| 研究課題/領域番号 |
20H04096
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| 研究種目 |
基盤研究(B)
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| 配分区分 | 補助金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 審査区分 |
小区分59030:体育および身体教育学関連
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| 研究機関 | 関西学院大学 |
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研究代表者 |
山本 倫也 関西学院大学, 工学部, 教授 (60347606)
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| 研究分担者 |
青柳 西蔵 駒澤大学, グローバル・メディア・スタディーズ学部, 講師 (20646228)
長松 隆 神戸大学, 海事科学研究科, 教授 (80314251)
廣江 葵 関西学院大学, 工学部, 研究員 (40963228)
阪田 真己子 同志社大学, 文化情報学部, 教授 (10352551)
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| 研究期間 (年度) |
2020-04-01 – 2023-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2022年度)
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| 配分額 *注記 |
17,290千円 (直接経費: 13,300千円、間接経費: 3,990千円)
2022年度: 5,070千円 (直接経費: 3,900千円、間接経費: 1,170千円)
2021年度: 7,540千円 (直接経費: 5,800千円、間接経費: 1,740千円)
2020年度: 4,680千円 (直接経費: 3,600千円、間接経費: 1,080千円)
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| キーワード | 身体動作表情 / ラバン行動分析 / 身体的インタラクション / ラバン理論 / 感情推定 |
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| 研究開始時の研究の概要 |
心理状態と身体運動の相関関係を規定する理論として、ラバン理論は、身体表現の分野で広く知られているが、動作解析への応用は進まなかった。申請者らは、独自に高品質な身体動作‐感情ビッグデータを構築・分析することで、この動作解析への応用に一つの解を与え、内面状態が言葉や顔表情よりむしろ身体動作を介して表出されることを示している。本研究では、これらの性質を詳細に解明する新たなデータ分析手法により、「身体動作表情」すなわち身体を介した感情表出の仕組みを明らかにした上で、機械学習によりこの知見を活用する基盤を確立する。
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| 研究成果の概要 |
人の動作をセンシングし、理解する技術の開発が進んでいる。これまで、身体表現理論であるラバン行動分析の普遍性に着目し、身体動作ビッグデータの構築、独自の特徴量の定義、感情などの内的状態の推定の研究を進めてきた。本研究では、これらを網羅的に理解する「身体動作表情」の解明と、その機械学習への展開を行った。具体的には、動作の少ない動画視聴タスク、様々な動作が生起するビスポークタスクを設定してビッグデータを構築し、特徴量の解明と機械学習による評価を行った。この結果、内的状態が表出されやすい身体動作の方向など、身体動作表情の特徴を明らかにした。
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
身体表現理論を起点とする本研究は、普遍性の高さ、実証研究との近さという点で、他の感情認識研究と一線を画する。精緻な身体動作‐感情ビッグデータを活用して、身体を介した感情表出における性質「身体動作表情」が明らかにされた例はなく、この知見を機械学習に応用し、その活用基盤を構築することは、将来の、人と情報環境のかかわりの在り方を大きく変容させるものである。
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