ウェアラブル生体情報センサを利用した雰囲 気のデジタル化に関する研究 - A Study of Mood Degitalization using Wearable Vital Information Sensor 慶應義塾大学大学院 政策・メディア研究科 修士２年 山本 純平 アウトライン • 雰囲気とは – – – – 日常的な雰囲気の利用 雰囲気の有用性 雰囲気の予備調査 雰囲気の解釈 • 雰囲気の定義に関する 評価 – 実験目的と方法 – 結果と考察 • 気分の解析手法の評価 – 生体情報を利用した解析 • 使用する生体情報 – 実験目的と方法 • 雰囲気のデジタル化 – 機能要件と課題 – 評価方法 • 本研究の結論 – 場・技術・精度についてま とめる はじめに • 日常的な雰囲気の利用 – 日常生活において雰囲気を感じ取り，利用している • ex) 疲れたから落ち着いた雰囲気の喫茶店に入る – 音，温度，存在する人々，モノなどのにより構成される • 雰囲気の有用性 – 雰囲気の変化に合わせて環境を動的に変化 – 雰囲気マップ – Smart Space, ロボット技術への応用 • 雰囲気のデジタル化における問題意識 – 雰囲気の定義が困難 • 曖昧な存在であり，明確な定義がされていない – 雰囲気の取得技術 • 多くの要素に影響を受け，それら全てを取得することは困難 • 場によってある要素が影響を与える度合いは異なる • 本研究における雰囲気 – 場の雰囲気を示す 雰囲気に関する予備調査 • 目的 – 日常的にどのような雰囲気を感じ取っているのか • 調査方法 – Googleで”雰囲気”と検索する – 1000件のうち◯◯な雰囲気と表記されたものを抜粋 • 調査結果 – 49の雰囲気を抜粋 • オシャレな，レトロな，落ち着いた，楽しい，エスニックな，神秘的な，和やかな， ダークな，高級感，やさしい，大人な，かたい，独特な，懐かしい，モダン， アットホーム，エロス，盛り上がった，異様な，話しかけやすい，ゴージャス，メ ルヘン，エレガント，不気味，賑やかな，クラシックな，異空間，スタイリッシュ， 爽やか，明るい，騒がしい，アンティーク，暖かい，沈鬱な，春らしい，オーガ ニック，癒し，セレブ，ファンタジー，ミステリアス，歓楽的，ナチュラル，悲しい， 緊張感，不思議，怪しい，ゆったり，ネガティブ，厳格な． – 本結果を代表的な雰囲気とする 雰囲気の分類 • 代表的な雰囲気を大きく2つに分類 – 外見を表した雰囲気 • 場に設置された物，デザイン，色を表現 – 気分を表した雰囲気 • 場によって変化した気分を表現 外見を表した雰囲気 気分を表した雰囲気 オシャレな，レトロな，エスニックな，ダー クな，高級感，大人な，独特な，モダン， 異様な，ゴージャス，メルヘン，スタイリッ シュ，クラシックな，異空間，アンティーク， 春らしい，オーガニック，セレブ，ファンタ ジー，厳格な． 落ち着いた，楽しい，神秘的な，和やか な，やさしい，かたい，懐かしい，アット ホーム，エロス，盛り上がった，話しかけ やすい，エレガント，不気味，賑やかな， 爽やか，明るい，騒がしい，暖かい，沈鬱 な，癒し，ミステリアス，歓楽的，ナチュラ ル，悲しい，緊張感，不思議，怪しい， ゆったり，ネガティブ 雰囲気の分類 • 代表的な雰囲気を大きく2つに分類 – 外見を表した雰囲気 • 場に設置された物，デザイン，色を表現 – 気分を表した雰囲気 • 場によって変化した気分を表現 外見を表した雰囲気 気分を表した雰囲気 オシャレな，レトロな，エスニックな，ダー クな，高級感，大人な，独特な，モダン， 異様な，ゴージャス，メルヘン，スタイリッ シュ，クラシックな，異空間，アンティーク， 春らしい，オーガニック，セレブ，ファンタ ジー，厳格な． 