20_Sato_Note
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* 研究の概要 [#w6de4ca1] 人とエージェントとの距離が与える心理的影響について ** 研究タイトル [#j4132eea] 人とエージェントの距離が及ぼす心理的影響の分析 **研究キーワード [#pfe3873a] -主要なキーワード１ --エージェント --感情 -それに関係する追加キーワード --表情分析 --心理分析 --距離 --生理計測 --座標計測 **研究は何を目指すものか（目標） [#o293498d] 人とエージェントが接する際における心理的影響を分析し、最適距離の模索を行う **この研究がうまくいけば何が実現するのか（将来、可能性、応用など） [#if72b70f] お店などにおける店員エージェントの導入~ **この研究の新規性・新奇性 [#j560a5f5] 人の心理というものはとても複雑で解明が困難。~ 対人の場合における心理的影響についての研究は存在するがエージェントと距離を用いて人の感情を分析しているという点に新規性があると考える。~ **この研究の有用性 [#v4581b34] エージェントが人に与える心理的影響がわかるので店員エージェントにした場合の影響や問題点等がわかる。~ エージェントを有用に動かす為に必要なことを心理を用いて解明できる。~ **目指すシステムの形（どういう入力でどういう出力があるか。何ができるか。） [#g862eeab] -感情分析システム~ ユーザがエージェントと対面した際にユーザの感情を推定。~ 得られた結果を基に人の心理分析を行い、最適距離の模索を行う。~ -顔の向き計測システム 人は嫌悪感等を感じると無意識的に顔をそむける~ 顔の向きを座標として計測する~ -画面との距離測定システム 人は興味や関心を抱くと前のめりになり、嫌悪感等を抱くと身を後ろに引く~ 顔の大きさを計測するシステムを作成することで画面との距離感を計測~ -立体エージェント 画面内に投影させる仮想ロボット(立体的に投影することでリアリティの演出を行う)~ **システムのターゲットユーザ [#wd1e2254] -自身の意思を上手く口に出来ない人~ -岡田君のシステムとのような不登校児童や社会復帰を目指す人 **システムの活用シーン [#iddfed73] 情報技術の発展によりAI等を用いた無人化。~ エージェントを用いた店員の導入。~ 店員エージェントと人の間の距離が与える心理的影響を解明することで、最適な距離間を保つ。~ * 研究トピック（議題）整頓 [#wc86f10c] -~姿勢（無意識的）と表示（意識的）の異なる二つの観点から感情分析し、感情分析の精度高める -~顔の座標、大きさを基に深層心理分析 -~感情推定を元にエージェントの位置を動かすことで最適距離を解明 * 研究ノート [#l209c850] -OpenCVを用いたリアルタイム顔認識システム -- -顔認識システムを用いた感情分析システム --file:///C:/Users/Kakeru/Desktop/%E3%82%BC%E3%83%9F/ml5FaceApi/index.html -画像とマウスの距離によって画像が変化していくシステム（笑顔→普通→困り顔） -- - -- **最近の計画 [#e29f0f5b] ***ゼミ合宿の目標 [#d9baa13a] -- ***冬休みの課題目標 [#c229fa4d] --エージェントの作成(完了) ***後期終了時の課題目標（1月まで）[#hc600b51] --立体エージェント(完了) --感情分析システム(完了) ***To Do [#xf4e28db] -距離測定システム(顔の大きさで) -向き計測システム(顔の座標を用いて) -可能であれば心拍計測も？ -文献集め **ゼミのログ [#ie21d729] *12/17 [#w0224716] -ユーザの表情や動作を元にして行動が変化していくようなエージェントの作成 --ユーザが嫌な顔をすれば距離を取り、笑顔であれば近づいてみる -感情分析には、正確性を持たせるためにも二種類の方法を用いる方が良い --表情と姿勢を検知できるものが良いかも -姿勢を変えられるロボット --かたかわさんが制作している -裸眼立体視エージェント --今のFace apiで顔の位置向きを検知、その数値やデータを裸眼立体視エージェントに応用する *4/22 [#ta3a29ce] -顔の位置検出プログラム(向き測定) -顔の大きさ検出プログラム(距離測定) -生理計測も？ *4/29 [#cb1bcc65] -ドラフトを綺麗に書く(特徴やシステム) -火曜のランチミーティングで友達とドラフトについて話す(出来る限り) -実験計画の為に要素(特徴、新規性等)を纏める *5/6 [#e52619ca] -リサーチクエスチョン(なぜそのシステムを作りたかったのか？) -[卒論構成]リサーチクエスチョン→仮説→システム→実験→執筆 -Gaze Aversion,ICMI -適切な距離感をとるエージェントは人に安心を与えるのか？ *5/13 [#df73ba68] -タイトル「ユーザにとって適切な対人距離を好むエージェントの作成」 -来週、来来週あたりにはシステムの実装 *5/20 [#v533ea8b] -主観評価による心理的評価（ex.MOS法：「」にあてはまる～あてはまらないを5・7段階評価orSD法：因子分析、感性評価的なもの、形容詞対を作る） - *5/27 [#n77f8500] -最適距離の解明の実験法がやりやすい可能性あり -距離感=実際のパソコンとの距離＋仮想距離 *6/3 [#e149fa32] -自身の研究→対応するシステム→実験の仮説という流れ -今月末までに：1.ドラフトversion2(小山田さん) 2.実装の完成 3.実験計画書の完成＆チェック(2人以上) 4.関連研究の分権本数 25以上 -後輩・先輩・その他・先生等と話をして議論を深めてドラフトに繋げる。研究の新規性、RQの明確化 *7/1 [#cced4437] -実験のプロセス -比較する条件(仮説) -実験システム コンテンツ -比較の際は縦・横を並び変える(条件による結果を正しく分析して見やすくするため) -ラテン法(先生のWebページ→Biography→JavaScript) -被験者集め20以上 -主観評価でない数値を扱う場合は計測ポイントを設定する必要がある -同意書 アンケート(評価書、フォーム)の作成 -シートをバックアップ -教示、書類、ファイルの準備(テキストファイルを見せながら話す等) -パイロットテスト(先生、同期、TA) -実施表を作る *7/8 [#n864c958] -分散分析で行う(但し書き「便宜間隔尺度として扱ったと書く」) -A要因とB要因でどちらの方が効果が大きいか効果量も必要 -17、18に3年生が通いの合宿(来れる人は来る) *10/21 [#o147f159] -分析方法 p=差がない確率みたいなもの <0.05とは差がない確率が5%以下→差がある -分散分析はanova4で行う -SD=分散値 -excelでは行列の入れ替えを行うとグラフが出来る -グラフと表を書いて文章で説明する *12/2 [#id71768f] -卒論の完成 -卒論素材(システムの写真、実験結果) -アブスト開始(Word) -外部発表(卒論文章を添削される) -卒研資料の全保存を準備(ムービー、実験データ、写真今までのゼミプログロム) -全角のカンマ、ピリオド -次週アブストを持ってくる **卒論 [#z2f61580] -version1 https://docs.google.com/document/d/1B5gwq1ZVJZXvT2JEb3lC4w75ythj-noUWzCW7JFcBCk/edit?usp=sharing -version2 https://docs.google.com/document/d/18AyzZ_YcaYu6FJLggM3cuEjHqpX0Dv_YDylzg6McaR0/edit **実験計画書 [#af6aeadb] -https://docs.google.com/document/d/1KAO_LhjpIlMBhk5qT6re2gLMFYkZ15WlxESt69xXr-c/edit?usp=sharing **ポスター [#q0049e9f] -file:///C:/Users/Kakeru/Desktop/%E3%82%BC%E3%83%9F/%E3%83%9D%E3%82%B9%E3%82%BF%E3%83%BC.pdf * 文献ノート [#k60eb404] [[GoogleDocsのSheets:http://sheets.google.com]]閲覧可能 |番号|著者 |タイトル |発表場所や出版社 |掲載ページ 23〜56など（もしくは全体ページ数） |発行年| 内容の簡潔なまとめ| 内容の詳細メモ| 自分の研究との関連性のメモ| |1○[1]|吉⽥怜司†2、 伊藤 哲平†2、 染⾕ 祐理⼦†2、⽥中智史†2、 池⽥ 悠平†1、 菅⾕ みどり†1†2|Emotion Visualizer: 生体情報を用いた感情推定と可視化と応用|情報処理学会 インタラクション2018|2~4|2018|生体情報を用いた感情推定、感情の可視化\|心拍と脳波の２つの生体情報を用いた感情分析手法。心拍と脳波の2つから得られたデータをもとに、emotion visualizerを用いて、”喜び”、”興奮”、”驚き”、”悲しみ”等の8つの感情に分類して量を可視化させることで感情分析を行う手法。|パーソナルスペースへロボットが侵入した際に心拍数が速まるが，接近による”緊張”や”驚き”, ”落ち着き”など詳細な感情を判定することは困難。”興奮”は，ある刺激に対して短時間で高い反応をしておさまるといった傾向がある。”落ち着き”は比較的長い時間の間計測される感情| |2○[6]|濱田未来 、福添孝明、 渡邊陸|動作・表情解析による人物内部状態推定の研究|社会法人 情報処理学会|2~3,7|2007|内部状態推定の為に、動作、目、口、眉の情報を取得して処理する。