MyFactor：ユーザの内面状態に寄与する因子情報の個人特性に適応的な分析

• Item type: Journal(1)
• 公開日: 2017-10-15
• タイトル: MyFactor：ユーザの内面状態に寄与する因子情報の個人特性に適応的な分析
• タイトル / 言語: en
• タイトル: MyFactor: Individual Characteristic Adaptive Estimation of Factor Information Contributing to Human Internal State
• 言語: jpn
• キーワード / 主題Scheme: Other
• キーワード / 主題: [特集：ユビキタスコンピューティングシステム（Ⅵ）] ユビキタスコンピューティング，ライフログ，モバイルアプリケーション，機械学習，感情認識
• 資源タイプ / 資源タイプ識別子: http://purl.org/coar/resource_type/c_6501
• 資源タイプ: journal article
• 著者所属: 慶應義塾大学大学院政策・メディア研究科
• 著者所属: 慶應義塾大学大学院政策・メディア研究科
• 著者所属: 慶應義塾大学大学院政策・メディア研究科
• 著者所属: 慶應義塾大学大学院政策・メディア研究科
• 著者所属: 慶應義塾大学環境情報学部
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Graduate School of Media and Governance, Keio University
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Graduate School of Media and Governance, Keio University
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Graduate School of Media and Governance, Keio University
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Graduate School of Media and Governance, Keio University
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Faculty of Environment and Information Studies, Keio University
• 著者名: 小渕, 幹夫; 西山, 勇毅; 大越, 匡; 米澤, 拓郎; 中澤, 仁
• 著者名(英): Mikio, Obuchi; Yuuki, Nishiyama; Tadashi, Okoshi; Takuro, Yonezawa; Jin, Nakazawa
• 論文抄録 / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録 / 内容記述: 近年，様々なセンサを搭載したスマートフォンの発達と普及により，第三者による客観視が困難である「忙しい」や「疲れている」といった人間の内面状態の推定を行う研究が行われている．人間の内面状態を機械に認識させ，内面状態に寄与している因子に関する情報を人々に還元できれば，人間が自身の感情や気分を制御したり，特定の内面状態の獲得や回避といった行動変容へと応用可能である．しかし，人間の内面状態の認識・分析・還元においては，各個人の多様性に適応した動作の実現が課題である．本研究ではスマートフォンのセンサデータを蓄積し，正解データとなる内面状態の注釈をユーザが記録することで，個人の内面状態に寄与している因子を還元するために，因子情報を解析するシステム「MyFactor」を構築した．大学生13名による111日にわたる評価実験を行った結果，被験者全員のデータを用いて学習を行う「統合モデル」と比較して，各ユーザのデータのみを用いて個別に学習した「個人モデル」においては内面状態の推定精度が21%上昇した．また，利用可能なすべてのセンサからのデータを用いて学習した場合よりも，単一センサからのデータのみを用いて学習を行い，最も高精度で分類を行ったモデルを選択した方が高い推定精度を記録し，ユーザに自身の内面状態に関して深い理解を与える可能性を示した．
• 論文抄録(英) / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録(英) / 内容記述: Recently, due to the advance and spread of smartphones equipped with various sensors, human beings' inner states such as “busyness” or “tiredness” can be detected more accurately. If people can recognize the factors contributing to their inner states, they will be able to regulate their own emotions and moods by paying attention to those factors. However, the adaptive system for each individual's diversity that recognize, analyze, and provide the factors contributing to our inner state is not realized. In this research, we propose a system, MyFactor, that accumulates smartphone sensor data and user annotations about inner states to extract and provide information about the important factors contributing to a user's inner states. In a 111-day experiment with 13 university students, researchers estimated that an “individual model” developed only with the data of each user had a higher predictive accuracy for human inner states than the generic model developed using data from all subjects. In addition, the model with the highest predictive accuracy, trained by a single sensor, performed better and showed the possibility of giving a deeper understanding of human inner states than the model trained using data from all available sensors.
• 書誌レコードID / 収録物識別子タイプ: NCID
• 書誌レコードID / 収録物識別子: AN00116647
• 書誌情報: 情報処理学会論文誌; 巻 58, 号 10, p. 1674-1687, 発行日 2017-10-15
• ISSN / 収録物識別子タイプ: ISSN
• ISSN / 収録物識別子: 1882-7764