研究課題/領域番号 |
20K12085
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研究種目 |
基盤研究(C)
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配分区分 | 基金 |
応募区分 | 一般 |
審査区分 |
小区分62020:ウェブ情報学およびサービス情報学関連
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研究機関 | 千葉工業大学 |
研究代表者 |
熊本 忠彦 千葉工業大学, 情報科学部, 教授 (30358890)
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研究分担者 |
灘本 明代 甲南大学, 知能情報学部, 教授 (30359103)
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研究期間 (年度) |
2020-04-01 – 2024-03-31
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研究課題ステータス |
交付 (2022年度)
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配分額 *注記 |
4,290千円 (直接経費: 3,300千円、間接経費: 990千円)
2022年度: 1,430千円 (直接経費: 1,100千円、間接経費: 330千円)
2021年度: 1,170千円 (直接経費: 900千円、間接経費: 270千円)
2020年度: 1,690千円 (直接経費: 1,300千円、間接経費: 390千円)
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キーワード | ツイート感情 / 顔文字感情 / 感情推測 / 顔文字 / ツイート |
研究開始時の研究の概要 |
テキストベースのメッセージ交換を主とするコミュニケーション手段では,相手の表情や仕草を見たり,声を聴いたりすることができないため,メッセージの感性的側面を正確に捉えることができないことも多い.このような問題を回避するために,顔文字のような非言語表現が用いられることもあるが,顔文字がメッセージの感性的側面にどのような影響を及ぼしているのかに関しては不明な点も多い.そこで本研究では,ツイッターを対象に,顔文字が付与されることでツイートの感性的側面(ツイートを読んだ人がツイート投稿者の感情をどう受け取るか)がどのように変化するかをアンケート調査に基づいて調べ,ツイート投稿者の感情推測手法を提案する.
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研究実績の概要 |
テキストベースのメッセージ交換では,相手の表情や仕草を見たり,声を聴いたりすることができないため,メッセージの意図(主にその感性的側面)を正確に捉えることができず,何らかの齟齬が生じることも少なくない.このような問題を回避するための手段の一つとして,顔文字のような非言語表現が補助的に用いられることもあるが,その用法は直感的であり,顔文字がメッセージの感性的側面に対してどのような影響を及ぼしているのかについては不明な点も多い. そこで本研究では,「悲しい,嫌い,安心,怖れ,高揚,好き,喜び,驚き,怒り,恥ずかしい」の10感情を対象に,ツイートの感情,顔文字の感情,顔文字付きツイートの感情という3種類の感情を10次元ベクトルとして定量的に扱うことで,顔文字から感じる様々な感情がツイートから感じる様々な感情にどのような影響を及ぼすかを定式化するとともに,その成果を代表者らが開発したツイート感情推測手法と統合することで,顔文字が付いたツイートからツイート投稿者の感情を推測するための統合的な基盤技術を確立することを目的としている. 令和4年度は,対象とする感情を詳細化し,より粒度の細かいネガティブな感情(不満,不安,失望,苦悩,躊躇,苦痛,偏見,差別)も扱えるようにするために,新型コロナウイルス感染症やコロナ禍の現状のようなネガティブな事柄に関して呟かれたツイートを1万件以上取得し,クラウドソーシングを利用して各ツイートの感情を定量化した.すなわち,50名以上の作業者がそれぞれのツイートにおける各感情の強さを5段階で評価している.この作業の結果得られた各ツイートの各感情における平均をそのツイートの当該感情における感情値とした.このデータを代表者らが開発した提案手法の学習データとして用いることで,こういったネガティブな感情に対してもツイート投稿者の感情を推測することが可能となっている.
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現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
2: おおむね順調に進展している
理由
「悲しい,嫌い,安心,怖れ,高揚,好き,喜び,驚き,怒り,恥ずかしい」の10感情に加え,「不満,不安,失望,苦悩,躊躇,苦痛,偏見,差別」といった粒度の細かいネガティブな感情に対してもツイート投稿者の感情を推測できるようになった.しかしながら,これまでの研究成果を学会等で十分には発信できていない.
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今後の研究の推進方策 |
これまでの研究成果をまとめ,精度評価の結果等も含め必要なデータを用意した上で,学会等で積極的に研究成果を発信していく予定である.
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