同時に脳波を用いた感情分析を行うことでそれぞれの関係性を示している。リラックス・愉快状態のα波が取得された時は目の幅が小さくなり、眉が下がり、口の幅が大きくなる傾向がある。体は自然な体動で左右に動く。θ波が優勢脳波の時は、目の幅が大きくなり、眉が上がり、口の幅が大きくなる。身体の動きは上下に動くような動作を得られた。口の小さい被験者では推定が困難であった事例もみられた| 落ち着きの状態の際には、目の幅が小さくなり、眉が下がり、口の幅が大きくなる傾向がある。集中・関心状態では、目の幅が大きくなり、眉が上がり、口の幅が大きくなる。表情が現れる際、頬の表情筋が上昇し、目の縦幅がy1減少する。| |3○[11]|橋本郁子、 西出和彦、 高橋公子、 高橋鷹子 |実験による対人距離からみた心理的領域の平面方向の広がりに関する考察 |日本建築学会計画系論文集 |掲載ページ 23〜56など（もしくは全体ページ数） |1996| 居心地と会話の二つの側面から前方向の対人距離に関する研究| 男性は女性に比べて同性に対する心理的領域は広い、会話の内容や親密度に伴い心理的距離の違いは存在している。しかし、研究の結果から、居心地の評価からは18帖の大きな空間の場合では、心理的距離はおよそ1.5mを境にして分かれる。1.5m以下の距離となると、「近すぎて気詰まり」に感じ始める距離となった。「会話」の評価からは、会話にちょうど良い領域はおよそ1.5m前後に広がる。それ以外は、「近すぎる」あるいは「遠すぎる」と感じる距離となった。住宅内での性的距離は0.8m~1.2m。自然発生的な会話の場合は、0.4m~0.7mとなっており、この違いは会話の内容や親密度の違いによるものである。「居心地」と「会話」の二つの評価を組み合わせると、会話をしないと気詰まりに感じる領域と、会話をしなくても気詰まりに感じない領域に分けられる。会話をしない他人同士が接近できる限界は1.5m付近が挙げられる。天井高や床面積の変化の影響を受けにくい領域は、75cm~90cm以内の体に近い領域。心理的領域には、環境の変化を受けにくい「固い」と、変化を受けやすい「柔らかい」領域が存在する。| 自分の研究では、ユーザとエージェントの距離が与える心理的領域を調べています。この、論文では研究では人と人の心理的距離の研究を行っている。| |4○[2]|武川直樹|社会科学のアプローチに基づくコミュニケーションロボット・擬人化エージェントの設計に向けて ―人間観察によってデザインされたロボットは「不気味の谷」を渡れるか？|電子情報通信学会誌 Vol.93, No.12, |1027~1033|2010|人間は相手の立場や感情を考えて、相手を尊重しながら会話や行動を行う。人のコミュニケーションを観察して、ロボットの設計を試みた。分析の結果人のコミュニケーションにおいてはうなずきや視線、姿勢、ジェスチャなどが重要な関係を持つことが明らかになった。「不気味の谷」超えるには人がロボットの行動や発言の意図を理解できるような設計を施す必要性がある。|人が安心できるエージェントを作成するには対人の場合のコミュケーションと同様にエージェントの行動、発言の意図が理解できるような設計を施す必要性がある。| |5○[5]|村川賀彦、 十時伸|サービスロボットによる「ふるまい」の評価 ―商業用施設での試験運用―|株式会社富士通研究所|31~36|2006|人のふるまいを観察して50種類以上に分類を行った。そのうちの20種類をサービスロボットに搭載して商業用施設で実際に実験を行った。ふるまい有りのほうがふるまい無しのロボットよりも多くの顧客を引き付けたという結果になり、多くの人がロボットを利用していた。距離にすると大人の場合では60cm~120cm、子供の場合では~60cmでロボットのサービスを受けるという形になりこれは非常に親密な関係における距離感となっている。また、顧客の視線を調査したところ多くの人がロボットの顔に注目しており、ロボットのアイコンタクトを期待していたという結果が得られた。|相手がロボットの場合における距離を計測していた。人に近いふるまいを行うロボットの方が多くの人を惹きつけており、相手が人の場合における対人距離よりも近い距離感となっている。| |6○[3]|神田 崇行|コミュニケーションロボットと人間との距離|情報処理 Vol.49|24~29|2008 1月|コミュニケーションロボットにおいても人間同士の対話での知見が利用できるかについての考察を行った。通常人間同士の場合は2人の人があるものについての会話を行うときO-spaceというものが存在している。これは、相手がロボットの場合でも存在していることがあった。しかし、相手が人の場合よりもロボットの場合の方が会話距離が近くなる傾向があるというデータが得られた。外的要因は人同士の会話の知見と同様になる可能性が高いが、心理などが影響する内的要因は異なる可能性が高くなるという考察がなされた。|ロボットと人の場合におけるコミュニケーション距離の考察を行っている| |7○[4]|竹内勇剛、 片桐康弘|ユーザの社会性に基づくエージェントに対する同調反応の誘発|情報処理学会論文誌|1257~1267|2000 May|社会性に基づき人間の反応傾向を用いてエージェントとの自然なコミュケーションを成立させるための指針を示す為に心理実験を行った。日常的なコンピュータの利用の際に人は１．明示的な指示に対する応動的行動と２．暗示的な働きかけに対する唆動的行動に分類される。前者は人が行動における意味などが分からず不安感をおぼえるが後者であれば不安を意識させない効果を期待できる。人は自身の意見と同意する人に好印象を抱く傾向がある。実際に実験の結果、エージェントが意見に対して同意した場合、親和動機に基づいた同調反応を示していた。|人が不安感を覚えないようにするには、エージェントの振舞いを適切に管理する必要がある。それにより、人を無自覚的にかつ自然に常識や社会規範、ルールに順応させることが可能となる。| |8○[37]|山田悟史、 北本英里子、 神長伸幸、 及川清昭|没入型仮想空間における空間知覚の研究 ―パーソナルスペースの検討を想定した距離の近くと心理評価を対象として―|日本建築学会|1303~1307|2018 10月|1.現実空間(R)2.平面ディスプレイ(DP)3.HMD空間(HMD)の三種類を用いて距離の知覚と心理評価を実施した。実験の結果、DP空間のほうがHMDよりも現実区間での体験との類似性を有していると考えられる。心理八日についても同様の結果が得られたが、「十分な開放感のある距離」では有意性を肯定できるが「対象となる人が気にならない距離」では有意性を肯定できなかった。|ディスプレイな内の空間認知と心理評価| |9○[24]|染谷祐理子、 戸辺義人、 香川里穂、 松日楽信人、 菅谷みどり|生体感情推定手法を用いたロボット接近時のパーソナルスペースの感情評価と位置推定|情報処理学会|4-281~4-282|2018|リアルタイムに推定した感情に応じてロボットの距離を変化、その結果を基にパーソナルスペースを判定出来るかを調査した。具体的に用いた感情は「落ち着き」、「不愉快」、「驚き」、「緊張」となっている。結果的に「緊張」が大きい程パーソナルスペース内にロボットが侵入しいていた。しかし、ロボットの近づき方等によりも変化する可能性はある。|リアル空間ではあるが相手がロボットの場合における人のパーソナルスペース(人が安心する距離)の判定を行っている。| |10○[50]|対馬栄輝|ビデオカメラ撮影による姿勢・動作分析への活用―画像特性とその問題について―|理学療法学 第36巻第4号|186~191|2009|ビデオカメラを用いて姿勢・動作分析は可能か、どのように撮影すれば精度保てるのか、もしくは全く使えないのかを検証した。どこまでの精度を求めるかは、動作分析の目的より変化する。|自身のシステムでも人の姿勢を用いることを考慮している。| |11○[48]|富沢貴大、今渕貴志、蛇穴祐稀、Prima Oky Dicky Ardiansyah、伊藤久祥|顔向きに依存しない顔表情認識システムの開発|情報処理学会第78回全国大会|4-331~4-332|2016|既存の技術では笑顔以外の基本感情(驚き、嫌悪、怒り、恐怖、悲しみ)を正確に判定することが困難。顔画像が適切に真正面化されていなことが問題と考え顔の特徴を自動と手動により点で表し、真正面化の有用性を明らかにする。実験の結果真正面化処理の有用性が明らかになった。|顔表情認識システムを用いており、各種感情の取得も行っている。顔の向きに依存せずに表情認識が可能となれば感情分析の精度も上がると感じた。| |12○[38]|石津拓、小林一樹、北村泰彦|仮想空間における対エージェント認知距離の測定|情報処理学会第69回全国大会|4-191~4-192|2007|人がエージェントと接する際に不快感を感じる認知距離と快適と感じる認知距離を明らかにする。|画面の大きさにより人のエージェントに対する認知距離は変化する。自身の研究にとても近いものがあると考えられる。| |13○[49]|有田晧亮 高橋健一 上田祐彰|eラーニングにおけるWebカメラによる集中度の判定|26th Fuzzy Symposium|520-523|September 2010|e-learning学習者の集中度を測定する為に2台のWebカメラを用いて顔と目の検出を行う、もう一つは側面に設置して正しい姿勢で学習しているかを計測した。顔の識別率は83%、目の識別は61.5%、姿勢の識別は68.5%精度で判定を行えた。|自身のシステムでも姿勢を計測するシステムを用いる| |14○[18]|立花優斗 今井順一|e-learning学習者の上半身姿勢情報を利用した集中度推定|第15回情報科学技術フォーラム|329-330|2016|継続的な集中を可能にするためにe-learning学習者の集中度を測定するシステムとして顔向き情報と上半身姿勢情報の２点を用いて集中度の測定を行った。顔向き情報はFaceTrackerを適用することで行っている。上半身姿勢情報はKinectのSkelton Trackingを用いて行っている。