共同研究・競争的資金等の研究課題

オンラインコミュニケーションにおける他者との思いやりあるコミュニケーションの重要性は注目を増している。オンラインコミュニケーション上での限定された情報から他者の感情状態をいかに推測できるかとい う「他者感情の推定力」が重要となっている。 本研究では、自分の感情の認識・制御や他者感情の推定力を高める因子として、人々のサイバー空間での生活における新たな種類の受容感覚は存在するのか、モバイル・ウェアラブルセンシングや機械学習技術に基づいて探索し、またその有効性を明らかにする。 初年度は、人々のサイバー空間での生活における新たな種類の受容感覚は存在するのかについて、心拍、キーボードミスタイプ率、アプリケーション利用時間等の複数の指標候補に着目し、それらの比較検討、およびユーザのコンピューティング生活中におけるそれらのデータを体系的にデータ取得できる基盤の研究開発を行っている。特にユーザのコンピューティングの大部分の時間を占めるスマートフォンにおけるアプリケーションごとの利用動向をデータとしてセンシングするための基盤技術を開発した。多種センサ情報獲得基盤AWARE Framework内にプラグインソフトウェアを開発した。本基盤を用いて動作検証や予備的な実験を実施した。また同ソフトウェアをオープンソースソフトウェア[1]として回部にも公開した。最新バージョンのものを含む世界で多数のユーザに利用されているAndroidプラットフォームにおいて、上述のデータを体系的に獲得できる安定した基盤ソフトウェアを実現できた。 [1] https://github.com/KarasawaTakumi0621/aware_appusage_plugin

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。