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昨年度までに開発した，視線に基づく意思決定時の内的状態推定のアルゴリズム，および対話的選択支援システムのプロトタイプに対し，最終年度は以下の拡張および評価を行った．
(1) 意思決定や合意形成を行う際に，人は対象を選択するための評価基準を，自律的，もしくは対話等で得られた情報に基づき，適応的に変化させることがある．この内的な評価基準の動的変化を捉えることは，適切な提示情報の選択や提示タイミングの決定，さらには情報提示の効果を調べるうえで重要となる．そこで，評価基準が複数存在する際に，それぞれの評価基準に対する意思決定者の確信度を推定する手法を開発した．これは，評価基準に対して意思決定者が持つ相対的な重み（興味）を考え，それらの重みの背後に想定した事前分布のパラメタ推定を利用する方法である．たとえば評価基準にぶれがある時間帯には，その確信度は低くなる．実際にディスプレイ上に提示された選択肢に対する注視系列から，評価基準に対する確信度の時間的変化が推定されることを確認した．
(2) 昨年度に開発した対話生成システムのプロトタイプを発展させ，カタログ閲覧時のユーザの注視系列から，その内的な興味トピックを推定し，推定された興味トピックに基づいてプロービング質問を生成する対話システムを開発した．対話開始はシステムからプロアクティブに行われ，具体的には，ユーザの比較吟味状況を考慮し，特定のトピックに対する注視の偏りが生じたタイミングで質問を生成する．実験参加者の協力を得て評価を行ったところ，システムからの働きかけにより，ユーザ自身の興味トピックがより明確になることが示唆された．このように，ユーザの興味を明示的に言及する対話的選択支援は，たとえば受講コース選択等のように，自身の自己調整やメタ認知が重要になる状況で有効に働くと期待できる．
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