|顔の向き(正面を向いているのか横を向いているのか)を測定することで深層心理における嫌悪感測定を行っていく。また、顔の大きさを用いて姿勢(画面に対して前のめりなのか、身をひいているのか)を計測するシステムによるユーザのエージェントに対する興味や嫌悪感を測定する。| |15○[25]|原田達也 佐藤知正 森武俊|触れ合いロボットによる心理効果ー接触インタラクションによる安心感の演出と痛みの緩和ー|日本ロボット学会 Vol.16|122~128|1998|「触れ合えることのできるロボット」による人の心理効果を検証している。触れ合いロボットは人に「安心感」を与え、「不安感」を緩和する。また、「痛み」についても人が感じる痛みを緩和することが出来ることが判明。|人の「安心感」と「不安感」に関する論文| |16○[15]|中西英之 Katherine Isbister 石田亨 Clifford Nass|仮想空間でのコミュニケーションを補助するヘルパーエージェントの設計|インタラクション2000|107~114|2000|社会的アイデンティティーの異なる人たちが新しい人間関係を築くためには互いの特徴などを共有して共通基盤に認識とする必要性がある。本論文では仮想空間の中でパーティーおけるホストの役割を担うエージェントを開発し、ヘルパーエージェントを異文化間コミュニケーションに適用する実験を行った。|実験の結果、安全な話題を提供した場合でも刺激的な話題の場合でも、共通基盤の形成を助けることが出来ることを示した。その為、会話の流れに合わせた話題の提供が重要となる。また、各利用者に対して適したふるまいをする必要性があることも明らかになった。|エージェントを用いたインタラクション| |17○[16]|穴吹まほろ 若月裕子 山本裕之 田村秀行|複合現実空間に存在する擬人化エージェントの実現|情報処理学会論文誌|JULY 2001|1957~1966|2001|音声対話機能を持つMRエージェントの具現化を目標とした。それに伴い、MRエージェントの持つべき機能等についての検証も行った。|MR空間中の擬人化エージェントは想定よりもかなり小さいものが好まれた。大きさとしては40cm弱、対話位置は視点前方90cm近辺が好まれた。総じて全体が画面内に入る程度の大きさとなる。また、必要のない限りユーザの視界に入らない方が好まれる結果となった。|複合現実空間ではあるがエージェントを用いて対話位置の考察等を行っている点。| |18○[17]|吉田直人 古山卓哉 米澤朋子|実空間物に対する仮想エージェントの所有表現における表情の有効性|情報処理学会論文誌|411~419|Jan 2015|表情を変化させることの出来るエージェントを用いて、所有の段階に応じたひょゆ上の違いによる所有表現の検証、その際のエージェントの情動を検証した。結果的にエージェントが怒りの表情の際にはエージェントが所有維持状態、通常表情の際には所有放棄状態であるという風に解釈された。これらのことから、人間の理解や所有状態の推測にはエージェントの所有表現が影響を与えるとことが判明した。|立体エージェントを用いており、エージェントに対して怒り、通常、喜びの感情を与えている。| |19○[27]|黒木祐己 武川直樹 湯浅将英|視線・表情を持つ擬人化エージェントのインタラクションによる印象変化|情報処理学会第67回全国大会|4-31~4-32|2005|顔の向き、表情、視線等の人の顔を介する非言語情報がインタラクション時に人に与える影響についての調査を行った。人は迅速かつ正確に他社の顔が発するメッセージを理解することが従来の研究から判明している。視線が表情を強調していることも明らかになっている。実験の結果表情が友好的の場合の方が無表情の場合よりも友好的であると指示された。|擬人化エージェントを用いた非言語情報が及ぼす心理的影響について検証している。| |20○[28]|石川朱香音 渡辺大地|擬人エージェントにおける社交的表情表出手法|情報処理学会第67回全国大会|4-227~4-228|2005|エージェントの感情入出力に調整層を用意し、他者がいるいないという場面の違いにおいて表情を使い分けるエージェントを作ることを目的とした。結果的に同調(相手の感情と事故の感情を合わせる)、愛想(快感情の協調、微笑の偽造)、警戒(表情の中立化・縮小)を自動的に創出するエージェントの作成に成功した。|感情を用いたエージェントを使用している。本論文の感情表出技法を用いればエージェントが更に細かい感情の表出が可能となる。| |21○[20]|鈴木晶夫 藤田宗和 下田正代|ノンバーバル行動の認知（Ⅰ）-姿勢と身振りについて-|早稲田心理学年報|15~22|1990|身体の姿勢は主にノンバーバル行動、もしくは感情の表出の一種である。|人がある対象に対して身を乗り出す姿勢(前かがみになる姿勢)はその人が対象に対してプラスの感情である興味・関心、積極性等を示している。それに対して、人が対象に対してはすに構えているよゆな状態の際には対象に対して拒否・批判、無関心などのマイナスの感情を表出しているものとして相手に認知されるとされている。|人の姿勢を用いて心理分析を行っている。| |22○[19]|James,W.T| A study of the expressions of bodily posture.| Journal of General Psychology|1932|405~437|人の姿勢に4つのカテゴリーを見出した。|頭、体感、足、膝、腕を組織的に変化させた写真の判定をさせ、一致度の高かった写真を分類させた。それによると、「注意を引きつけられた接近の姿勢(attentive,aprroach)」,後ろの下がったり、向きを変える姿勢によって示される「否定的で拒絶的な姿勢(negative,refusing)」,胸を広げ、肩をいからせ、後傾姿勢によって示される「自信の姿勢(proud)」,頭をたれ、肩を落とし、体を前へ傾けることによって伝達される「落胆した姿勢(depressed),という4つのカテゴリーを姿勢に対して見出した。| |23○[21]|鈴木晶夫|姿勢と意識性との関係の検討|早稲田大学大学院 文学研究科紀要別冊11|1984|9~21|人が特定の姿勢をとった際にその姿勢によりどのような気分の変化が生じるのかを検討した。|その結果、姿勢に合わせて気分までもが変化することが明らかになった。一例としては「首を曲げ、背筋を曲げる」姿勢をとると抑圧された、沈んだ気分で、弱々しく、静的で服従的な気分となる。また、「背筋を伸ばし、腕を組む」という姿勢では、支配的で、力強く自身のある気分となるという特徴が示された。つまり、ある姿勢をとらせると、特徴的な気分、意識性生じるということである。|人の姿勢にはその時の気持ちや気分、感情が示されている。| |24○[22]|鈴木晶夫|姿勢に関する基礎的研究-その行動とイメージとの検討-|早稲田心理学年報|1986|27~36|実際にある姿勢をとらせるだけでなくその姿勢をイメージさせてどのような心理変化が生じるのかを検討した。|実際にある姿勢をとらせても、またその姿勢をイメージさせても同様の心理的変化が生じるという結果が得られた。|姿勢はとるだけでなくイメージすることでも心理的変化が生じる。| |25○[23]|鈴木晶夫 春木豊|姿勢と意識性に関する実験的研究|早稲田心理学年報|1988|1~7|姿勢をとることで及ぼす心理的影響とその姿勢をイメージすることによる心理的影響を実験的に検討。|上記の研究の延長線上にあたり実際に実験でも姿勢をとることでもイメージすることでも同様の心理変化が生じることを示した。|同上| |26○[7]|Mehrabian, A.| Communication without words.| Pschology Today2,(4)|1986|53~55|社会生活において円滑な対人関係の形成には他社の感情を適切に理解することが必要不可欠で我々は様々な情報を頼りに他者感情の理解を行っている。その際における言語と非言語の割合を明らかにした。|Mehrabianによるとコミュニケーションにおける感情情報伝達は、言語によるものはわずか7%で、ほとんどが表情や身振りといった非言語によるものであると明らかになった。その中でも特に割合の多きものが人の表情であり、その割合は55%となっていた。|他者が感情を分析するときにおける割合であり、自身の研究でも表情や姿勢、顔の向きといった非言語情報を用いて心理分析を行っている。| |27○[41]|Ekman, P.| Facial expressions of emotion; new findings, new questions.| American Psychological Society, 3|1992|34-38|国や文化の違いによる感情を表情から判断する手法の違いを検討した。|Ekmanによると文化による特有の感情は存在するものの怒り、喜び、悲しみ、驚き、嫌悪、恐れの感情を表情から判断する仕方は文化の違いに関わらず同様であることを示した。|表情を用いた感情分析。私たちは表情を1つの重要ね手がかりとして感情の理解を行っている。| |28○[13]|岩淵泰郎|機械化目録の問題点|東洋大学社会学部|1983|43~46|図書館における機械化の問題点とそれらに対応する解決策を挙げた。その一例として未知の世界もしくは見えない世界に対する漠然とした不安が挙げられている。|機械化されることによる様々な問題点。この機械化による問題点は図書館のみには限らない。| |29○[14]|Reeves, B. and Nass, C.| The Media Equation: How People Treat Computers, Television and New Media Like Real People and Places| Stanford Univ.|1996|1~36|Reevesらの研究によると人と生活を共にするロボットに対して私達人間はコンピュータやロボット相手にもごく自然に社会的に振舞う。|社会的に振舞うことが出来ないロボット等の情報機器では人を良い印象抱かない為、生活を共にすることは不可能ということになる。