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本研究では，人や動物のインタラクションの解明に利用される膨大なデータを有効かつ客観的に利用するため，機械学習やデータマイニングの技法を応用することで人や動物の社会的シグナルを定量的にモデル化する手法の開発が目的であった．そのため，以下の2点を中心に研究を行った．
1．行動データおよび生理学データからの特徴抽出: 連携研究者らと協力し，イヌの加速度やHRVなどのデータに機械学習アルゴリズムを用いると，90％ほどの精度で情動を推定できることを示した．
2．視線計測実験によるドッグトレーナとイヌのインタラクション分析: イヌの視線計測装置の開発にチャレンジしたが，イヌの白目部分の小ささやイヌへの過大な負担などにより，開発は困難であることがわかった．そこでドッグトレーナの視線計測に重点を置き，イヌのスペシャリストの「暗黙知」の抽出を行った．予備的な実験の結果，ドッグトレーナは一般人とは着目点が異なることがわかった．また，その時に機能する脳部位を特定するため，脳活動計測も行った．その解析は継続して行う予定である．
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