に、まず感情状態推定モデルを構築する必要がある。2022年度では、130人の大学生の1ヶ月間によるデータ収集実験を実施した。10種類のモバイルセンサと主観的感情状態ラベルを収集可能なiOSアプリケーションの実装およびデータ収集サーバを構築した。この実装したアプリケーションを学生が所有するiPhoneにインストールして、1日に最大で6回、現在の感情状態を問う通知を送信してデータ収集を実施した。また、センサーデータに関しては、バックグラウンドで持続的に収集した。 それらの収集されたデータを解析し、感情状態推定モデルを構築した。感情状態推定モデルでは、Russelが提唱した感情次元モデルを参考にしたvalence, arousalという2軸についての状態を推定する。valenceはポジティブ-ネガティブを示し、arousalは活性-不活性を示す。本研究では、それぞれの軸に対して推 定モデル(valence推定モデル、arousal推定モデル)を構築した。
2023年度では、ユーザの感情状態に合わせて表示される投稿を制御する独自のアプリケーションを開発し, ユーザの感情極性に基づいて表示される投稿の順序を変更することで, ユーザがよりポジティブな投稿を行うかについて評価した。大学生 12 名を ２つの群に分け、対照群と介入群に異なる投稿表示を行う実験を実施した。結果として、介入群において対照群に比べて投稿数が多かった。しかし、PANAS スコアの評価においては, 介入群が対照群に比べてポジティブな投稿を促進するという研究仮説は立証できなかった。
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