ロボットには社会性という要素が特に重要となる。|今後ロボットが社会に進出tした際に人の感情を基に最適な距離感を保つという機能の社会性を備えたロボットが必要になってくる。その際に自身の最適距離の研究が活用される。| |30○[26]|布施陽太郎、竹之内宏、徳丸正孝|人とロボットが共存するコミュニティにおける対人距離の規範を考慮して移動するロボットモデルの評価|第18回情報科学技術フォーラム|2019|77~80|ロボットが参加する人のコミュニティ内で，その場の人々の位置からその場に合った距離感をリアルタイムで学習し，自らの位置を決定する立ち位置決定モデルが適切な立ち位置を発見可能かシミュレーションで検証し、ロボットがパーソナルスペースを侵害する割合を計測した|ロボットはパーソナルスペースを害さずに移動することが可能で，そのロボットが選択した移動経路は人間から見て不自然に映りにくい|対ロボットの場合におけるパーソナルスペースの研究。人の位置を取得して距離感を保つ。自分の研究では人の内部状態特に安心感、不安感に関する距離を検証している。| |31○[12]|Carl Benedikt Frey Michael A. Osborne| THE FUTURE OF EMPLOYMENT: HOW SUSCEPTIBLE ARE JOBS TO COMPUTERISATION?|September 17, 2013|全72ページ|オックスフォード大学|コンピュータ技術の発展により現在ある仕事の大半がなくなってしまう可能性があることが示されている。IT技術や人工知能により代理可能な業務や仕事(単純作業、判断力のいらない仕事、人のスキルがいらない仕事)はなくなると言われている。具体的には一般事務のような業務、営業や接客業務、時計修理や物流管理者のような確実で正確かつスピーディーな業務。|人とロボットが共存する世界がになる可能性が存在しており、そうなった際にはロボットが人の心に与える影響を顧慮する必要性がある。| |32○[42]|Wataru Sato, Sylwia Hyniewska, Kazusa Minemoto Sakiko Yoshikawa| Facial Expressions of Basic Emotions in Japanese Laypeople|12 February 2019|全11ページ|京都大学,国際学術誌「Frontiers in Psychology」|日本人の表情は心理学研究において著名なエくマン博士の理論とはことなることが明らかにされた。被験者に基本感情である怒り・嫌悪・恐怖・喜び・悲しみ・驚きの6種類をシナリオに基づいて表出してもらった。その結果、写真条件では感情の表出が明確に行われたもののシナリオ条件では幸福と驚きの条件でしか明らかに表出されなかった。また、写真条件とシナリオ条件では、全ての感情で、感情およびと表情の動きのパターンが違うことが示された。|感情をあつかっておりそれの分類をおこなっている。特に日本人の場合における表情と感情について調査されている。| |33○[39]|Ekman Pau| Facial Universal and cultural differences in facial expressions of emotion|1972|207~282|Nebraska symposium on motivation, Lincoln; University of Nebraska press|現在の人間の基本感情とされている6種類を提唱した。それと共にそれらに対応するそれぞれの表情を明らかにした。具体的な感情は喜び、怒り、悲しみ、嫌悪、驚き、恐れの6種類という風になっている。|自身の研究に使っている表情認識システムであるFace apiでも同様の基本感情6種類を分析に用いている。| |34○[36]|Xin Wan and Tomoko Yonezawa|Basic Study of Wall-projected Humanitiude Agent for Pre-care Multimodal Interaction.|2020|全13ページ|Kansai University|裸眼立体視を用いている．ユーザの顔の位置と向きを認識することでVR内のバーチャルカメラを連動させ，画面に投影されているエージェントの位置と見える向きを変化させている．これによりユーザは空間的なリアリティを感じられる|Face APIによる裸眼立体視エージェント| |35○[8]|R.ソマー著，穐山貞登 訳|人間の空間 デザインの行動的研究|1972|全296ページ|鹿島研究所出版会|人には他人に侵害されると不快感を覚える距離，パーソナルスペースがあることを明らかにした．|人の心理的距離| |36○[9]|エドワード．T．ホール著，日高敏隆＝佐藤信之訳|かくれた次元|1970|304|みすず書房|人のパーソナルスペースを密接距離，個人距離，社会距離，公衆距離という風に4つに分類した．|パーソナルスペース| |37○[10]|渋谷昌三|パーソナルスペースの形態に関する考察|1985|41-49|山梨大学紀要|男女のパーソナルスペースの違いについて検討．|パーソナルスペース| |38[40]|Hatfield, E., Cacioppo, J. T., & Rapson, R. L.|Emotional contagion|1993|96-100|Current directions in psychological science|2(3)|感情伝染|概要参照| |39○[32]|佐藤好幸，洞口勇太，Lorraine Vanel，塩入論|2021|1-4|一般社団法人 人工知能学会|複数の画像ドメインにおける顔表情特徴量を用いた画像の好み推定|SNSに投稿されている画像が被験者の好みかどうかを分析する為にOpenFaceを用いて顔表情特徴用量の抽出をし，予測を行った．|その結果，好み推定に顔映像情報は有用であることが示された．| |40○[33]|高沢奈生，坂本彩，大塚亜未，青柳達也|表情認識による集中状態判断|2019|全3ページ|情報処理学会研究報告|顔表情認識を用いて集中状態の判定を行った．顔表情データの認識にはMicrosoft Azureを用いた．|その結果，96.80%の割合でユーザの表情を持って集中度合いの識別に成功した．瞬きの瞬間は判別が上手くいかないという事例も見られた．| |41○[29]|P. Ekman and W. V. Friesen 著, 工藤力訳|表情分析入門|1987|全227ページ|誠信書房|感情を表示するための特定身体動作というものはないが，おのおのの感情には固有の顔の形というものがあり，感情は主に顔に表される．|人間の顔表情| |42○[43]|有田繭子，越智晴香，松藤貴大，坂本博康，福島重廣|ファジィメンバシップ値を利用した正準相関分析による顔表情と生理指標からの感情の推定|2011|日本知能情報ファジィ学会|1301-1306|表情と顔湿度，心拍数，瞳孔径の4つの指標を用いて被験者の感情を推定する方法を検討した．顔表情システムにはfaceAPIを用いて顔特徴点を抽出して行っていた．|その結果正答率は40-56%程度という結果になった．理由として考えられるのが被験者から強い感情を示す顔画像が得られなかったことが挙げられる．これは心理学実験においてしばしば指摘されてきこと．表情は誘発しようとしていたこと．| |43○[35]|近藤一晃，中村大地，中村裕一，佐藤真一|笑顔に基づいた心理状態推定のための表情変化認識-グループインタラクション評価への可能性について-|一般社団法人 人工知能学会2021|笑顔表情の細かな変化の違いの認識．|表情認識| |44○[34]| Alizadeh, S. and Fazel A.| Convolutional Neural Networks for Facial Expression Recognition|CoRR| Vol. abs/1704.06756| (2017)| |45○[30]|Ekman, P. and Friesen, W.|Facial Action Coding System: A Technique for the Measurement of Facial Movement|1978|Consulting Psychologists Press, Palo Alto Movement|人の表情筋に基づいた表情記述から始まった自動認識の試み|表情認識| |46○[31]|Cohn, J., Ambadar, Z., and Ekman, P|Observer-based measurement of facial expression with the Facial Action Coding System, in A.Coan, J. and Allen, J. B.eds The handbook of emotion elicitation and assessment.|2006| Oxford University Press Series in Affective Science|上記延長線上|表情認識| |47○[44]|中山治|「ぼかし」の心理――人見知り親和型文化と日本人|1989| 創元社|日本人はぼかしのコミュニケーション|感情| |48○[45]|野村啓治|日本人のコミュニケーションの基本特性――異文化コミュニケーションにおける自分か意識の視点から――|2000|コミュニケーション科学|11，3-20|察し型コミュニケーション|感情| |49○[46]|大崎正瑠|日本人のコミュニケーション|コミュニケーション科学|1999|10，95-112．|相互協調性|感情| |50○[47]|園田智子|異文化間コミュニケーション場面におけるコンフリクト事例とアサーション―関連文献からの示唆―|2014|群馬大学国際教育|13，1-13|コミュニケーションの特徴|感情| ~ ~ ~ ~ ~ #hr [[21_Sample]]に戻る
