Research projects

In Affective Computing, recognizing users' emotions accurately is the basis of the affective human-computer interaction. Understanding users' interoception contributes to a better understanding of individually different emotional abilities. However, measuring interoception is not an easy work. Previous interoception measurement such as heart rate discrimination task, highly depends on a well-controlled laboratory environment, making monitoring the user's interoception challenging. In this research, we endeavored to find other forms of data that can explain user's interoceptive or equivalent states in their real-world lives. We present the concept of cyberoception and conducted a 10-day experiment. The result revealed that cyberoception, proposed as an alternative interoception measure, is significantly related to participants' emotional valence, rather than arousal.

限られた情報でやりとりをするオンラインコミュニケーションの中で、他者の感情を推し量る力の不足や欠如によると考えられる不幸な事件が発生している。本研究ではそういった非認知的能力を高める因子として知られる「内受容感覚」を、生体データからではなく、ユーザのサイバー空間とのインタラクションにおけるほぼ無意識的な操作/行動のデータや特徴量を元に、機械学習技術を使った自動的な推定に挑み、その有効性を検証する。 本研究では、まず初年度である2024年度に「課題1. 調査と概念構築」を開始し、サイバー受容感覚の自動推定技術に関する、各種の調査と概念構築を行い、機能要件／非機能要求を明らかしつつある。 (1) 自動推定でき尚かつ有効性を伴うと一定程度考えられる、サイバー受容感覚の具体的な対象としての「ユーザの無意識的な操作や行動」の候補を、最新の技術動向やユーザのコンピューティングスタイルの傾向等を観察、検討中であると共に、各感覚候補の「鋭敏さ」の具体的な評価基準、評価尺度についても検討を行った。 また同時に、サイバー受容感覚についての前科研費プロジェクト (科研費基盤C) での研究から明らかになった知見である「スマートフォンの「電源ON動作の頻度に関する感覚と人の感情能力の間に発見された相関」についての論文を、Human Computer Interaction分野におけるトップ国際会議 (CORE Conference Rank = A*) である ACM (米国計算機学会) CHI 2025 (The ACM CHI conference on Human Factors in Computing Systems) にfull paperとして投稿し採択された。https://dl.acm.org/doi/10.1145/3706598.3713638 本研究では、初年度である2024年度に予定していた「課題1. 調査と概念構築」を開始し、現在、感覚の具体的な対象としての行動と評価指標について候補を立案しアンケートとユーザインタビューを通じて検討を行っており、この進捗は予定通りの順調な進捗と言える。 また前科研費プロジェクト (科研費基盤C)からの研究成果のACM CHI2025へのフルペーパー投稿と採択は、本件に関する一連の研究がHuman Computer Interaction分野のトップ国際会議にて採択され国際的に高く評価されたものであり、人間の内面状態について深い理解をIT/AI技術で実現していく本研究プロジェクトにおいて、(前プロジェクトからの流れの中で)一つの非常に大きなマイルストーンを達成できたものと考えている。 2025年度は、当初の計画通り、「課題2. サイバー受容感覚自動推定基盤の設計と構築」を進めていく予定である。5G/6G等の最新高速ネットワークやモバイル機械学習プロセッサ等の技術発展も考慮しながら、本基盤の具体的な設計を明らかし、実際に構築する。 またそれに並行して、年度後半からは「課題3. データ収集実験」として、本システムを被験者のスマートフォンの上で動作させてデータ収集を行うと同時に、心拍カウント課題を用いて内受容感覚（機械学習モデル構築時の教師ラベル）を収集する実験を、被験者を募って行う予定である。