落ち着いた，楽しい，神秘的な，和やか な，やさしい，かたい，懐かしい，アット ホーム，エロス，盛り上がった，話しかけ やすい，エレガント，不気味，賑やかな， 爽やか，明るい，騒がしい，暖かい，沈鬱 な，癒し，ミステリアス，歓楽的，ナチュラ ル，悲しい，緊張感，不思議，怪しい， ゆったり，ネガティブ 本研究における雰囲気の解釈 ケースB • ケースA – 雰囲気・気分・行動が影響し 2. Feeling あい循環 of People e.g., stressfulness,• ケースB 1. Mood e.g., cozy restaurant, pleasant park, tense classroom ケースA happiness, sadness, – 雰囲気が気分に影響を与えない • 内面的要因に影響を受けて いる • ケースC 3. Action ケースC ケースD – 気分が行動に影響を与えない • 気分の変動が小さい • ポーカーフェイス等 • ケースD e.g., fighting one another, facial expression, conversation, – 行動が雰囲気に影響を与えない • 雰囲気の範囲が広く，一人の 行動による影響が小さい 雰囲気の定義と考察 • 雰囲気の定義 – 人々の抱く気分に着目 • 無数の要素の影響を受け た結果 – 「場に存在する気分の集 合」 • システムの流れ – １．場に存在する気分の取 得 – ２．気分の集合値による雰 囲気のデジタル化 – ３．雰囲気の利用 気分の定義 • ラッセルの円環モデル – 愉快・覚醒の2軸によって全ての感情を分類 • 本研究における気分モデル – 円環モデルを基に8つの気分を抜粋し作成 ラッセルの円環モデル 本研究における気分モデル 本研究におけるアプローチ • 雰囲気の定義 – 「場に存在する気分の集合」 – 妥当性評価の必要性 • 定義が当てはまるシチュエーションの選別 • 気分の定義 – 8つに分類 • 驚き，興奮，楽しい，落ち着き，眠気，憂鬱，悲しみ，緊張 – ウェアラブル生体情報センサを利用した判別手法 • 既存手法との比較 • 精度の検証 • 雰囲気のデジタル化 – 気分データに基づいた数値化 • 数値化に伴う言語化，可視化 雰囲気の定義に関する妥当性評価 • 評価方法 – アンケートを用いて気分と雰囲気を取得 • 気分モデルに１点書き込んでもらう • 隣接する気分の中間で回答することも可能 • 雰囲気は円グラフで気分の割合を回答 – アンケートによる気分の集合値と雰囲気の平均値を比較 – 複数の場で実験 • 研究発表会，研究会の打ち上げ，友人との飲み会，美容院，ウィンドサーフィンスクール • 評価結果 – 4カ所で70％以上の一致度 • 研究発表会，打ち上げ，美容院，ウィンドサーフィンスクール • 雰囲気，気分，行動が循環する場では妥当性が高い – 友人との飲み会では0％の一致 • データが少なく，一般的な気分を取得できなかった • 個人的な悩みが表に出ず，雰囲気に影響しなかった（ケースCに該当） ウェアラブル生体情報センサを 利用した気分の解析手法 • 利用する生体情報 – HRV, 心拍数 • HRVと快・不快の関係性 – HRVとは • 心拍のゆらぎ，間隔のこと – 心理的ストレスが測定可能 • HRVを周波数解析することで交感神経の働きがわかる • 立位，うつぶせでの値の変化 • 心拍数と覚醒・眠気の関係性 – 興奮状態で心拍数が上がり，リラックス状態で下がる • 卒論でも同様の変化が見られた • 使用するセンサ – Polar RS800CX • 時計型センサ • 心拍数，HRVが測定可能 • トレーニング用で動きにも強いはず 雰囲気のデジタル化 • アプリケーションを実現するための機能要件 – 気分の集合値に基づく数値化 – 数値化に伴う言語化，可視化 • 課題の整理 – 雰囲気の形成される間隔 • 何分間のデータが必要なのか – 気分の割合の必要性 • 個人によって感じ取る割合は様々（アンケート結果より） • 評価方法 – アンケートを利用した気分の取得 – 取得した気分を基に雰囲気のデジタル化し，妥当性評価 – 同じ場で同じ人数で異なる人に実験を行う • デジタル化手法が万人に当てはまることを証明 修論の結論では • どのようなシチュエーションで – 雰囲気の定義の妥当性評価結果から • どのような技術で – 既存の解析手法との比較から • どのような精度で雰囲気を取得できるか – 雰囲気のデジタル化の評価実験から おしまい • 御清聴ありがとうございました
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