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* 研究の概要 [#w6de4ca1] 人とエージェントとの距離が与える心理的影響について ** 研究タイトル [#j4132eea] 人とエージェントの距離が及ぼす心理的影響の分析 **研究キーワード [#pfe3873a] -主要なキーワード１ --エージェント --感情 -それに関係する追加キーワード --表情分析 --心理分析 --距離 --生理計測 --座標計測 **研究は何を目指すものか（目標） [#o293498d] 人とエージェントが接する際における心理的影響を分析し、最適距離の模索を行う **この研究がうまくいけば何が実現するのか（将来、可能性、応用など） [#if72b70f] お店などにおける店員エージェントの導入~ **この研究の新規性・新奇性 [#j560a5f5] 人の心理というものはとても複雑で解明が困難。~ 対人の場合における心理的影響についての研究は存在するがエージェントと距離を用いて人の感情を分析しているという点に新規性があると考える。~ **この研究の有用性 [#v4581b34] エージェントが人に与える心理的影響がわかるので店員エージェントにした場合の影響や問題点等がわかる。~ エージェントを有用に動かす為に必要なことを心理を用いて解明できる。~ **目指すシステムの形（どういう入力でどういう出力があるか。何ができるか。） [#g862eeab] -感情分析システム~ ユーザがエージェントと対面した際にユーザの感情を推定。~ 得られた結果を基に人の心理分析を行い、最適距離の模索を行う。~ -顔の向き計測システム 人は嫌悪感等を感じると無意識的に顔をそむける~ 顔の向きを座標として計測する~ -画面との距離測定システム 人は興味や関心を抱くと前のめりになり、嫌悪感等を抱くと身を後ろに引く~ 顔の大きさを計測するシステムを作成することで画面との距離感を計測~ -立体エージェント 画面内に投影させる仮想ロボット(立体的に投影することでリアリティの演出を行う)~ **システムのターゲットユーザ [#wd1e2254] -自身の意思を上手く口に出来ない人~ -岡田君のシステムとのような不登校児童や社会復帰を目指す人 **システムの活用シーン [#iddfed73] 情報技術の発展によりAI等を用いた無人化。~ エージェントを用いた店員の導入。~ 店員エージェントと人の間の距離が与える心理的影響を解明することで、最適な距離間を保つ。~ * 研究トピック（議題）整頓 [#wc86f10c] -~姿勢（無意識的）と表示（意識的）の異なる二つの観点から感情分析し、感情分析の精度高める -~顔の座標、大きさを基に深層心理分析 -~感情推定を元にエージェントの位置を動かすことで最適距離を解明 * 研究ノート [#l209c850] -OpenCVを用いたリアルタイム顔認識システム -- -顔認識システムを用いた感情分析システム --file:///C:/Users/Kakeru/Desktop/%E3%82%BC%E3%83%9F/ml5FaceApi/index.html -画像とマウスの距離によって画像が変化していくシステム（笑顔→普通→困り顔） -- - -- **最近の計画 [#e29f0f5b] ***ゼミ合宿の目標 [#d9baa13a] -- ***冬休みの課題目標 [#c229fa4d] --エージェントの作成(完了) ***後期終了時の課題目標（1月まで）[#hc600b51] --立体エージェント(完了) --感情分析システム(完了) ***To Do [#xf4e28db] -距離測定システム(顔の大きさで) -向き計測システム(顔の座標を用いて) -可能であれば心拍計測も？ -文献集め **ゼミのログ [#ie21d729] *12/17 [#w0224716] -ユーザの表情や動作を元にして行動が変化していくようなエージェントの作成 --ユーザが嫌な顔をすれば距離を取り、笑顔であれば近づいてみる -感情分析には、正確性を持たせるためにも二種類の方法を用いる方が良い --表情と姿勢を検知できるものが良いかも -姿勢を変えられるロボット --かたかわさんが制作している -裸眼立体視エージェント --今のFace apiで顔の位置向きを検知、その数値やデータを裸眼立体視エージェントに応用する *4/22 [#ta3a29ce] -顔の位置検出プログラム(向き測定) -顔の大きさ検出プログラム(距離測定) -生理計測も？ *4/29 [#cb1bcc65] -ドラフトを綺麗に書く(特徴やシステム) -火曜のランチミーティングで友達とドラフトについて話す(出来る限り) -実験計画の為に要素(特徴、新規性等)を纏める *5/6 [#e52619ca] -リサーチクエスチョン(なぜそのシステムを作りたかったのか？) -[卒論構成]リサーチクエスチョン→仮説→システム→実験→執筆 -Gaze Aversion,ICMI -適切な距離感をとるエージェントは人に安心を与えるのか？ *5/13 [#df73ba68] -タイトル「ユーザにとって適切な対人距離を好むエージェントの作成」 -来週、来来週あたりにはシステムの実装 *5/20 [#v533ea8b] -主観評価による心理的評価（ex.MOS法：「」にあてはまる～あてはまらないを5・7段階評価orSD法：因子分析、感性評価的なもの、形容詞対を作る） - *5/27 [#n77f8500] -最適距離の解明の実験法がやりやすい可能性あり -距離感=実際のパソコンとの距離＋仮想距離 *6/3 [#e149fa32] -自身の研究→対応するシステム→実験の仮説という流れ -今月末までに：1.ドラフトversion2(小山田さん) 2.実装の完成 3.実験計画書の完成＆チェック(2人以上) 4.関連研究の分権本数 25以上 -後輩・先輩・その他・先生等と話をして議論を深めてドラフトに繋げる。研究の新規性、RQの明確化 *7/1 [#cced4437] -実験のプロセス -比較する条件(仮説) -実験システム コンテンツ -比較の際は縦・横を並び変える(条件による結果を正しく分析して見やすくするため) -ラテン法(先生のWebページ→Biography→JavaScript) -被験者集め20以上 -主観評価でない数値を扱う場合は計測ポイントを設定する必要がある -同意書 アンケート(評価書、フォーム)の作成 -シートをバックアップ -教示、書類、ファイルの準備(テキストファイルを見せながら話す等) -パイロットテスト(先生、同期、TA) -実施表を作る *7/8 [#n864c958] -分散分析で行う(但し書き「便宜間隔尺度として扱ったと書く」) -A要因とB要因でどちらの方が効果が大きいか効果量も必要 -17、18に3年生が通いの合宿(来れる人は来る) *10/21 [#o147f159] -分析方法 p=差がない確率みたいなもの <0.05とは差がない確率が5%以下→差がある -分散分析はanova4で行う -SD=分散値 -excelでは行列の入れ替えを行うとグラフが出来る -グラフと表を書いて文章で説明する *12/2 [#id71768f] -卒論の完成 -卒論素材(システムの写真、実験結果) -アブスト開始(Word) -外部発表(卒論文章を添削される) -卒研資料の全保存を準備(ムービー、実験データ、写真今までのゼミプログロム) -全角のカンマ、ピリオド -次週アブストを持ってくる **卒論 [#z2f61580] -version1 https://docs.google.com/document/d/1B5gwq1ZVJZXvT2JEb3lC4w75ythj-noUWzCW7JFcBCk/edit?usp=sharing -version2 https://docs.google.com/document/d/18AyzZ_YcaYu6FJLggM3cuEjHqpX0Dv_YDylzg6McaR0/edit **実験計画書 [#af6aeadb] -https://docs.google.com/document/d/1KAO_LhjpIlMBhk5qT6re2gLMFYkZ15WlxESt69xXr-c/edit?usp=sharing **ポスター [#q0049e9f] -file:///C:/Users/Kakeru/Desktop/%E3%82%BC%E3%83%9F/%E3%83%9D%E3%82%B9%E3%82%BF%E3%83%BC.pdf * 文献ノート [#k60eb404] [[GoogleDocsのSheets:http://sheets.google.com]]閲覧可能 |番号|著者 |タイトル |発表場所や出版社 |掲載ページ 23〜56など（もしくは全体ページ数） |発行年| 内容の簡潔なまとめ| 内容の詳細メモ| 自分の研究との関連性のメモ| |1○[1]|吉⽥怜司†2、 伊藤 哲平†2、 染⾕ 祐理⼦†2、⽥中智史†2、 池⽥ 悠平†1、 菅⾕ みどり†1†2|Emotion Visualizer: 生体情報を用いた感情推定と可視化と応用|情報処理学会 インタラクション2018|2~4|2018|生体情報を用いた感情推定、感情の可視化\|心拍と脳波の２つの生体情報を用いた感情分析手法。心拍と脳波の2つから得られたデータをもとに、emotion visualizerを用いて、”喜び”、”興奮”、”驚き”、”悲しみ”等の8つの感情に分類して量を可視化させることで感情分析を行う手法。|パーソナルスペースへロボットが侵入した際に心拍数が速まるが，接近による”緊張”や”驚き”, ”落ち着き”など詳細な感情を判定することは困難。”興奮”は，ある刺激に対して短時間で高い反応をしておさまるといった傾向がある。”落ち着き”は比較的長い時間の間計測される感情| |2○[6]|濱田未来 、福添孝明、 渡邊陸|動作・表情解析による人物内部状態推定の研究|社会法人 情報処理学会|2~3,7|2007|内部状態推定の為に、動作、目、口、眉の情報を取得して処理する。同時に脳波を用いた感情分析を行うことでそれぞれの関係性を示している。リラックス・愉快状態のα波が取得された時は目の幅が小さくなり、眉が下がり、口の幅が大きくなる傾向がある。体は自然な体動で左右に動く。θ波が優勢脳波の時は、目の幅が大きくなり、眉が上がり、口の幅が大きくなる。身体の動きは上下に動くような動作を得られた。口の小さい被験者では推定が困難であった事例もみられた| 落ち着きの状態の際には、目の幅が小さくなり、眉が下がり、口の幅が大きくなる傾向がある。集中・関心状態では、目の幅が大きくなり、眉が上がり、口の幅が大きくなる。表情が現れる際、頬の表情筋が上昇し、目の縦幅がy1減少する。| |3○[11]|橋本郁子、 西出和彦、 高橋公子、 高橋鷹子 |実験による対人距離からみた心理的領域の平面方向の広がりに関する考察 |日本建築学会計画系論文集 |掲載ページ 23〜56など（もしくは全体ページ数） |1996| 居心地と会話の二つの側面から前方向の対人距離に関する研究| 男性は女性に比べて同性に対する心理的領域は広い、会話の内容や親密度に伴い心理的距離の違いは存在している。しかし、研究の結果から、居心地の評価からは18帖の大きな空間の場合では、心理的距離はおよそ1.5mを境にして分かれる。1.5m以下の距離となると、「近すぎて気詰まり」に感じ始める距離となった。「会話」の評価からは、会話にちょうど良い領域はおよそ1.5m前後に広がる。それ以外は、「近すぎる」あるいは「遠すぎる」と感じる距離となった。住宅内での性的距離は0.8m~1.2m。自然発生的な会話の場合は、0.4m~0.7mとなっており、この違いは会話の内容や親密度の違いによるものである。「居心地」と「会話」の二つの評価を組み合わせると、会話をしないと気詰まりに感じる領域と、会話をしなくても気詰まりに感じない領域に分けられる。会話をしない他人同士が接近できる限界は1.5m付近が挙げられる。天井高や床面積の変化の影響を受けにくい領域は、75cm~90cm以内の体に近い領域。心理的領域には、環境の変化を受けにくい「固い」と、変化を受けやすい「柔らかい」領域が存在する。| 自分の研究では、ユーザとエージェントの距離が与える心理的領域を調べています。この、論文では研究では人と人の心理的距離の研究を行っている。| |4○[2]|武川直樹|社会科学のアプローチに基づくコミュニケーションロボット・擬人化エージェントの設計に向けて ―人間観察によってデザインされたロボットは「不気味の谷」を渡れるか？|電子情報通信学会誌 Vol.93, No.12, |1027~1033|2010|人間は相手の立場や感情を考えて、相手を尊重しながら会話や行動を行う。人のコミュニケーションを観察して、ロボットの設計を試みた。分析の結果人のコミュニケーションにおいてはうなずきや視線、姿勢、ジェスチャなどが重要な関係を持つことが明らかになった。「不気味の谷」超えるには人がロボットの行動や発言の意図を理解できるような設計を施す必要性がある。|人が安心できるエージェントを作成するには対人の場合のコミュケーションと同様にエージェントの行動、発言の意図が理解できるような設計を施す必要性がある。| |5○[5]|村川賀彦、 十時伸|サービスロボットによる「ふるまい」の評価 ―商業用施設での試験運用―|株式会社富士通研究所|31~36|2006|人のふるまいを観察して50種類以上に分類を行った。そのうちの20種類をサービスロボットに搭載して商業用施設で実際に実験を行った。ふるまい有りのほうがふるまい無しのロボットよりも多くの顧客を引き付けたという結果になり、多くの人がロボットを利用していた。距離にすると大人の場合では60cm~120cm、子供の場合では~60cmでロボットのサービスを受けるという形になりこれは非常に親密な関係における距離感となっている。また、顧客の視線を調査したところ多くの人がロボットの顔に注目しており、ロボットのアイコンタクトを期待していたという結果が得られた。|相手がロボットの場合における距離を計測していた。人に近いふるまいを行うロボットの方が多くの人を惹きつけており、相手が人の場合における対人距離よりも近い距離感となっている。| |6○[3]|神田 崇行|コミュニケーションロボットと人間との距離|情報処理 Vol.49|24~29|2008 1月|コミュニケーションロボットにおいても人間同士の対話での知見が利用できるかについての考察を行った。通常人間同士の場合は2人の人があるものについての会話を行うときO-spaceというものが存在している。これは、相手がロボットの場合でも存在していることがあった。しかし、相手が人の場合よりもロボットの場合の方が会話距離が近くなる傾向があるというデータが得られた。外的要因は人同士の会話の知見と同様になる可能性が高いが、心理などが影響する内的要因は異なる可能性が高くなるという考察がなされた。|ロボットと人の場合におけるコミュニケーション距離の考察を行っている| |7○[4]|竹内勇剛、 片桐康弘|ユーザの社会性に基づくエージェントに対する同調反応の誘発|情報処理学会論文誌|1257~1267|2000 May|社会性に基づき人間の反応傾向を用いてエージェントとの自然なコミュケーションを成立させるための指針を示す為に心理実験を行った。日常的なコンピュータの利用の際に人は１．明示的な指示に対する応動的行動と２．暗示的な働きかけに対する唆動的行動に分類される。前者は人が行動における意味などが分からず不安感をおぼえるが後者であれば不安を意識させない効果を期待できる。人は自身の意見と同意する人に好印象を抱く傾向がある。実際に実験の結果、エージェントが意見に対して同意した場合、親和動機に基づいた同調反応を示していた。|人が不安感を覚えないようにするには、エージェントの振舞いを適切に管理する必要がある。それにより、人を無自覚的にかつ自然に常識や社会規範、ルールに順応させることが可能となる。| |8○[37]|山田悟史、 北本英里子、 神長伸幸、 及川清昭|没入型仮想空間における空間知覚の研究 ―パーソナルスペースの検討を想定した距離の近くと心理評価を対象として―|日本建築学会|1303~1307|2018 10月|1.現実空間(R)2.平面ディスプレイ(DP)3.HMD空間(HMD)の三種類を用いて距離の知覚と心理評価を実施した。実験の結果、DP空間のほうがHMDよりも現実区間での体験との類似性を有していると考えられる。心理八日についても同様の結果が得られたが、「十分な開放感のある距離」では有意性を肯定できるが「対象となる人が気にならない距離」では有意性を肯定できなかった。|ディスプレイな内の空間認知と心理評価| |9○[24]|染谷祐理子、 戸辺義人、 香川里穂、 松日楽信人、 菅谷みどり|生体感情推定手法を用いたロボット接近時のパーソナルスペースの感情評価と位置推定|情報処理学会|4-281~4-282|2018|リアルタイムに推定した感情に応じてロボットの距離を変化、その結果を基にパーソナルスペースを判定出来るかを調査した。具体的に用いた感情は「落ち着き」、「不愉快」、「驚き」、「緊張」となっている。結果的に「緊張」が大きい程パーソナルスペース内にロボットが侵入しいていた。しかし、ロボットの近づき方等によりも変化する可能性はある。|リアル空間ではあるが相手がロボットの場合における人のパーソナルスペース(人が安心する距離)の判定を行っている。| |10○[50]|対馬栄輝|ビデオカメラ撮影による姿勢・動作分析への活用―画像特性とその問題について―|理学療法学 第36巻第4号|186~191|2009|ビデオカメラを用いて姿勢・動作分析は可能か、どのように撮影すれば精度保てるのか、もしくは全く使えないのかを検証した。どこまでの精度を求めるかは、動作分析の目的より変化する。|自身のシステムでも人の姿勢を用いることを考慮している。| |11○[48]|富沢貴大、今渕貴志、蛇穴祐稀、Prima Oky Dicky Ardiansyah、伊藤久祥|顔向きに依存しない顔表情認識システムの開発|情報処理学会第78回全国大会|4-331~4-332|2016|既存の技術では笑顔以外の基本感情(驚き、嫌悪、怒り、恐怖、悲しみ)を正確に判定することが困難。顔画像が適切に真正面化されていなことが問題と考え顔の特徴を自動と手動により点で表し、真正面化の有用性を明らかにする。実験の結果真正面化処理の有用性が明らかになった。|顔表情認識システムを用いており、各種感情の取得も行っている。顔の向きに依存せずに表情認識が可能となれば感情分析の精度も上がると感じた。| |12○[38]|石津拓、小林一樹、北村泰彦|仮想空間における対エージェント認知距離の測定|情報処理学会第69回全国大会|4-191~4-192|2007|人がエージェントと接する際に不快感を感じる認知距離と快適と感じる認知距離を明らかにする。|画面の大きさにより人のエージェントに対する認知距離は変化する。自身の研究にとても近いものがあると考えられる。| |13○[49]|有田晧亮 高橋健一 上田祐彰|eラーニングにおけるWebカメラによる集中度の判定|26th Fuzzy Symposium|520-523|September 2010|e-learning学習者の集中度を測定する為に2台のWebカメラを用いて顔と目の検出を行う、もう一つは側面に設置して正しい姿勢で学習しているかを計測した。顔の識別率は83%、目の識別は61.5%、姿勢の識別は68.5%精度で判定を行えた。|自身のシステムでも姿勢を計測するシステムを用いる| |14○[18]|立花優斗 今井順一|e-learning学習者の上半身姿勢情報を利用した集中度推定|第15回情報科学技術フォーラム|329-330|2016|継続的な集中を可能にするためにe-learning学習者の集中度を測定するシステムとして顔向き情報と上半身姿勢情報の２点を用いて集中度の測定を行った。顔向き情報はFaceTrackerを適用することで行っている。上半身姿勢情報はKinectのSkelton Trackingを用いて行っている。|顔の向き(正面を向いているのか横を向いているのか)を測定することで深層心理における嫌悪感測定を行っていく。また、顔の大きさを用いて姿勢(画面に対して前のめりなのか、身をひいているのか)を計測するシステムによるユーザのエージェントに対する興味や嫌悪感を測定する。| |15○[25]|原田達也 佐藤知正 森武俊|触れ合いロボットによる心理効果ー接触インタラクションによる安心感の演出と痛みの緩和ー|日本ロボット学会 Vol.16|122~128|1998|「触れ合えることのできるロボット」による人の心理効果を検証している。触れ合いロボットは人に「安心感」を与え、「不安感」を緩和する。また、「痛み」についても人が感じる痛みを緩和することが出来ることが判明。|人の「安心感」と「不安感」に関する論文| |16○[15]|中西英之 Katherine Isbister 石田亨 Clifford Nass|仮想空間でのコミュニケーションを補助するヘルパーエージェントの設計|インタラクション2000|107~114|2000|社会的アイデンティティーの異なる人たちが新しい人間関係を築くためには互いの特徴などを共有して共通基盤に認識とする必要性がある。本論文では仮想空間の中でパーティーおけるホストの役割を担うエージェントを開発し、ヘルパーエージェントを異文化間コミュニケーションに適用する実験を行った。|実験の結果、安全な話題を提供した場合でも刺激的な話題の場合でも、共通基盤の形成を助けることが出来ることを示した。その為、会話の流れに合わせた話題の提供が重要となる。また、各利用者に対して適したふるまいをする必要性があることも明らかになった。|エージェントを用いたインタラクション| |17○[16]|穴吹まほろ 若月裕子 山本裕之 田村秀行|複合現実空間に存在する擬人化エージェントの実現|情報処理学会論文誌|JULY 2001|1957~1966|2001|音声対話機能を持つMRエージェントの具現化を目標とした。それに伴い、MRエージェントの持つべき機能等についての検証も行った。|MR空間中の擬人化エージェントは想定よりもかなり小さいものが好まれた。大きさとしては40cm弱、対話位置は視点前方90cm近辺が好まれた。総じて全体が画面内に入る程度の大きさとなる。また、必要のない限りユーザの視界に入らない方が好まれる結果となった。|複合現実空間ではあるがエージェントを用いて対話位置の考察等を行っている点。| |18○[17]|吉田直人 古山卓哉 米澤朋子|実空間物に対する仮想エージェントの所有表現における表情の有効性|情報処理学会論文誌|411~419|Jan 2015|表情を変化させることの出来るエージェントを用いて、所有の段階に応じたひょゆ上の違いによる所有表現の検証、その際のエージェントの情動を検証した。結果的にエージェントが怒りの表情の際にはエージェントが所有維持状態、通常表情の際には所有放棄状態であるという風に解釈された。これらのことから、人間の理解や所有状態の推測にはエージェントの所有表現が影響を与えるとことが判明した。|立体エージェントを用いており、エージェントに対して怒り、通常、喜びの感情を与えている。| |19○[27]|黒木祐己 武川直樹 湯浅将英|視線・表情を持つ擬人化エージェントのインタラクションによる印象変化|情報処理学会第67回全国大会|4-31~4-32|2005|顔の向き、表情、視線等の人の顔を介する非言語情報がインタラクション時に人に与える影響についての調査を行った。人は迅速かつ正確に他社の顔が発するメッセージを理解することが従来の研究から判明している。視線が表情を強調していることも明らかになっている。実験の結果表情が友好的の場合の方が無表情の場合よりも友好的であると指示された。|擬人化エージェントを用いた非言語情報が及ぼす心理的影響について検証している。| |20○[28]|石川朱香音 渡辺大地|擬人エージェントにおける社交的表情表出手法|情報処理学会第67回全国大会|4-227~4-228|2005|エージェントの感情入出力に調整層を用意し、他者がいるいないという場面の違いにおいて表情を使い分けるエージェントを作ることを目的とした。結果的に同調(相手の感情と事故の感情を合わせる)、愛想(快感情の協調、微笑の偽造)、警戒(表情の中立化・縮小)を自動的に創出するエージェントの作成に成功した。|感情を用いたエージェントを使用している。本論文の感情表出技法を用いればエージェントが更に細かい感情の表出が可能となる。| |21○[20]|鈴木晶夫 藤田宗和 下田正代|ノンバーバル行動の認知（Ⅰ）-姿勢と身振りについて-|早稲田心理学年報|15~22|1990|身体の姿勢は主にノンバーバル行動、もしくは感情の表出の一種である。|人がある対象に対して身を乗り出す姿勢(前かがみになる姿勢)はその人が対象に対してプラスの感情である興味・関心、積極性等を示している。それに対して、人が対象に対してはすに構えているよゆな状態の際には対象に対して拒否・批判、無関心などのマイナスの感情を表出しているものとして相手に認知されるとされている。|人の姿勢を用いて心理分析を行っている。| |22○[19]|James,W.T| A study of the expressions of bodily posture.| Journal of General Psychology|1932|405~437|人の姿勢に4つのカテゴリーを見出した。|頭、体感、足、膝、腕を組織的に変化させた写真の判定をさせ、一致度の高かった写真を分類させた。それによると、「注意を引きつけられた接近の姿勢(attentive,aprroach)」,後ろの下がったり、向きを変える姿勢によって示される「否定的で拒絶的な姿勢(negative,refusing)」,胸を広げ、肩をいからせ、後傾姿勢によって示される「自信の姿勢(proud)」,頭をたれ、肩を落とし、体を前へ傾けることによって伝達される「落胆した姿勢(depressed),という4つのカテゴリーを姿勢に対して見出した。| |23○[21]|鈴木晶夫|姿勢と意識性との関係の検討|早稲田大学大学院 文学研究科紀要別冊11|1984|9~21|人が特定の姿勢をとった際にその姿勢によりどのような気分の変化が生じるのかを検討した。|その結果、姿勢に合わせて気分までもが変化することが明らかになった。一例としては「首を曲げ、背筋を曲げる」姿勢をとると抑圧された、沈んだ気分で、弱々しく、静的で服従的な気分となる。また、「背筋を伸ばし、腕を組む」という姿勢では、支配的で、力強く自身のある気分となるという特徴が示された。つまり、ある姿勢をとらせると、特徴的な気分、意識性生じるということである。|人の姿勢にはその時の気持ちや気分、感情が示されている。| |24○[22]|鈴木晶夫|姿勢に関する基礎的研究-その行動とイメージとの検討-|早稲田心理学年報|1986|27~36|実際にある姿勢をとらせるだけでなくその姿勢をイメージさせてどのような心理変化が生じるのかを検討した。|実際にある姿勢をとらせても、またその姿勢をイメージさせても同様の心理的変化が生じるという結果が得られた。|姿勢はとるだけでなくイメージすることでも心理的変化が生じる。| |25○[23]|鈴木晶夫 春木豊|姿勢と意識性に関する実験的研究|早稲田心理学年報|1988|1~7|姿勢をとることで及ぼす心理的影響とその姿勢をイメージすることによる心理的影響を実験的に検討。|上記の研究の延長線上にあたり実際に実験でも姿勢をとることでもイメージすることでも同様の心理変化が生じることを示した。|同上| |26○[7]|Mehrabian, A.| Communication without words.| Pschology Today2,(4)|1986|53~55|社会生活において円滑な対人関係の形成には他社の感情を適切に理解することが必要不可欠で我々は様々な情報を頼りに他者感情の理解を行っている。その際における言語と非言語の割合を明らかにした。|Mehrabianによるとコミュニケーションにおける感情情報伝達は、言語によるものはわずか7%で、ほとんどが表情や身振りといった非言語によるものであると明らかになった。その中でも特に割合の多きものが人の表情であり、その割合は55%となっていた。|他者が感情を分析するときにおける割合であり、自身の研究でも表情や姿勢、顔の向きといった非言語情報を用いて心理分析を行っている。| |27○[41]|Ekman, P.| Facial expressions of emotion; new findings, new questions.| American Psychological Society, 3|1992|34-38|国や文化の違いによる感情を表情から判断する手法の違いを検討した。|Ekmanによると文化による特有の感情は存在するものの怒り、喜び、悲しみ、驚き、嫌悪、恐れの感情を表情から判断する仕方は文化の違いに関わらず同様であることを示した。|表情を用いた感情分析。私たちは表情を1つの重要ね手がかりとして感情の理解を行っている。| |28○[13]|岩淵泰郎|機械化目録の問題点|東洋大学社会学部|1983|43~46|図書館における機械化の問題点とそれらに対応する解決策を挙げた。その一例として未知の世界もしくは見えない世界に対する漠然とした不安が挙げられている。|機械化されることによる様々な問題点。この機械化による問題点は図書館のみには限らない。| |29○[14]|Reeves, B. and Nass, C.| The Media Equation: How People Treat Computers, Television and New Media Like Real People and Places| Stanford Univ.|1996|1~36|Reevesらの研究によると人と生活を共にするロボットに対して私達人間はコンピュータやロボット相手にもごく自然に社会的に振舞う。|社会的に振舞うことが出来ないロボット等の情報機器では人を良い印象抱かない為、生活を共にすることは不可能ということになる。ロボットには社会性という要素が特に重要となる。|今後ロボットが社会に進出tした際に人の感情を基に最適な距離感を保つという機能の社会性を備えたロボットが必要になってくる。その際に自身の最適距離の研究が活用される。| |30○[26]|布施陽太郎、竹之内宏、徳丸正孝|人とロボットが共存するコミュニティにおける対人距離の規範を考慮して移動するロボットモデルの評価|第18回情報科学技術フォーラム|2019|77~80|ロボットが参加する人のコミュニティ内で，その場の人々の位置からその場に合った距離感をリアルタイムで学習し，自らの位置を決定する立ち位置決定モデルが適切な立ち位置を発見可能かシミュレーションで検証し、ロボットがパーソナルスペースを侵害する割合を計測した|ロボットはパーソナルスペースを害さずに移動することが可能で，そのロボットが選択した移動経路は人間から見て不自然に映りにくい|対ロボットの場合におけるパーソナルスペースの研究。人の位置を取得して距離感を保つ。自分の研究では人の内部状態特に安心感、不安感に関する距離を検証している。| |31○[12]|Carl Benedikt Frey Michael A. Osborne| THE FUTURE OF EMPLOYMENT: HOW SUSCEPTIBLE ARE JOBS TO COMPUTERISATION?|September 17, 2013|全72ページ|オックスフォード大学|コンピュータ技術の発展により現在ある仕事の大半がなくなってしまう可能性があることが示されている。IT技術や人工知能により代理可能な業務や仕事(単純作業、判断力のいらない仕事、人のスキルがいらない仕事)はなくなると言われている。具体的には一般事務のような業務、営業や接客業務、時計修理や物流管理者のような確実で正確かつスピーディーな業務。|人とロボットが共存する世界がになる可能性が存在しており、そうなった際にはロボットが人の心に与える影響を顧慮する必要性がある。| |32○[42]|Wataru Sato, Sylwia Hyniewska, Kazusa Minemoto Sakiko Yoshikawa| Facial Expressions of Basic Emotions in Japanese Laypeople|12 February 2019|全11ページ|京都大学,国際学術誌「Frontiers in Psychology」|日本人の表情は心理学研究において著名なエくマン博士の理論とはことなることが明らかにされた。被験者に基本感情である怒り・嫌悪・恐怖・喜び・悲しみ・驚きの6種類をシナリオに基づいて表出してもらった。その結果、写真条件では感情の表出が明確に行われたもののシナリオ条件では幸福と驚きの条件でしか明らかに表出されなかった。また、写真条件とシナリオ条件では、全ての感情で、感情およびと表情の動きのパターンが違うことが示された。|感情をあつかっておりそれの分類をおこなっている。特に日本人の場合における表情と感情について調査されている。| |33○[39]|Ekman Pau| Facial Universal and cultural differences in facial expressions of emotion|1972|207~282|Nebraska symposium on motivation, Lincoln; University of Nebraska press|現在の人間の基本感情とされている6種類を提唱した。それと共にそれらに対応するそれぞれの表情を明らかにした。具体的な感情は喜び、怒り、悲しみ、嫌悪、驚き、恐れの6種類という風になっている。|自身の研究に使っている表情認識システムであるFace apiでも同様の基本感情6種類を分析に用いている。| |34○[36]|Xin Wan and Tomoko Yonezawa|Basic Study of Wall-projected Humanitiude Agent for Pre-care Multimodal Interaction.|2020|全13ページ|Kansai University|裸眼立体視を用いている．ユーザの顔の位置と向きを認識することでVR内のバーチャルカメラを連動させ，画面に投影されているエージェントの位置と見える向きを変化させている．これによりユーザは空間的なリアリティを感じられる|Face APIによる裸眼立体視エージェント| |35○[8]|R.ソマー著，穐山貞登 訳|人間の空間 デザインの行動的研究|1972|全296ページ|鹿島研究所出版会|人には他人に侵害されると不快感を覚える距離，パーソナルスペースがあることを明らかにした．|人の心理的距離| |36○[9]|エドワード．T．ホール著，日高敏隆＝佐藤信之訳|かくれた次元|1970|304|みすず書房|人のパーソナルスペースを密接距離，個人距離，社会距離，公衆距離という風に4つに分類した．|パーソナルスペース| |37○[10]|渋谷昌三|パーソナルスペースの形態に関する考察|1985|41-49|山梨大学紀要|男女のパーソナルスペースの違いについて検討．|パーソナルスペース| |38[40]|Hatfield, E., Cacioppo, J. T., & Rapson, R. L.|Emotional contagion|1993|96-100|Current directions in psychological science|2(3)|感情伝染|概要参照| |39○[32]|佐藤好幸，洞口勇太，Lorraine Vanel，塩入論|2021|1-4|一般社団法人 人工知能学会|複数の画像ドメインにおける顔表情特徴量を用いた画像の好み推定|SNSに投稿されている画像が被験者の好みかどうかを分析する為にOpenFaceを用いて顔表情特徴用量の抽出をし，予測を行った．|その結果，好み推定に顔映像情報は有用であることが示された．| |40○[33]|高沢奈生，坂本彩，大塚亜未，青柳達也|表情認識による集中状態判断|2019|全3ページ|情報処理学会研究報告|顔表情認識を用いて集中状態の判定を行った．顔表情データの認識にはMicrosoft Azureを用いた．|その結果，96.80%の割合でユーザの表情を持って集中度合いの識別に成功した．瞬きの瞬間は判別が上手くいかないという事例も見られた．| |41○[29]|P. Ekman and W. V. Friesen 著, 工藤力訳|表情分析入門|1987|全227ページ|誠信書房|感情を表示するための特定身体動作というものはないが，おのおのの感情には固有の顔の形というものがあり，感情は主に顔に表される．|人間の顔表情| |42○[43]|有田繭子，越智晴香，松藤貴大，坂本博康，福島重廣|ファジィメンバシップ値を利用した正準相関分析による顔表情と生理指標からの感情の推定|2011|日本知能情報ファジィ学会|1301-1306|表情と顔湿度，心拍数，瞳孔径の4つの指標を用いて被験者の感情を推定する方法を検討した．顔表情システムにはfaceAPIを用いて顔特徴点を抽出して行っていた．|その結果正答率は40-56%程度という結果になった．理由として考えられるのが被験者から強い感情を示す顔画像が得られなかったことが挙げられる．これは心理学実験においてしばしば指摘されてきこと．表情は誘発しようとしていたこと．| |43○[35]|近藤一晃，中村大地，中村裕一，佐藤真一|笑顔に基づいた心理状態推定のための表情変化認識-グループインタラクション評価への可能性について-|一般社団法人 人工知能学会2021|笑顔表情の細かな変化の違いの認識．|表情認識| |44○[34]| Alizadeh, S. and Fazel A.| Convolutional Neural Networks for Facial Expression Recognition|CoRR| Vol. abs/1704.06756| (2017)| |45○[30]|Ekman, P. and Friesen, W.|Facial Action Coding System: A Technique for the Measurement of Facial Movement|1978|Consulting Psychologists Press, Palo Alto Movement|人の表情筋に基づいた表情記述から始まった自動認識の試み|表情認識| |46○[31]|Cohn, J., Ambadar, Z., and Ekman, P|Observer-based measurement of facial expression with the Facial Action Coding System, in A.Coan, J. and Allen, J. B.eds The handbook of emotion elicitation and assessment.|2006| Oxford University Press Series in Affective Science|上記延長線上|表情認識| |47○[44]|中山治|「ぼかし」の心理――人見知り親和型文化と日本人|1989| 創元社|日本人はぼかしのコミュニケーション|感情| |48○[45]|野村啓治|日本人のコミュニケーションの基本特性――異文化コミュニケーションにおける自分か意識の視点から――|2000|コミュニケーション科学|11，3-20|察し型コミュニケーション|感情| |49○[46]|大崎正瑠|日本人のコミュニケーション|コミュニケーション科学|1999|10，95-112．|相互協調性|感情| |50○[47]|園田智子|異文化間コミュニケーション場面におけるコンフリクト事例とアサーション―関連文献からの示唆―|2014|群馬大学国際教育|13，1-13|コミュニケーションの特徴|感情| ~ ~ ~ ~ ~ #hr [[21_Sample]]に戻る
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